第三章 多源空间数据的集成
多源空间数据底板构建技术
多源空间数据底板构建技术随着科技的不断发展，多源空间数据的获取和应用越来越广泛。
然而，由于不同数据源之间的差异性和异构性，如何有效地将多源数据整合起来，构建起一个统一的数据底板，成为了一个重要的挑战。
本文将介绍多源空间数据底板构建的技术和方法，以及其在各个领域的应用。
一、多源空间数据的特点多源空间数据指的是来自不同数据源的空间信息数据，包括遥感影像、地理信息系统数据、卫星数据等。
这些数据具有以下特点：1. 异构性：不同数据源之间的数据格式、坐标系统、分辨率等存在差异，难以直接进行整合和比较。
2. 时空性：多源空间数据具有时序变化和空间分布的特点，需要考虑不同时间和空间尺度的数据融合与分析。
3. 大数据量：随着数据获取和存储技术的进步，多源空间数据的规模越来越大，需要高效的处理和管理方法。
二、多源空间数据底板构建的方法为了解决多源空间数据的异构性和整合问题，研究者们提出了多种构建数据底板的方法。
1. 数据预处理：首先需要对不同数据源的数据进行预处理，包括数据格式的转换、坐标系统的统一、数据质量的评估与修复等。
这样可以使得不同数据源之间具备一致的数据基础，为后续的整合和分析提供便利。
2. 数据对齐与匹配：由于不同数据源之间的差异，需要对数据进行对齐与匹配，使得它们在空间和时间上具有一致性。
常用的方法包括影像配准、数据插值、时空插值等。
3. 数据融合与融合模型：多源空间数据的融合是构建数据底板的关键步骤。
融合方法包括基于像元级的融合、基于特征的融合、基于模型的融合等。
其中，基于模型的融合方法能够更好地利用不同数据源之间的互补性，提高数据的精度和可靠性。
4. 数据存储与管理：构建好的数据底板需要进行有效的存储和管理。
常用的方法包括数据库管理系统、分布式存储系统、云计算等。
这些方法能够提供高效的数据查询、检索和共享功能，使得多源空间数据的应用更加便捷。
三、多源空间数据底板的应用多源空间数据底板的构建为各个领域的研究和应用提供了强大的支持。
GIS空间数据处理与分析
栅格单元(i,j)四角点坐标的计算:
X(i1,i2)=(j-1)*DX和J*DX Y(i1,i2)=(i-1)*DY和i*DY I,j:栅格单元行列值; DX,DY:栅格单元边长
⑴:识别内边界,并将内边界端点坐标置零. 判别方法: 判断与栅格单元某条边相邻的另一栅 格单元的值,若值小于零,则该边为内边界. 内边界端点坐标置零: 边界起点和终点坐标置零.
分区数据的方法就称为空间数据的内插。
第五节 空间数据的内插方法
1、点的内插：研究具有连续变化特征现象 的数值内插方法。
步骤： 数据取样；数据处内插；数据记录
第五节 空间数据的内插方法
2、区域的内插
研究根据一组分区的已知数据来推求
同一地区另一组分区未知数据的内插方法。
区域内插方法：
2.1 叠合法：认为源和目标区的数据是均匀 分布的，首先确定两者面积的交集，然后 计算出目标区各个分区的内插值。
1、遥感与GIS数据的融合：
遥感技术的优势 融合必要性 GIS技术的优势 遥感图像与图形的融合 融合方法： 遥感数据与DEM的融合 遥感数据与地图扫描图像的融合第三节 多源 Nhomakorabea间数据的融合
2、不同格式数据的融合
不同格式数据的融合方法主要有：
2.1基于转换器的数据融合：
一种软件的数据格式输出为交换格式，然后用于另
P3
P
0
x
判断点是否在多边形内，从该点向左引水平扫描线，计算此 线段与区域边界相交的次数，若为奇数，该点在多边形内；若为 偶数，在多边形外。利用此原理，直接做一系列水平扫描线，求 出扫描线和区域边界的交点，对每个扫描线交点按X值的大小进 行排序，其两相邻坐标点之间的射线在区域内。
第二节
多源数据融合方法
多源数据融合方法一、引言在信息时代，我们面对着海量的数据，这些数据来自于各种各样的来源，包括传感器、卫星、社交网络、新闻媒体等等。
这些数据虽然具有很高的价值，但其来源的异质性、不确定性以及数据质量的差异性给其利用带来了很大的挑战。
所以，多源数据融合方法成为了当前研究的热点之一。
多源数据融合方法旨在把来自不同来源的数据进行集成和处理，以获得更为准确的、全面的和可靠的信息。
本文以多源数据融合方法为主题，从多源数据融合的定义、方法、应用和未来发展等方面进行了探讨。
二、多源数据融合的定义多源数据融合是指将来自于多个不同来源的数据信息进行有机的组合和分析，提高信息处理的准确性、全面性和可靠性。
