地理信息系统第五讲：GIS空间数据类型和数据挖掘
GIS空间分析原理与方法
GIS空间分析原理与方法学院：资源与环境学院专业：地理信息系统班级：2011010班姓名：李松青学号：201101014GIS空间分析原理与方法地理信息系统是地理空间数据处理、分析的重要手段和平台。
在计算机软硬件的支持下，对整个或部分地球表层（包括大气层）空间中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。
地理信息系统的核心是功能是空间分析。
空间分析使GIS超越一般空间数据库、信息系统和地图制图系统，不仅能进行海量空间数据中隐藏的模式、关系和趋势，挖掘出对科学决策具有指导意义的信息，从而解决复杂的地学应用问题，进行地学综合研究。
以下是对本册内容的总结：第一章地理空间数据源分析与GIS本章简要回顾了20世纪50年代以来地理空间数据处理与建模领域，探讨了GIS 环境下空间分析的基本框架。
1.地理空间数据处理与建模1.1数量地理学讲述了数量地理学的发展、与传统地理学的比较及其地理分析模拟方法（地理系统分析，随机数学方法，地理系统数学模拟）。
1.2 地理信息系统主要介绍了GIS的概念与功能1.3 地理计算介绍了地理计算的概念与地理计算的模型和方法2.地理空间数据挖掘2.1 地理空间数据挖掘概述介绍了数据挖掘的概念、发展及其体系结构2.2 地理空间数据立方体介绍了数据立方体的基本思想与数据立方体概念所涉及的维度类型（非空间维度，空间-非空间维度，空间-空间维度），度量值（数值度量，空间度量）和成员属性2.3 联机分析处理技术介绍了OLAP概念以及与地理空间数据立方体的关系。
2.4 地理空间数据挖掘典型方法地理空间数据挖掘主要方法有：地理空间统计方法，地理空间聚类方法，地理空间关联分析，地理空间分类与预测分析，异常值分析3.GIS环境下的空间分析3.1 空间分析概念介绍了空间分析的概念与本质特征，空间分析的研究对象与目标3.2 空间分析的萌芽与发展介绍了空间分析的发展过程3.3 GIS与空间分析介绍了GIS与空间分析的关系以及地理信息系统未能大量引入专业空间分析模块的原因。
基于GIS的空间信息数据挖掘应用研究
基于GIS的空间信息数据挖掘应用研究第一章引言1.1 研究背景1.2 研究目的和意义第二章 GIS基础知识2.1 GIS的定义和发展2.2 GIS的组成和基本要素2.3 GIS数据的分类和存储格式第三章空间信息数据挖掘概述3.1 空间信息数据挖掘的定义和特点3.2 空间信息数据挖掘技术的分类3.3 空间信息数据挖掘的应用领域第四章 GIS与空间数据挖掘的融合4.1 空间数据挖掘与GIS的关系4.2 GIS在空间数据挖掘中的作用4.3 空间数据挖掘在GIS中的应用案例第五章空间信息数据挖掘方法5.1 空间数据预处理5.1.1 数据清洗5.1.2 数据集成5.1.3 数据变换5.2 空间信息模式挖掘5.2.1 空间聚类分析5.2.2 空间关联规则挖掘5.2.3 空间异常检测5.3 空间信息预测和优化5.3.1 空间预测模型5.3.2 空间优化模型第六章空间信息数据挖掘实验6.1 实验设计6.2 实验数据收集和准备6.3 实验步骤和结果分析第七章空间信息数据挖掘的应用前景与挑战7.1 应用前景7.2 挑战与问题7.3 发展方向第八章结论8.1 主要研究成果8.2 存在问题与不足8.3 进一步研究方向文中将会介绍GIS的基础知识以及空间信息数据挖掘的概述，探讨GIS与空间数据挖掘的融合，详细阐述空间信息数据挖掘的方法和实验，分析空间信息数据挖掘的应用前景与挑战，并最终得出结论并提出进一步的研究方向。
整篇文章旨在深入探讨基于GIS的空间信息数据挖掘应用研究，为相关领域的研究提供参考和指导。
GIS(地理信息系统)空间分析课件
数量地理学的研究方法：
1 2 3
地理系统分析 随机数学方法 地理系统数学模拟
地理系统分析
地理系统分析是指扬弃地理事物繁琐的枝 节，抽象出地理事物在结构与功能上的主线，揭 示地理事物动态演变的方向与强度，预测其状态 变化和稳定性程度，将复杂、高级的地理系统简 化为次一级简单的系统，进而探讨地理要素之间 的数量关系。 一般是首先列出所研究等级系统的要素清 单，根据地理系统的实际绘出各要素的联系框图， 再以定量方法研究系统要素之间的关系。
0.00E+00 1988 1988
2004
