第三章 3空间数据压缩与重分类
第3章空间数据管理
平原 1
低海拔 1 海 成 11
台地 2
低海拔 1
高阶地1 海蚀2
3.1.3 空间数据质量
空间数据质量的概念和内容
与数据质量相关的几个概念
误差
数据的准确性
数据的精密度
分辨率
不确定性
比例尺
空间数据质量指标和内容
数据 情况说明
位置精度
属性精度
时间精度
逻辑 一致性
数据的 完整性
数据的 相容性
数据的 可得性
土地利用数据库部分要素代码与名称
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3）编码方法举例
——100万分之一地貌编码
第一级 第二级 第三级 第四级 第五级 第六级
一位码
×
相对高度
一位码
×
海拔高度
二位码
× ×
成因
一位码
×
次级成因
一位码
×
不确定
一位码
×
不确定
平原 1 台地 2 丘陵 3 小起伏山地 4 中起伏山地 5 大起伏山地 6 极大起伏山地7
——100万分之一地貌编码
第二位 Ⅱ地貌成因类型 第三 第五位 四位 次级 成因 成因 海积 1 第六位 形态 海滩 1 淤泥质1 砂质2 砾质3 生物4 低阶地2 洼地3 海积冲积 2 海蚀 3 低阶地1 平台 2 海积1 平坦的1 起伏的2 平坦的1 起伏的2 第七位 次一级形态 物质组成 倾 斜程度 类型 编码 1111100 1111110 1111111 1111112 1111123 1111124 1111120 1111130 1111200 1111300 1111310 1111320 2111110 2111111 2111112 2111210 19 2111211 2111212 类型 命名 海积平原 海滩 淤泥质海滩 砂质海滩 砾质海滩 生物海滩 海积低阶地 泻湖洼地 海积冲积平原 海蚀平原 海蚀低阶地 海蚀平台 海积高阶地 平坦的海积高阶地 起伏的海积高阶地 海蚀高阶地 平坦的海蚀高阶地 起伏的海蚀高阶地
地理信息系统概论-第三章
2024/7/17
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高斯-克吕格投影的特点：
① 中央经线上没有任何变形，满足中央经线投影后保持长度 不变的条件；
② 除中央经线上的长度比为1外，其他任何点上长度比均大 于1；
③ 在同一条纬线上，离中央经线越远，变形越大，最大值位 于投影带的边缘；
④ 在同一条经线上，纬度越低，变形越大，变形最大值位于 赤道上。
局部比例尺： 由于投影中必定存在某种变形，地图仅能在某些点或线上保 持比例尺，其余位置的比例尺都与主比例尺不相同，即大于 或小于主比例尺。这个比例尺被称为局部比例尺。
一般地图上注明的比例尺是主比例尺，而对用于测量长度的
地图要采用一定的方式设法表示出该图的局部比例尺。这就
是在大区域小比例尺地图（小于1:1 000 000）上常见的图解
地形图上公里网横坐标前2位就是带号， 例如：1∶5万地形图上的坐标为（18576000， 293300），其中18即为带号。
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当地中央经线经度的计算
六度带中央经线经度的计算： 当地中央经线经度＝6°×当地带号－3°， 例如：地形图上的横坐标为18576000，其所处的六度带的中 央经线经度为：6°×18－3°＝105°。
2、建立地图投影的目的： 采用某种数学法则，使空间信息在地球表面上的位置和地 图平面位置一一对应起来，以满足地图制图的要求。
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理解地图投影如何改变空间属性的一种简便方法：