多源数据融合可以使得获得的信息更加完整，发挥各种数据的潜力，改善数据处理结果，促进决策的科学化和自动化。
三、多源数据融合的方法多源数据融合方法涉及到多个学科领域，如信息处理、模式识别、人工智能、数据库技术等等。
常用的多源数据融合方法有以下几种：1.基于加权平均的方法该方法主要是将多个来源的数据采用不同的权重进行综合处理，常用的综合方式包括算术平均、加权平均、几何平均等等。
通过合理设定权重，可以使得来自不同来源的信息获得相应的权重来体现其重要性。
2.基于特征提取的方法该方法主要是将多个来源的数据通过特征提取转换成为同一特征空间的数据，然后再进行融合。
通常情况下，特征提取的方法包括主成分分析、小波变换、独立成分分析等等。
该方法可以减小数据来源的异质性，提取出关键的特征信息来，从而提高数据融合的效果。
3.基于模型的方法该方法主要是基于特定的模型对来自不同数据来源的数据进行建模，然后再进行融合。
其中常用的模型包括神经网络模型、决策树模型、灰色系统模型等等。
通过特定的模型来描述数据来源之间的关系，可以更好地融合各种数据，提高融合结果的准确性。
4.基于决策规则的方法该方法是基于决策规则来综合多个数据源的结果。
常用的决策规则包括简单多数投票、加权多数投票、逻辑回归等等。
测绘技术中的多源数据融合与集成方法
测绘技术中的多源数据融合与集成方法引言：随着信息时代的到来，数据成为了现代社会发展的重要支撑。
在测绘技术领域，多源数据融合与集成方法的应用，为地理信息系统的发展提供了重要的支持。
本文将探讨测绘技术中多源数据融合与集成的方法与应用，以期在实践中提高测绘技术的精度和效率。
一、多源数据融合与集成的背景和意义多源数据融合与集成作为测绘技术发展的重要方向，源自于数据获取与处理的需求。
传统的测绘方法往往依赖于单一源的数据，无法满足实际应用中对于高精度、多功能的需求。
而多源数据融合与集成方法，能够利用不同类型数据的优势，实现精度更高、可靠性更强的测绘成果。
二、多源数据融合与集成的方法与技术1. 数据预处理多源数据融合与集成的第一步是数据预处理。
对于不同源的数据，需要统一坐标系统和数据格式，消除不同数据源之间的差异。
此外，还需进行数据质量评估和筛选，剔除因采集过程中的噪声或数据错误等原因导致的不准确数据。
2. 数据标定与匹配数据标定与匹配是多源数据融合与集成的核心环节。
通过校正不同源数据的坐标系统和观测参数，使其达到一致性，进而实现数据的对比和融合。
3. 数据融合与集成数据融合与集成是多源数据处理的重要阶段。
通过融合不同类型、不同特征的数据，可以提高结果的精度和可靠性。
其中常用的数据融合与集成方法有：像素级融合、特征级融合、模型级融合等。
4. 数据处理与分析在数据融合与集成后，需要对数据进行进一步的处理与分析。
这一步可以根据实际研究目的，应用各种数据处理方法和分析技术，提取出有用的信息和特征。
三、多源数据融合与集成的应用领域1. 土地利用与覆盖监测多源数据融合与集成方法在土地利用与覆盖监测中的应用十分广泛。
通过融合卫星影像、地面监测数据等多种数据源，可以实现对土地利用与覆盖类型的准确识别和变化监测。
2. 环境资源调查与评价多源数据融合与集成方法在环境资源调查与评价方面有着重要的应用。
通过融合地形数据、遥感影像数据等多种数据源，可以实现对环境资源的全面调查和评价。
地质勘查中多源数据集成技术
地质勘查中多源数据集成技术在地质勘查领域，随着技术的不断发展和勘查工作的日益深入，所获取的数据类型和来源变得越来越丰富多样。
这些数据包括地质、地球物理、地球化学、遥感等多个方面，它们各自具有独特的特点和价值。
然而，由于数据的多源性，如何有效地将这些数据集成起来，实现信息的融合与共享，成为了地质勘查工作中一个关键的问题。
多源数据集成技术的出现，为解决这一问题提供了有力的手段。
多源数据集成技术是指将来自不同数据源、不同格式、不同精度和不同语义的数据，通过一定的方法和技术进行整合、转换和融合，形成一个统一、完整、准确和有用的数据集合的过程。
在地质勘查中，多源数据集成技术的应用具有重要的意义。
首先，多源数据集成能够提高地质勘查的效率和精度。
通过整合不同类型的数据，可以获取更全面、更准确的地质信息，减少勘查中的不确定性和误差。
例如，将地质调查数据与地球物理勘探数据相结合，可以更准确地推断地下地质结构和矿产分布；将地球化学数据与遥感数据相结合，可以更有效地圈定成矿远景区。
其次，多源数据集成有助于发现新的地质现象和规律。
