第六章：数据获取案例
北师大版七年级数学上册第六章数据的收集与整理回顾与思考优秀教学案例
4.总结归纳：引导学生进行总结归纳，让学生回顾本节课所学的内容，总结数据的收集、整理和分析方法，以及各种图表的特点和适用场景。通过总结归纳，学生能够更好地掌握本节课的知识点，个简单的生活实例，让学生认识到数据分析在实际生活中的重要性，激发学生的学习兴趣，为新课的学习做好铺垫。
2.问题导向：整个教学过程中，采用问题导向的教学方法，引导学生主动思考和探索。通过提出一系列问题，让学生深入理解数据处理的各种方法和技术，提高他们的思维能力和解决问题的能力。
（四）反思与评价
在课程的最后，我会引导学生进行反思和评价。我会让学生回顾自己在本节课中学到了什么，哪些地方做得好，哪些地方还需要改进。同时，我也会给予学生积极的评价，鼓励他们继续保持良好的学习态度和行为。通过这样的反思和评价，学生能够更好地了解自己的学习情况，提高他们的自我认知和自我调整能力。
四、教学内容与过程
在实际教学中，我发现许多学生在掌握了数据处理的基本方法后，往往在面对实际问题时，无法将所学知识灵活运用，从而导致解题困难。针对这一现象，我设计了本节回顾与思考的优秀教学案例，通过一系列具有针对性的练习，让学生在实践中回顾所学知识，提高解决问题的能力。
本节课的设计遵循人性化的教学理念，以学生为主体，教师为引导者，注重培养学生的自主学习能力、合作意识及创新精神。在教学过程中，我将充分运用启发式、探究式教学方法，激发学生的学习兴趣，提高他们对数据处理知识的热爱。同时，本节课还将强调数学与实际生活的联系，让学生感受到数学在生活中的重要作用，进一步培养他们的数学素养。
大数据高职系列教材之数据挖掘基础PPT课件：第6章 数据挖掘应用案例
6 . 1 电力行业采用聚类方法进行主变油温分析
第六章 数据挖掘应用案例
需求背景及采用的大数据分析方法
• 把正常运行油温分成几个区间段，分析各区间段的油温出现次数分布，并计算出该区间 段的油温次数分布中心点。而根据中心点的偏离程度即阈值作为设备异常的预判是有较 大参考价值的。
• 采用聚类K-Means分析方法 • 在Spark集群上实现
6.2 银行信贷评价
第六章 数据挖掘应用案例
神经网络（NN），就是构建一个含有输入层、输出层和隐含层的模型，其中隐含 层可以有多层，这组输入和输出单元相互连接，单元之间的每个连接都设置一个权 重。输入层中神经元数目根据数据集中的属性数目确定，输出层为一个神经元，经 过训练，设定迭代次数和误差及求出每个神经元的权重，确定模型，对输入数据进 行预测。
17/11/07 23:15:38 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable 0.2 1000 0.2 900 0.2 1050 0.4 1500 0.4 1450 0.4 1530 0.6 2500 0.6 2430 0.6 2520 0.8 2000 0.8 1960 0.8 2030 1.0 1200 1.0 1160 1.0 1230
大数据应用人才培养系列教材
数据挖掘基础
大数据应用人才培养系列教材
第六章 数据挖掘应用案例
6.1电力行业采用聚类方法进行主变油温分析 6.2 银行信贷评价 6.3 指数预测 6.4 客户分群的精准智能营销 6.5 使用WEKA进行房屋定价 习题
北师大版初中数学七年级上册第六章数据的收集与整理复习课(教案)
一、教学内容
北师大版初中数学七年级上册第六章数据的收集与整理复习课，主要包括以下内容：
1.数据的收集：复习如何通过观察、问卷调查、访谈等方式收集数据；
2.数据的整理：回顾数据的分类、排序、筛选等方法，以及如何用表格、图表整理数据；
3.统计图的应用：巩固条形图、折线图、扇形图等统计图的特点及其应用；
3.成果分享：每个小组将选择一名代表来分享他们的讨论成果。这些成果将被记录在黑板上或投影仪上，以便全班都能看到。
（五）总结回顾（用时5分钟）