20032019
2035 2018
2050
2033
2048
Year sustainable development mode economy fast developing mode natural development mode
(a)
1.40E+09 1.20E+09 1.00E+09 8.00E+08 6.00E+08 4.00E+08 2.00E+08 0.00E+00 1988 1988
irrigation area grassland increase build-up land increase grassland increase water decrease fuel demand difference between supply and demand wetland forestland fuel
传统地理学分析方法所采用的推理方式以经验 归纳型综合为主，以观察材料和事实为基础，由直 接的类推得出现实世界的结论，这一方法难以回避 特殊情况或解释者的主观好恶问题。 而数量地理学以理论演绎为主，整个研究过程 经历了提出假设、建立模式、检验假设和建立理论 四个步骤，符合感性－理性－实践这一认识的过程 规律。 与地理学传统的思维模式相比，地理数量方法 有着明显的优势（见下页）。
地理信息系统中的空间数据处理技术介绍
地理信息系统中的空间数据处理技术介绍地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种用来捕捉、存储、管理、分析和展示地理空间数据的集成应用系统。
空间数据处理技术是GIS中最核心的部分，它主要涉及数据获取、数据存储、数据管理、数据分析和数据可视化等环节。
本文将详细介绍地理信息系统中常用的空间数据处理技术。
一、数据获取数据获取是地理信息系统中最重要的一环，目的是将真实世界的地理信息数据输入到GIS系统中。
常见的数据获取方式包括地面测量、卫星遥感、GPS测量和数字地形模型等。
地面测量是指通过实地勘测和测量仪器获取地理特征数据，例如，建筑物的位置、道路的形状等。
卫星遥感是利用卫星对地球表面进行拍摄和测量，获取高分辨率的遥感影像数据。
GPS测量则是通过全球定位系统获取地理位置信息，用于导航和定位。
数字地形模型是将地理地形数据以数字形式进行存储和处理，包括数字高程模型（DEM）和数字地面模型（DTM）。
二、数据存储数据存储是将获取的地理数据存储在GIS系统中的过程。
常见的数据存储格式包括矢量数据和栅格数据。
矢量数据采用点、线、面等几何要素来表示地理对象，常用的矢量数据格式有Shapefile、GeoJSON和KML等。
栅格数据则以像素网格的形式组织地理数据，常用的栅格数据格式有GeoTIFF和GRID 等。
此外，还存在一种混合数据格式，即矢量栅格数据，常用的混合数据格式有GeoJSON、GeoPackage和GML等。
三、数据管理数据管理是指对GIS系统中存储的地理数据进行组织、管理和维护的过程。
数据管理涉及数据的录入、编辑、更新等操作，以及数据的查询、索引和空间拓扑关系的维护等任务。
此外，数据管理还包括数据的备份、还原和安全性管理等方面。
常见的地理数据管理软件包括ArcGIS、QGIS和PostGIS等。
四、数据分析数据分析是GIS系统中最重要的应用环节之一，通过对地理数据的分析，可以提取出有价值的信息和知识，用于决策支持和问题解决。
空间数据挖掘在地理信息技术中的应用
空间数据挖掘在地理信息技术中的应用地理信息技术（Geographic Information Technology，简称GIT）是一种以地理坐标系为基础，用来收集、存储、处理、分析和展示地理信息的综合性技术。
而空间数据挖掘（Spatial Data Mining）则是利用算法和技术，从大量的空间数据中挖掘出有用的模式和关联规则的过程。
本文将探讨空间数据挖掘在地理信息技术中的应用。
一、地理信息技术的概述地理信息技术是多学科交叉的产物，它集地理学、测绘学、计算机科学、统计学等多个学科于一体，旨在整合、管理和分析地理数据，以提供决策支持、空间分析和地图制作等功能。
二、空间数据挖掘的定义与方法空间数据挖掘是在地理坐标系下，通过数据挖掘技术发现和提取空间信息的过程。
常见的空间数据挖掘方法包括聚类分析、分类器建模、关联规则挖掘和时空预测等。