不同类型的数据往往反映了地质体的不同特征和属性，通过对它们的综合分析，可以揭示出隐藏在数据背后的深层次地质信息，为地质理论的创新和勘查技术的发展提供支持。
再次，多源数据集成能够促进地质勘查工作的信息化和数字化。
在当今数字化时代，地质勘查工作也需要实现信息化管理和共享，多源数据集成技术为建立地质数据库和信息系统提供了基础，方便数据的存储、查询、分析和共享，提高了工作的协同性和科学性。
在地质勘查中，常见的多源数据类型包括地质图、剖面图、钻孔数据、地球物理场数据（如重力、磁力、电法等）、地球化学分析数据、遥感影像数据等。
这些数据来源广泛，格式各异，有的是纸质文件，有的是电子表格，有的是图像文件，还有的是数据库记录。
因此，要实现多源数据的集成，需要解决数据格式转换、坐标系统统一、数据精度匹配、语义一致性等一系列问题。
地理信息系统概论讲义
《地理信息系统概论》教学大纲课程类别：专业基础课（必修）课程代码：总学时：72 学分：4适用专业：地理教育、地理信息系统、资源环境与城乡规划管理先修课程：地图学一、课程的地位、性质与任务地理信息系统（GIS）是集计算机科学、地理科学、测绘学、遥感学、环境科学、空间科学、信息科学、管理科学等学科为一体的新兴边缘学科。
它从20世纪60年代问世，至今已经跨越了40多个春秋，却始终发展迅猛。
地理信息系统不但与全球定位系统（GPS）和遥感（RS）相结合，构成三S集成系统，而且与CAD、多媒体、通信、因特网、办公自动化、虚拟现实等多种技术相结合，构成了综合的信息技术。
《地理信息系统概论》作为全国高等学校地理类专业公共核心课程，主要介绍了地理信息系统的基础理论、技术体系及其应用方法。
通过本课程的学习，可以让地理类专业的学生掌握地理信息系统的基础理论和知识。
本课程的教学，应当使学生掌握地理信息系统的基本概念、基础理论和方法。
同时，《地理信息系统概论》又是一门实践性较强的课程，通过实践教学，使学生更直观地掌握地理信息系统的构成、地理信息系统产品的制作；了解地理信息系统软件和常用的信息检索方法，使学生的实践能力和创新能力得到一定的培养。
二、课程教学的基本要求通过对本课程的学习，使学生牢固掌握地理信息系统得基本概念：如数据和信息、地理信息系统、地理信息系统空间数据库等。
使学生掌握地理信息系统的基础理论和方法，如数据结构、空间分析的原理与方法、常用的应用模型等。
使学生了解地理信息系统的相关知识，如空间数据的处理、产品的制作与显示。
总之，通过学习本课程,使学生掌握地理信息系统的基本概念、基础理论和应用方法，为今后其他专业课程和软件的学习打下坚实的基础。
三、理论教学内容与学时分配第1章导论（8学时）掌握数据与信息、地理信息与地理信息系统的概念。
掌握地理信息系统的基本构成和基本功能。
了解地理信息系统的应用功能。
了解地理信息系统的发展概况和基础理论。
地理信息系统概论讲义PPT教案
▪ 发展简史； ▪ 发展态势：
▪ GIS已成为一门综合性技术； ▪ GIS产业化的发展势头强劲； ▪ GIS网络化已构成当今社会的热点； ▪ 地理信息科学( geoinformatics )的产生和发展。
基础理论
▪ 地理信息系统是传统科学与现代技术相结合而产生 的边缘学科，因此它明显的体现出多学科交叉的特 征，这些交叉学科的基础理论同样构成地理信息系 统的基础理论体系；
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第一节 地理空间及其 表达
地理空间的概念
▪ GIS中的概念常用“地理空间”(geo-spatial)来表述， 一般包括地理空间定位框架及其所连接的空间对象；
▪ 地理空间定位框架即大地测量控制，由平面控制网 和高程控制网组成；
▪ GIS的任何空间数据都必须纳入一个统一的空间参 照系中，以实现不同来源数据的融合、连接与统一；
§4.2 空间数据库概念模型设计：传统的数据模型
§4.3 空间数据库概念模型设计：语义数据模型和
面向对象数据模型
§4.4 空间数据库逻辑模型设计和物理设计
§4.5 GIS空间时态数据库
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▪ 第5章 空间分析的原理与方法 (10学时)
§5.1 数字地面模型分析
§5.2 空间叠合分析
§5.3 空间缓冲区分析
电子教案由黄杏元、马劲松等设计制 作。在编制过程中，还得到高等教育出版社 徐丽萍副编审的鼓励与支持。在电子教案出 版之际，谨对所有关心和支持这项工作的单 位和个人表示衷心的感谢！
不当之处敬请广大师生批评指正。