今天的学习，我们回顾了数据的收集与整理的基本概念、重要性和应用。通过实践活动和小组讨论，我们加深了对这些知识点的理解。我希望大家能够掌握这些技能，并在日常生活和学习中灵活运用。最后，如果有任何疑问或不明白的地方，请随时向我提问。
3.培养学生的空间想象力和创新能力，通过设计统计图和课题研究，激发学生在数据表达和问题解决方面的创新意识，提高其运用图表传达信息的能力；
4.培养学生的团队合作意识，在课题研究过程中，鼓励学生进行合作交流，培养其倾听、表达、协作的能力，增强集体荣誉感。
三、教学难点与重点
1.教学重点
-数据收集的方法：本节课的核心内容是让学生掌握实际情境中收集数据的方法，包括观察、问卷调查、访谈等。例如，如何设计问卷才能收集到有效、全面的数据。
在今后的教学中，我认为可以从以下几个方面进行改进：
1.结合生活实例，让学生更加直观地感受数据收集与整理的意义和作用，提高他们的学习兴趣。
2.加强对统计图制作方法的讲解和练习，让学生熟练掌握各种统计图的特点和应用场景。
3.设计更多具有挑战性的问题和实践活动，引导学生深入思考，提高他们的数据分析他们在课堂上都能获得成长。
信息获取的实例
信息获取的实例
信息获取的实例有很多，以下是一些常见的例子：
1. 在搜索引擎中输入关键词，例如“旅游攻略”，可以获取到相关的旅游攻略文章、旅游景点推荐、酒店预订等信息。
2. 在社交媒体上关注某个用户，可以获取到该用户发布的状态更新、照片、视频等信息。
3. 使用智能语音助手询问天气预报，可以获取到当前的天气情况和未来几天的预报信息。
4. 在图书馆查阅书籍或期刊，可以获取到相关的学术论文、研究报告等信息。
5. 在网上商城中搜索商品，可以获取到该商品的价格、规格、用户评价等信息。
总的来说，信息获取的实例包括使用各种工具、平台和渠道来获取各种形式的信息，例如文字、图片、视频、音频等。
检验培训课件-第六章检验数据处理
02 检验数据的收集与整理
数据收集的方法和工具
01
02
03
04
手工录入
通过纸质或电子表单进行数据 录入。
自动化仪器
利用各种检测仪器自动采集数 据。
信息系统
通过医院或实验室的信息系统 进行数据收集。
注意事项
确保数据来源的可靠性和准确 性，避免数据误差和遗漏。
数据整理的步骤和技巧
数据排序
按照一定顺序对数 据进行排列。
THANKS 感谢观看
总结词
推论性统计分析是通过样本数据来推断总体特征，并评估推断的可靠性和准确性 。
详细描述
推论性统计分析主要包括参数估计和假设检验。参数估计是通过样本数据来估计 总体参数，如总体均值和总体比例等；假设检验则是根据样本数据来评估一个关 于总体的假设是否成立。
高级统计分析方法
总结词
高级统计分析方法是指一些较为复杂、专业的统计方法，用 于解决更为复杂的统计分析问题。
04
异常值检测和处理
通过统计学方法检测异常值， 并根据实际情况处理，如剔除 异常值、将异常值修正为正常 值等。
将数据转换为标准形式，便于比 较和分析。
注意事项
在数据清洗和预处理过程中，要 保持数据的原始特征，避免过度 处理导致数据失真。同时，要充 分了解数据清洗和预处理的方法 和影响，根据实际情况选择合适 的方法进行处理。
详细描述
异常值是指明显偏离正常数据范围的数值，可能 是由于测量误差、样本错误等原因造成的。在检 验数据处理中，正确处理异常值对于保证数据质 量和准确性至关重要。
分析
异常值可能是数据采集或实验过程中的误差，也 可能是样本本身的特性。对异常值进行分析，有 助于了解数据背后的原因，提高数据质量。
北师大版八年级上册第六章数据的分析(教案)
（五）总结回顾（用时5分钟）
今天的学习，我们了解了平均数、中位数、众数的基本概念、重要性和应用。同时，我们也通过实践活动和小组讨论加深了对数据分析的理解。我希望大家能够掌握这些知识点，并在日常生活中灵活运用。最后，如果有任何疑问或不明白的地方，请随时向我提问。
-频数分布表和频数分布直方图的解读：学生可能难以理解频数分布直方图中的每个柱形代表的数据范围和频数。
举例解释：
-统计量选择：解释在不同数据特征下，如何选择平均数、中位数、众数来描述数据集中趋势，如数据存在极端值时宜使用中位数。