观察光穿过地球投射到表面（称为投影曲面）上。 想像一下，地球表面是透明的，其上绘有经纬网。用一 张纸包裹地球。位于地心处的光会将经纬网投影到一张纸上 。现在，可以展开这张纸并将其铺平。纸张上的经纬网形状 与地球上的形状不同。 地图投影使经纬网发生了变形。
数据库数据压缩与归档的数据分类与整理(四)
数据库数据压缩与归档的数据分类与整理引言随着信息时代的发展，海量数据成为了各个行业的日常。
为了提高数据存储和处理的效率，数据库数据压缩与归档变得越来越重要。
在进行这一过程之前，首先需要对数据进行分类与整理，以便更好地进行压缩与归档处理。
数据分类数据分类是数据库数据压缩与归档的第一步。
通过合理的分类，可以更好地理解、管理和操作数据。
常见的数据分类方式有以下几种：1. 根据数据的类型进行分类：可以将数据分为文本型、数字型、图像型、音频型等。
不同类型的数据对压缩和归档的处理方式会有所不同。
2. 根据数据的重要性进行分类：数据的重要性可以根据不同的业务需求来确定。
可以将数据分为核心数据、常规数据和历史数据等。
对于核心数据，可以选择更高效的压缩算法和归档策略，而对于历史数据，可以选择更简单的方法进行处理。
3. 根据数据的访问频率进行分类：数据的访问频率可以根据业务需求和用户行为来确定。
常用的分类方式有热数据、温数据和冷数据。
热数据指的是经常被访问的数据，温数据指的是偶尔被访问的数据，而冷数据则是很少被访问的数据。
通过不同的压缩和归档策略，可以实现数据的高效存储和快速访问。
数据整理数据整理是数据库数据压缩与归档的第二步。
通过合理的整理，可以有效地提高数据的存储效率和查询性能。
常见的数据整理方式有以下几种：1. 数据去重：由于数据中常常存在重复的记录，去重可以大大减少存储空间的占用。
在进行数据压缩和归档之前，可以对数据进行去重操作，确保数据的唯一性。
2. 数据索引：索引是加快数据查询速度的重要手段。
在数据压缩和归档之前，可以根据业务需求建立相应的索引，提高数据的查询性能。
3. 数据归档：对于历史数据和冷数据，可以进行数据归档操作。
归档可以将不经常访问的数据从主数据库中分离出来，减少主数据库的存储压力，并且可以更好地管理和备份历史数据。
4. 数据分区：根据数据的特点和业务需求，可以将数据库分成多个分区，每个分区可以采用不同的压缩和归档策略。
《地理信息系统概论》课程笔记
《地理信息系统概论》课程笔记第一章地理信息系统基本概念1.1 数据与信息数据是原始的、未经处理的素材，它是信息的表现形式。
信息是从数据中提取的有意义的内容，它能够帮助人们做出决策。
在地理信息系统中，数据主要指的是空间数据，而信息则是通过对空间数据进行分析和处理得到的结果。
例如，一个地区的土地利用数据是原始数据，而通过分析这些数据得出的土地利用分布情况就是信息。
1.2 地理信息与地理信息系统地理信息指的是与地球表面位置相关的信息，包括自然地理信息（如地形、气候等）和人文地理信息（如人口、交通等）。
地理信息系统（GIS）是一种专门用于获取、存储、管理、分析和展示地理信息的计算机系统。
GIS能够将空间数据与属性数据结合起来，为用户提供强大的空间分析和决策支持功能。
例如，GIS可以用来分析城市交通拥堵情况，帮助规划交通路线。
1.3 地理信息系统的基本构成GIS由硬件、软件、空间数据、应用人员和应用模型五个基本部分组成。
硬件包括计算机、输入输出设备（如扫描仪、打印机等）；软件包括操作系统、数据库管理系统、GIS软件等；空间数据是GIS的核心，包括地图数据、遥感数据等；应用人员是使用GIS进行空间分析和决策的主体；应用模型则是根据实际问题构建的模型，用于解决具体问题。
例如，一个GIS系统可能包括一台计算机、GIS软件、地图数据和应用模型，用于分析土地利用变化。
1.4 地理信息系统的功能简介GIS的基本功能包括数据采集、数据管理、空间分析、可视化表达和输出等。