联络信箱: huangxy@ majs@
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基本功能
▪ 数据采集与编辑； ▪ 数据存储与管理； ▪ 数据处理和变换； ▪ 空间分析和统计； ▪ 产品制作与显示； ▪ 二次开发和编程。
如何进行测绘数据的多源融合与集成
如何进行测绘数据的多源融合与集成近年来，随着技术的不断进步，测绘数据的多源融合与集成逐渐成为测绘领域的热门话题。
多源融合与集成可以将来自不同源头的数据进行整合，提高数据的准确性和完整性。
本文将探讨如何进行测绘数据的多源融合与集成，并介绍相关的方法和技术。
一、数据源的多样性与挑战在进行测绘数据的多源融合与集成之前，首先需要了解数据源的多样性和挑战。
测绘数据可以来自于各种传感器和设备，如全球定位系统（GPS）、卫星遥感、航空摄影等。
这些数据具有不同的分辨率、精度和投影等特点，同时也存在着数据格式和坐标系统的差异。
因此，如何有效地融合和集成这些数据源，成为了一个亟待解决的问题。
二、多源融合与集成的方法针对测绘数据的多源融合与集成，目前存在多种方法和技术。
下面将介绍其中较为常见的几种方法。
1. 数据融合方法数据融合是将来自多个源头的数据进行有机地结合，以提高数据的准确性和精度。
常见的数据融合方法包括图像融合、时空数据融合和属性数据融合等。
图像融合是将多幅图像进行拼接和叠加，以提高图像的清晰度和分辨率。
时空数据融合是将不同时间和空间的数据进行整合，以获取全面的信息。
属性数据融合是将不同属性的数据进行合并和关联，以建立更为完整的数据集。
2. 数据质量控制方法数据质量是进行测绘数据融合和集成的关键因素，对于不同的数据源，其质量差异较大。
因此，进行数据质量控制是确保融合和集成结果准确性的重要步骤。
常见的数据质量控制方法包括数据过滤、误差调整和质量评估等。
数据过滤是通过排除异常值和错误数据来提高数据的准确性。
误差调整是通过建立误差模型，对融合和集成的数据进行修正和校正。
质量评估是对融合和集成结果进行评估和验证，以判断其质量和可信度。
3. 数据融合与集成技术为了实现测绘数据的多源融合与集成，需要借助一些专门的技术和工具。
常见的数据融合与集成技术包括数据匹配、数据转换和数据匹配等。
数据匹配是将不同源头的数据进行对应和关联，以建立数据之间的映射关系。
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主讲：李光强
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2.多源空间数据的集成模式
2.1数据格式转换模式 2.2数据互操作模式 2.3直接数据访问模式
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概述
多源空间数据集成的迫切性
地理信息要真正实现共享，必须解决地理信息数据多格式、 多数据库集成等瓶颈问题 空间数据作为数据类型的一种，同普通数据一样需要走过 从分散到统一的过程
第三章多源空间数据的集成
3.1 空间数据的类型与特点 3.2 多源空间数据的集成模式 3.3 多源空间数据融合 3.4 多尺度空间数据集成 3.5 熟悉3S集成
1.空间数据的类型与特点
1.1空间数据的来源 1.2空间数据的分类 1.3空间数据源的特点
主讲：李光强
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融合问题：
未形成一套完整的理论体系，都是根据研究的特定领域、 特定问题的种类、特定的对象、特定的层次建立的融合模 型和推理准则。
发展方向：
建立融合系统理论体系，寻求广义的融合模型、准则和算 法，建立融合系统的设计和评估方法，以及大系统的数据 融合技术。 融合算法 模型开发 数据库 推理和运用
空间数据形成基础：地理特征在空间是距离的函数，在时 间上属性是时间的函数，这导致空间数据不论是时间、空 间和属性都存在抽象意义的空间差异。 数据采集状况:数据采集有明显的区域性。 数据存储、维护和更新：是由分散的空间数据库或专业机 构完成。 地学数据运作的分布式：地学数据的分散特征和地学数据 用户的分散性，导致了分布式地学数据库、网络GIS及其 相关系统的研究和发展。
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4.2.2地图合并的主要方法