-方差计算：通过具体数据，分步骤演示方差计算过程，强调先求平均数，再求各数据与平均数差的平方，最后求平均。
5.培养学生合作交流、分享成果的团队意识，提高数学交流与表达的核心素养。
三、教学难点与重点
1.教学重点
-平均数、中位数、众数的概念及其应用：重点讲解这三个统计量的定义、计算方法以及在描述数据集中趋势时的作用，并通过实例强调其在实际问题中的应用。
-极差、方差的意义和计算：详细解释极差、方差的定义，以及它们在描述数据分布离散程度时的核心地位。
7.利用频数分布表、频数分布直方图分析数据分布特点。
二、核心素养目标
1.培养学生运用数学语言描述数据特征的能力，提高数据分析和解决问题的核心素养。
2.培养学生掌握数据处理的基本方法，增强数学运算和逻辑推理能力。
3.培养学生通过数据分析，发现数据背后的规律和关联性，提高数据解读和批判性思维能力。
4.培养学生在实际问题中运用数据分析的方法，提高数学在实际生活中的应用能力，增强数学实践素养。
统计学课件第六章抽样调查PPT课件
特点
每个样本被选中的机会都 相等，样本的代表性相对 较好。
分层抽样
定义
先将总体按一定标准分成 若干层次或群，然后从各 层或群中按随机原则抽取 样本。
方法
分类抽样、比例抽样、类 型抽样。
特点
能够提高样本的代表性， 降低误差，减少资源浪费。
系统抽样
定义
先将总体中的所有个体按某种顺序排列，然后按 照固定的间隔或系统选取样本。
改进抽样方法
采用更科学的抽样方法和技术，如分层抽样、系统抽样等，以提 高样本的代表性。
提高样本代表性
在抽样过程中尽量减少非随机误差，如无回答、不完整数据等， 以提高样本对总体的代表性。
05 抽样调查的组织与实施
抽样调查的设计
确定调查目的
明确调查的目标和意图，为后 续的抽样设计提供指导。
确定调查对象
合理安排问题的顺序、布局和格式，以提高 问卷的易用性和回答率。
确定调查方式
选择合适的调查方式，如自填式、面访式等， 并确定数据收集的途径。
测试与修正
对问卷进行测试和修正，确保问卷的准确性 和可靠性。
调查的实施与质量控制
培训调查员
对调查员进行培训，确保他们了解调 查目的、问卷内容、调查方法等。
现场实施
将总体分成若干个群集或组，然后从每个 群集或组中抽取一定数量的样本，也称为 簇抽样或组抽样。
抽样调查的应用场景
01
02
03
04
市场调查
通过对目标市场的部分消费者 进行调查，了解市场需求、消 费者行为和产品反馈等信息。
社会调查
通过对一定范围内的社会成员 进行调查，了解社会现象、人 口状况和社会问题等信息。
统计学课件第六章抽样调查ppt课 件
大健康产业智能化医疗服务应用案例分享
大健康产业智能化医疗服务应用案例分享第一章：智能诊断系统应用案例 (2)1.1 智能影像诊断 (2)1.1.1 肺结节智能识别 (3)1.1.2 骨折智能检测 (3)1.2 智能病理诊断 (3)1.2.1 乳腺癌智能筛查 (3)1.2.2 肺癌智能诊断 (3)1.3 智能心电诊断 (3)1.3.1 心律失常智能检测 (3)1.3.2 心肌梗死智能预警 (4)第二章：智能问诊与咨询服务应用案例 (4)2.1 智能语音 (4)2.2 智能在线问诊 (4)2.3 智能病情分析 (5)第三章：智能药物治疗管理应用案例 (5)3.1 智能药物推荐 (5)3.2 智能用药提醒 (6)3.3 智能药物不良反应监测 (6)第四章：智能康复护理应用案例 (6)4.1 智能康复训练 (6)4.2 智能护理 (7)4.3 智能健康监测 (7)第五章：智能慢病管理应用案例 (8)5.1 智能慢性病监测 (8)5.2 智能慢病干预 (8)5.3 智能慢病关爱 (8)第六章：智能健康数据管理应用案例 (9)6.1 智能健康档案 (9)6.1.1 应用背景 (9)6.1.2 应用案例 (9)6.2 智能健康数据分析 (9)6.2.1 应用背景 (9)6.2.2 应用案例 (10)6.3 智能健康风险预警 (10)6.3.1 应用背景 (10)6.3.2 应用案例 (10)第七章：智能医疗设备管理应用案例 (10)7.1 智能医疗设备监控 (10)7.1.1 案例背景 (10)7.1.2 应用方案 (11)7.1.3 实施效果 (11)7.2 智能医疗设备维护 (11)7.2.1 案例背景 (11)7.2.2 应用方案 (11)7.2.3 实施效果 (11)7.3 智能医疗设备数据分析 (12)7.3.1 案例背景 (12)7.3.2 应用方案 (12)7.3.3 实施效果 (12)第八章：智能医疗供应链管理应用案例 (12)8.1 智能医疗物资采购 (12)8.1.1 案例背景 (12)8.1.2 应用流程 (12)8.1.3 应用效果 (13)8.2 智能医疗物流配送 (13)8.2.1 案例背景 (13)8.2.2 应用流程 (13)8.2.3 应用效果 (13)8.3 智能医疗库存管理 (13)8.3.1 案例背景 (13)8.3.2 应用流程 (14)8.3.3 应用效果 (14)第九章：智能医疗信息协同应用案例 (14)9.1 智能医疗信息共享 (14)9.1.1 案例背景 (14)9.1.2 实施方案 (14)9.1.3 应用效果 (14)9.2 智能医疗协同办公 (15)9.2.1 案例背景 (15)9.2.2 实施方案 (15)9.2.3 应用效果 (15)9.3 智能医疗业务流程优化 (15)9.3.1 案例背景 (15)9.3.2 实施方案 (15)9.3.3 应用效果 (15)第十章：智能医疗产业创新应用案例 (15)10.1 智能医疗技术研发 (15)10.2 智能医疗商业模式创新 (16)10.3 智能医疗产业链整合 (16)第一章：智能诊断系统应用案例1.1 智能影像诊断人工智能技术的发展，智能影像诊断在大健康产业中的应用日益广泛。
电子商务案例分析第六章移动电子商务案例
电子商务案例分析第六章移动电子商务案例在当今数字化的时代，移动电子商务已经成为了商业领域的重要组成部分。
它凭借着智能手机等移动设备的普及，为消费者提供了更加便捷、个性化的购物体验。
接下来，我们将通过几个具体的案例来深入分析移动电子商务的发展趋势和成功之道。
案例一：淘宝移动端淘宝作为国内最大的电子商务平台之一，其移动端的发展可谓是相当成功。
淘宝移动端通过不断优化用户界面和搜索功能，使得消费者能够更加轻松地找到自己心仪的商品。
同时，它还引入了个性化推荐算法，根据用户的浏览历史、购买行为和收藏偏好等数据，为用户推送符合其兴趣的商品，大大提高了用户的购买转化率。
在支付方面，淘宝移动端支持多种便捷的支付方式，如支付宝、微信支付等，保障了交易的安全和快捷。
此外，淘宝还推出了手机淘宝直播功能，让商家能够通过直播的形式展示商品，与消费者进行实时互动，增强了消费者的购买欲望。
案例二：拼多多拼多多是近年来迅速崛起的移动电子商务平台，其独特的社交电商模式备受关注。
拼多多通过团购、砍价等社交互动方式，吸引了大量用户。
用户可以邀请亲朋好友一起参与团购，以更低的价格购买商品，这种模式不仅降低了商品价格，还增加了用户之间的互动和分享，使得平台的用户数量迅速增长。
拼多多的移动端应用还注重简洁易用的设计，针对下沉市场用户的特点，提供了清晰明了的商品展示和操作流程。
同时，拼多多不断加强供应链管理，确保商品的品质和价格具有竞争力。
案例三：京东移动端京东一直以来以优质的商品品质和快速的物流配送服务著称，其移动端也延续了这一优势。
京东移动端提供了丰富的商品品类，并且通过严格的品质把控，让消费者能够放心购买。
在物流方面，京东打造了自己的物流体系，用户可以实时跟踪商品的物流信息，准确了解商品的送达时间。
此外，京东移动端还推出了“京喜”平台，专注于下沉市场，提供更多高性价比的商品。
移动电子商务的成功要素通过以上案例的分析，我们可以总结出移动电子商务成功的几个关键要素：1、优质的用户体验：包括简洁易用的界面设计、快速的加载速度、精准的搜索和推荐功能等，能够让用户方便快捷地找到所需商品。
智能物联网在农业现代化中的应用实践案例分享