数据采集主要是获取空间数据和属性数据，可以通过遥感、野外调查等方式获取；数据管理主要是对数据进行存储、查询、更新和维护，确保数据的准确性和完整性；空间分析主要包括空间查询、空间叠合、空间邻近度分析等，用于解决实际问题；可视化表达主要是将空间数据以图形或图像的形式展示给用户，增强数据的可读性和可理解性；输出则是将分析结果以报表、地图等形式输出，为决策提供支持。
数据库数据压缩与归档的关键问题解析(三)
数据库数据压缩与归档的关键问题解析近年来，随着科技的不断发展和大数据时代的到来，数据库的重要性也越来越被人们所重视。
然而，随着数据库中数据量的不断增加，存储和管理这些海量数据变得越来越具有挑战性。
为了解决这个问题，数据库数据压缩与归档成为了一个关键的解决方案。
数据压缩是指通过某种手段减少数据占用的存储空间，从而提高数据库的存储效率和性能。
数据库数据压缩的关键问题在于如何在压缩和解压缩过程中保持数据的完整性和可用性。
一种常见的数据压缩方法是使用压缩算法对数据进行压缩和解压缩。
压缩算法可以分为无损压缩算法和有损压缩算法两种。
无损压缩算法是指在压缩和解压缩过程中完全保持数据的原始信息，不会对数据造成任何损失。
这种压缩算法适用于那些要求数据不丢失或可逆的场景，如数据库备份和归档。
常见的无损压缩算法有Huffman编码、LZW算法和LZ77算法等。
这些算法通过对数据中的重复模式进行识别和替换来实现数据的压缩。
有损压缩算法是指在压缩和解压缩过程中会对数据进行一定的损失，从而实现更高的压缩率。
这种压缩算法适用于那些对数据精确度要求相对较低的场景，如音视频文件的压缩。
常见的有损压缩算法有JPEG、MP3和MPEG等。
这些算法通过去除数据中的冗余信息和不可察觉的细微变化来实现数据的压缩，但会引入一定程度的失真。
另外一个关键问题是数据归档。
数据归档是指将数据库中的数据转移到辅助存储设备上，以便于长期保存和管理。
数据库中的大部分数据随着时间的推移变得不再频繁访问，但仍然具有一定的参考和分析价值。
通过数据归档，可以将这些不经常访问的数据从数据库中移除，从而减少数据库的存储和管理压力。
同时，经过合理的归档策略，还可以提高数据库的查询性能和响应速度。
在进行数据归档时，需要考虑到数据的完整性和机密性。
因为归档的数据往往是具有一定价值的历史数据，其中可能包含一些敏感信息。
为了保护这些信息不被不当使用，需要对归档的数据进行加密和访问控制。
空间数据的压缩与编码
针对不同的应用场景，优化空间数据的存储和交 换格式，提高数据处理的效率和应用性能。
多源数据的融合与编码
数据融合
01
将来自不同来源、不同类型的数据进行融合，以获得更全面、
准确的空间信息。
跨平台兼容性
02
确保多源数据的融合与编码具有良好的跨平台兼容性，支持不
同操作系统、硬件平台和软件环境。
数据融合
将矢量数据和栅格数据在空间上进行配准，实现二者的相互转换和 补充。
编码应用
混合数据编码广泛应用于地理信息系统、遥感图像处理等领域，能 够满足复杂空间数据的处理和存储需求。
04
空间数据压缩与编码的应用
遥感图像处理
遥感图像数据量大，传输和存储成本高，因此需要进行压 缩与编码。
常见的遥感图像压缩编码方法包括JPEG、JPEG2000、 Huffman编码等，这些方法可以有效降低图像数据的存储 和传输成本，同时保持较高的图像质量。
压缩算法
编码格式
常见的栅格数据编码格式包括JPEG、 PNG、TIFF等，这些格式支持有损或 无损压缩，适用于不同精度和数据量 的需求。
采用统计编码、预测编码、变换编码 等算法，去除像素值之间的相关性， 降低数据冗余。
混合数据编码
混合数据编码方法
结合矢量数据和栅格数据的编码特点，同时处理几何对象和像素信 息，以提高压缩比和编码效率。
冗余。
几何对象简化
通过去除冗余的坐标点、合并相邻 线段、平滑曲面等方式，降低数据 精度，实现数据压缩。
编码格式
常见的矢量数据编码格式包括 Shapefile、GeoJSON等，这些格 式支持跨平台、可扩展性好，便于 数据交换和共享。
栅格数据编码
空间数据的压缩与综合