地图合并的过程：实体匹配+同名实体合并 匹配的依据包括距离量度、几何形状、拓扑 关系、图形结构、属性等。 匹配的算法：
几何匹配
• 依据欧氏距离和Hausdorff距离 • 依据地图叠置技术。 • 依据影像匹配技术。
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2.2数据互操作模式
数据互操作模式是OGC制定的数据共享规范 互操作是指在异构数据库和分布式计算的情况下， GIS用户在相互理解的基础上，能透明地获取所需的 信息。 数据互将GIS带入了开放式的时代，从而为空间数据 集中式管理和分布式存储与共享提供了操作的依据。 互操作模式的局限性：
4.2.1地图合并概述
将同一地区两幅或两幅以上的地图合并成一幅图，新生成 的地图在某些方面（精度、详细程序中现势性）都要好
丰富的属性
高精度点位
丰富的属性
高精度点位
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4.2.1Leabharlann 图合并概述地图合并和地图叠置的区别：
地图合并考虑了源图中可能存在数据不一致性， 不一致表现在同一地物在不同图上位置、几何形 状、拓扑关系、属性数据等方面，也可能是一个 图有而另一个图上没有相应地物。 地图叠置要物成交点，并生成新的多边形，而地 图合并只是将匹配地物的不同表现形式一致化。
4.1.3基于GIS的空间数据多比例尺表达与处理过程
GIS环境下的多比例尺变换过程
通过从数据库对地物的选择，可以产生许多不同 比例尺的数据 GIS中多比例尺的转换主要是从一种比例尺的数 据库到另一种比例尺的数据库之间的信息流转换
主讲：李光强
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4.2空间数据的地图合并
主讲：李光强
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4.2.3地图合并技术的应用
地图合并技术的应用
地图拼接 地图更新
• 自动检测出新老地图上的差异，将最新获得的地理数据 插入到已有数据库中。
4.1.3基于GIS的空间数据多比例尺表达与处理过程
传统综合过程
根据规范的 标准以及应 用的要求， 来确定目标 比例尺地图 上应该表达 的要素内容 （选择） 人工综 合处理 （合并、 分类、 简化、 移位等）
原图 （原比例尺）
符 号 化
目标地图 （目标比例尺）
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数据消费者 地图组件 数据代理 拓扑组件 图像处理组件 三维组件 虚拟空间数据引擎
数据提供者
SQL Server 引擎
Oracle 引擎
……
Arc/Info 引擎
数据库
SQL Server 空间数据库
Oracle ArcGIS …… 空间数据库 空间数据库
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宿主软件都必须按数据规范管理数据，实现数据访问接口 一个软件访问其他软件的数据是通过数据服务器实现，数 据服务是通过宿主软件实现的，所以互操作必须需要有两 种GIS软件
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2.2数据互操作模式
用户1 用户2 …… 用户n
数据服务规范
数据接口规范
2.3直接数据访问模式
SIMS的特点
多格式数据直接访问 格式无关数据集成 位置无关数据集成 多源数据复合分析
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3.多源空间数据融合
3.1多源数据融合 3.2数据融合系统结构 3.3数据融合问题与展望
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主讲：李光强
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(2)几何位置、形状的统一
造成目标几何位置差异的原因主要是同一地 区的空间数据被多次获取：
（1）是电子地图的版本不同，采集精度不同 （2）是专题图采集范围不同、标注的几何形状、 信息点范围、属性信息等不同。
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主讲：李光强