智能物联网在农业现代化中的应用实践案例分享第一章智能物联网概述 (2)1.1 物联网基本概念 (2)1.2 智能物联网在农业中的应用 (2)第二章智能物联网在农业环境监测中的应用 (3)2.1 环境监测设备与技术 (3)2.2 数据采集与传输 (4)2.3 环境监测案例分析 (4)第三章智能物联网在作物生长管理中的应用 (4)3.1 作物生长信息监测 (4)3.1.1 传感器的选用与布置 (5)3.1.2 数据传输与处理 (5)3.1.3 监测结果应用 (5)3.2 生长环境调控 (5)3.2.1 环境参数监测 (5)3.2.2 环境调控策略 (5)3.2.3 调控设备应用 (5)3.3 作物生长管理案例分析 (5)3.3.1 项目背景 (5)3.3.2 项目实施 (6)3.3.3 项目成效 (6)第四章智能物联网在农业灌溉中的应用 (6)4.1 灌溉系统智能化 (6)4.2 水资源管理与优化 (6)4.3 灌溉案例分析 (7)第五章智能物联网在农业病虫害防治中的应用 (7)5.1 病虫害监测技术 (7)5.2 防治策略制定 (7)5.3 病虫害防治案例分析 (7)第六章智能物联网在农业设施中的应用 (8)6.1 设施农业概述 (8)6.2 设施农业智能化改造 (8)6.3 设施农业案例分析 (9)第七章智能物联网在农产品质量追溯中的应用 (9)7.1 质量追溯系统构建 (9)7.1.1 系统概述 (9)7.1.2 系统架构 (9)7.2 数据采集与处理 (10)7.2.1 数据采集 (10)7.2.2 数据处理 (10)7.3 质量追溯案例分析 (10)第八章智能物联网在农业物流中的应用 (11)8.1 农业物流概述 (11)8.2 物流智能化改造 (11)2.1 信息采集与传输 (11)2.2 智能调度与优化 (11)2.3 自动化作业 (11)2.4 监控与预警 (11)8.3 农业物流案例分析 (11)第九章智能物联网在农业金融服务中的应用 (12)9.1 农业金融服务概述 (12)9.2 金融智能化解决方案 (12)9.3 金融案例分析 (13)第十章智能物联网在农业现代化中的应用前景与挑战 (13)10.1 应用前景 (13)10.2 面临的挑战 (14)10.3 发展趋势与建议 (14)第一章智能物联网概述1.1 物联网基本概念物联网（Internet of Things，简称IoT）是指通过信息传感设备，将物品连接到网络上进行信息交换和通讯的技术。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
二、可获取的数据源
测绘部门的数据产品
数字线划地图（Digital Line Graphic，DLG）
矢量化形式的地形图或专题图 其数据量小、便于分层，能快速 生成专题地图 能满足GIS进行各种空间分析的 要求，被视为带有智能的数据， 可随机地进行数据选取和显示， 与其他几种产品叠加，便于分析、 决策
二、可获取的数据源
第一手数据
平板测量数据 工程测量数据 笔记 航空、遥感相片 人口普查 社会经济调查 各种统计资料
第二手数据 地图 专题地图 统计图表
非电子数据
电子数据
全站仪、GPS数据 地球物理、地球化学 遥感数据
已建各种数据库 GIS数据
二、可获取的数据源
地图 地面测量数据 航空、遥感 统计资料 文字数据 多媒体 坐标几何 扫描仪 数字化仪 编辑处理 摄影测量系统 数据交换 键盘 空间 数据库
二、可获取的数据源
地图数据 遥感数据 文本数据 统计资料 实测数据
野外试验 实地测量 GPS
多媒体数据 外部数据库数据——通过SDE、ODBC (Open Database
Connectivity，开放数据库互连)等转入
二、可获取的数据源
测绘部门的数据产品
第六章: 数据获取
§6.1 §6.2 §6.3 §6.4 §6.5 概述 地图数字化 野外测量 摄影测量与遥感 数据共享
§6.1 概述
一．数据获取的基本任务
二．可获取的数据源 三．实现方式
一、数据获取的基本任务
数据获取
主要任务:通过各 种手段获取工程 需求的各种数据 资料，并转换成 GIS可以处理与接 收的数据形式 地理信息系统建 设首先要进行的 任务，包括空间 数据和属性数据 的获取与输入