背景文本和线条阴影来自强调色主色一主色二
主色三
主色四
免费提供
免费提供
投影转换 投影转换是指当系统使用来自不同地图 投影的图形数据时，需要将该投影的数 据转换为所需要投影的坐标数据；
空间数据压缩 意义： 减少存储空间，提高访问效率，提高处理 效率 数据压缩概念 从数据集合中抽取一个子集，使之在规定 的范围内最好的逼近原集合，又得到最大的 压缩比。
反解变换：由一种投影的坐标反解出地理坐 标（x,y→B,L），然后将地理坐标代入另一 种投影的坐标公式中（B,L→x,y），从而实 现由一种投影的坐标到另一种投影坐标的变 换（ x,y→X,Y）；
数值变换：根据两种投影在变换区内的若干 同名数字化点，采用插值法，或有限差分法， 或有限元法，或等定系数法等，从而实现由 一种投影的坐标到另一种投影坐标的变换。
数据存储技术中的数据压缩与归档方法(Ⅲ)
数据存储技术在现代社会中扮演着重要的角色，其发展也日新月异。
数据存储技术不仅仅是存储数据的简单行为，还涉及到数据的管理、压缩、归档等方面。
本文将重点探讨数据存储技术中的数据压缩与归档方法。
一、数据压缩数据压缩是指通过某种算法或技术，将原始数据转换为更小的数据量，以节省存储空间或传输带宽。
数据压缩可以分为有损压缩和无损压缩两种方式。
有损压缩是指在压缩过程中丢失一些数据信息，以达到减小数据量的目的。
这种压缩方式常用于音频、视频等多媒体数据的存储和传输。
无损压缩则是在压缩过程中不丢失原始数据的信息，通过对数据的编码、统计分析等方式来减小数据量。
无损压缩常用于文本、图像等数据的存储和传输。
在实际应用中，数据压缩技术的选择取决于存储空间和传输带宽的限制，以及用户对数据质量的要求。
目前，常用的数据压缩算法有gzip、zip、JPEG等，它们在不同的场景下发挥着重要的作用。
二、数据归档数据归档是指将不经常使用或者历史数据存档到低成本的存储介质中，以释放高成本的存储资源。
数据归档可以有效地管理存储资源，降低存储成本，并且保证数据的安全性和可靠性。
在数据归档过程中，需要考虑的因素有很多，比如数据的访问频率、归档介质的成本和可靠性、归档数据的检索速度等。
为了实现高效的数据归档，需要根据实际情况选择合适的归档策略和技术手段。
当前，主流的数据归档技术包括磁带归档、光盘归档、云归档等。
磁带归档因其成本低、容量大、可靠性高等特点，被广泛应用于大规模数据中心的数据长期存储。
光盘归档则适用于小规模数据存储场景，它具有便携性强、兼容性好等优点。
而云归档则是近年来兴起的一种新型数据归档方式，其灵活性和可扩展性得到了广泛的认可。
三、数据压缩与归档的结合在实际的数据存储管理中，数据压缩和归档经常会结合起来，以实现更加高效的数据管理。
比如，在数据备份和迁移过程中，可以先对数据进行压缩，然后再将压缩后的数据归档到低成本的存储介质中。
这样可以既节省存储空间，又降低存储成本，同时保证数据的安全性和可靠性。
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一、定义
从空间坐标数据集n中抽出一个数 据子集m，使它能最好的表达原来的数 据又能达到最大的压缩比的过程。
设某线实体由{A1，A2………An}n个坐标集组成。 压缩后由{A1，A2………Am}m个坐标子集组成。 则压缩比为： a=m/n ； a≤1
间隔取点法
每隔K个点取一个点，或每隔一规定的距离取一点， 但首末点一定要保留。
主要指多边形属性的合并，达到减少数据分类，压缩数据。
重分类演示
Байду номын сангаас
分裂法（道格拉斯－佩克法）
在给定的曲线的两端之间连一直线。 计算曲线上每一点与直线的垂直距离。若所有这些距 离均小于某一阈值，那么就用它来表示原曲线。 若上一步骤中的条件不满足，含有最大垂直距离的点 为保留点，将原曲线分成两段曲线，对它们递归地使 用分裂法。
数据压缩演示
空间数据重分类