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4.1.2GIS中多比例尺与地图综合的必要性
在利用GIS处理不同比例尺，尤其是不同比例尺来源 的数据时，必须进行地图综合。 目前要保存多个比例尺的数据库：
没有商品化的自动从一种比例尺直接生产出所需不同比例 尺的数据库的软件 没有能在不同比例尺的数据库之间自动更新维护的软件 重新生成比例尺数据代价较大，周期长 比例尺越小，更新周其越短
主讲：李光强
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4.1.2GIS中多比例尺与地图综合的必要性 GIS环境下或地图生产中有关自动综合问题的 研究大多数都还局限在学术界，建立和保存 多个有限版本的空间数据库，主要存在的障 碍：
从科学的角度分析：GIS需要能够实现动态和连 续地从一种比例尺向另一种比例尺过渡的自动浏 览功能 从数据管理的角度分析：人们不愿意花太多的精 力在各种比例尺版本之间的数据更新上
空间数据源的特点
获取手段多源性
现有系统、图表、遥感手段、GPS手段、统计调 查、实地勘测等。 存储格式多源性 空间数据库 矢量数据 图形数据 文件形式 GIS数据 栅格数据 关系数据库 属性数据 文件形式
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空间数据源的特点(续)
分布式特征：数据存储或更新、使用等操作物理上 不在一处，而通过计算机网络基于地学规律、地理 特征和过程的相关性在逻辑上联系到一起。
Intergraph推出的GeoMedia 中科院地理信息产业发展中心推出的SuperMap
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2.3直接数据访问模式
多源空间数据无缝集成SIMS（Seamless Integration of Multi-Source Spatial-Data)
宿主软件1 数据源1
宿主软件… 数据源…
宿主软件n 数据源n
主讲：李光强
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2.3直接数据访问模式
直接访问是指在一个GIS软件中实现对其他 GIS数据格式的直接访问、存取和空间分析， 其原理是利用空间数据引擎的实现多源数据 的无缝集成。 目前直接访问的GIS软件：
实现多源数据集成的方式大致有三种
数据格式转换模式 数据互操作模式 直接数据访问模式
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2.1数据格式转换模式
用户1 用户2 …… 用户n
分析处理器
属性数据库
数据字典 数据转换器
空间数据库
交换格式1 数据源1
交换格式… 数据源…
交换格式n 数据源n
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4.1.1空间比例尺的分析
传统制图中的比例尺：图上距离与实际距离 的比率。 空间数据库中的比例尺隐含着传统的距离比 率的意义，还反映空间抽象（或详细）的程 度，或称为空间分辨率。 由于地图是空间现象的一种简化形式，它所 包含的信息内容必然受到它在某种比例尺层 次上进行图形表达的限制。
主讲：李光强
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4.1.3基于GIS的空间数据多比例尺表达与处理过程
GIS的空间数据多比例尺处理过程
简化 图形表达处理 移位 夸张 专题内容的处理 选择 决定哪些要素类 必须包含或显示
主要是保持可视 化的要求
分类
主讲：李光强
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3.2数据融合系统结构
数据融合E 输出层
数据融合S
隐层2
数据融合F
隐层1
数据预处理
输入层
输入层：对采集的 信号进行预处理 隐层1：数据融合 的第一步 隐层2：数据融合 的第二步，状态分 析和属性识别 输出层：符号层的 融合
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主讲：李光强
3.3数据融合问题与展望
主讲：李光强 Email:Ligq7738@
空间数据源的特点
空间拓扑特征
拓扑关系表现为数据空间特征的面积、联结性、 邻接性、连通性、长度等，对地学数据的影响有：