三、实现方式
空间数据
键盘输入：对于数据量较小、已知地物精确坐标的 情况下，可以采用键盘录入；也是录入属性数据的 主要手段 地图数字化：
数字化仪跟踪数字化 扫描数字化
摄影测量与遥感数据处理 数字测量 野外调查 数据共享 ……
三、实现方式
数字化设备：数字化仪、扫描仪、摄影测量设备 特 点：范围大，速度快 使 用 范 围：大面积GIS数据采集、资源普查等
三、实现方式
属性数据的采集 -专业
数据分类和 数据项目建 议总表
国家资源与环境信 息系统规范在“专业 数据分类和数据项目 建议总表”中，将数 据分为社会环境、自 然环境和资源与能源 三大类共14小项， 并规定了每项数据的 内容及基本数据来源。
§6.2地图数字化
一、概述 二、手扶跟踪数字化 三、屏幕跟踪数字化(扫描矢量化)
1.通过数字化仪获取是一种最普通的传统方法
利用手扶跟踪数字化仪可以输入点地物、线地物以及多边形边界 的坐标
输入非空间信息，如等高线的高度，地物的编码数值等等
二、手扶跟踪数字化
2. 工作原理
y = 10
操作人员在数字化 仪上点击一点或跟 踪一条线段
x=5
坐标被存入到GIS数据库中
二、手扶跟踪数字化
原图预处理及扫描 属性数据输入 建立拓朴关系 入库 拼图 切边与接边 坐标转换
图像编辑、去除噪音
图像配准、编辑 要素矢量化 编辑、检查
一、概述
两种方式的对比
扫描矢量化 工作量 人员要求 精度 输入时间 编辑时间
编辑时
手扶数字化 大 熟练技术人员 一般 多 少
小 简单培训 较高 少 多
二、手扶跟踪数字化
一、数据获取的基本任务
GIS数据获取的5个基本步骤：
① 任务分析：结合具体的工程需要，确定必要的功能 需要和数据需求，包括：范围、种类、内容、精度、 可靠性等 ② 资料收集与数据采集：根据任务分析的结果，有目 的去搜集所需的数据 ③ 数据验证：无论通过什么途径获取的数据都必须经 过验证，确认观测时间、观测精度、可靠性等 ④ 数据录入：收集的资料往往来自不同的部门、参照 了不同的标准、产品的形式也是多种多样 ⑤ 数据处理：在有些情况下，录入数据需要进一步的 处理，才能直接应用
二、可获取的数据源
测绘部门的数据产品
数字正射影像图（Digital Orthophoto Map，DOM）
利用数字高程模型对扫描处理 的数字化的航空相片 / 遥感相 片（单色 / 彩色），经逐象元 进行纠正，再按影像镶嵌，根 据图幅范围剪裁生成的影像数 据 一般带有公里格网、图廓内 / 外整饰和注记的平面图
3.工作模式
（1）影像配准 （2）要素矢量化
四、地图数字化的误差分析
一、概述
地图数字化：是将地图上的空间特征转化成为 用数字形式表示数据的过程
纸地图经过光——电转换量化为点阵数字图像（栅 格图像） 栅格图像矢量数据（地图矢量化）
数字化
手扶跟踪数字化 （屏幕跟踪）扫描数字化
一、概述
屏幕跟踪数字化流程图
数字化仪
扫描仪
数字摄影测量工作站
三、实现方式
野外测量：大平板、全站仪、GPS、移动测绘系统 特 点：精度高、效率较低 适合范围：小现方式
属性数据
（1）与空间数据同时输入
键码法 直接输入法 特征码清单法
（2）单独输入
文本文件或数据库中 通过同一的识别符实现空间数据和属性数据的连 接
二、可获取的数据源
测绘部门的数据产品
数字高程模型（Digital Elevation Model 简称DEM） 是在高斯投影平面上规则格网点平面坐标（x,y）及 其高程（z）的数据集 主要用途
高程分析 精度分析 量测坐标、距离、面积、体积（挖填方） 坡度、坡向分析 通视性分析 剖面图生成 等高线生成 叠加相关矢量数据和影像数据
数字栅格地图（Digital Raster Graphic，DRG）
纸质地形图经扫描、纠正、 图幅处理及数据压缩处理后， 形成在内容、几何精度和色 彩上与地形图保持一致的栅 格文件 本产品可作为背景
用于数据参照或修测其他与地 理相关的信息 也可与DOM、DEM等数据集 成使用，派生新的可视信息 还可以绘制纸质地图，改变地 图存储和印制的传统方式