三、空间数据挖掘在地理信息技术中的应用1. 空间数据挖掘在城市规划中的应用通过分析大量的城市空间数据，可以挖掘出城市发展的趋势和规律，为城市规划提供科学依据。
比如，可以利用聚类分析算法对城市人口分布进行聚类，从而确定不同类型的城市功能区域。
2. 空间数据挖掘在交通规划中的应用通过分析交通流量数据和道路网数据，可以预测交通拥堵情况，并优化交通规划。
例如，可以利用关联规则挖掘算法挖掘出交通事故与道路条件之间的关系，从而改善路段安全性能。
3. 空间数据挖掘在环境保护中的应用利用空间数据挖掘技术分析环境数据，可以挖掘出环境污染源和敏感区域，为环境保护部门提供决策支持。
比如，可以利用分类器建模技术预测河流水质对附近居民的影响程度，以制定相应的防护策略。
4. 空间数据挖掘在地质勘探中的应用通过分析地质勘探数据，可以发现地下资源的潜在位置和分布规律。
例如，可以利用时空预测方法预测矿产资源的含量和分布，为矿产勘探提供指导。
5. 空间数据挖掘在灾害管理中的应用利用空间数据挖掘技术分析历史灾害数据和地理环境数据，可以挖掘出不同地区的灾害风险，为灾害管理和风险评估提供参考。
地理信息系统中的空间数据挖掘与地理服务
地理信息系统中的空间数据挖掘与地理服务地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种用于储存、查询、分析和展示地理数据的技术系统。
随着地理数据的不断增长和应用领域的扩大，空间数据挖掘与地理服务的发展日益受到关注。
本文将重点介绍地理信息系统中的空间数据挖掘技术及其在地理服务中的应用。
1. 空间数据挖掘的概念空间数据挖掘是通过运用数据挖掘方法和技术，从空间数据中发现隐藏的模式、趋势、关联以及其他有价值的信息的过程。
地理信息系统中的空间数据挖掘主要包括空间聚类、空间关联规则挖掘、空间预测和空间异常检测等方法。
1.1 空间聚类空间聚类是将具有相似的地理属性和关系的空间对象分组或聚集在一起的方法。
它可以帮助我们识别和理解地理空间中存在的隐含结构和模式，如热点区域、聚集点和离群点等。
空间聚类在城市规划、环境分析和资源管理等领域具有广泛的应用，例如基于交通流量的城市交通规划和基于环境监测数据的污染源识别。
1.2 空间关联规则挖掘空间关联规则挖掘是通过分析空间数据中的属性之间的关联关系来发现有用的关联规则。
它可以帮助我们识别和理解地理对象之间的空间依赖性和相关性。
空间关联规则挖掘在市场分析、旅游规划和环境保护等领域有着广泛的应用，例如分析购物行为和旅游路径选择。
1.3 空间预测空间预测是根据已知的空间数据和模型，对未来空间数据进行推断和预测的方法。
它可以帮助我们预测地理空间中的趋势和变化，指导决策和规划。
空间预测在城市规划、交通管理和自然资源管理等领域具有重要的应用价值，例如预测人口增长、交通流量和自然灾害发生。
1.4 空间异常检测空间异常检测是发现和识别与周围环境显著不同的地理对象或事件的方法。
它可以帮助我们发现地理空间中的异常情况和问题，如犯罪热点、自然灾害和环境污染等。
空间异常检测在社会安全、环境保护和资源管理等领域有着广泛的应用，例如发现异常气象事件和监测犯罪行为。
论空间数据挖掘和知识发现
论空间数据挖掘和知识发现一、本文概述空间数据挖掘和知识发现（Spatial Data Mining and Knowledge Discovery，简称SDMKD）是数据挖掘领域的一个重要分支，它主要关注于从空间数据中提取有用的信息和知识。
随着地理信息系统（GIS）和位置感知设备（如智能手机、GPS等）的普及，空间数据日益丰富，如何有效地分析和利用这些数据成为了研究的热点。
本文将对空间数据挖掘和知识发现的基本概念、主要方法、应用领域以及未来发展趋势进行详细的探讨和概述。
本文将介绍空间数据挖掘和知识发现的基本概念和原理，包括空间数据的定义、特点以及空间数据挖掘的主要任务和目标。
然后，本文将重点介绍几种常用的空间数据挖掘方法，如空间聚类分析、空间关联规则挖掘、空间异常检测等，并对这些方法的原理、优缺点进行详细的阐述。
接着，本文将探讨空间数据挖掘和知识发现在不同领域的应用，如城市规划、环境保护、交通管理、公共安全等。
通过具体的案例分析，展示空间数据挖掘在解决实际问题中的重要作用和价值。
本文将展望空间数据挖掘和知识发现的未来发展趋势，包括新技术、新方法的出现对空间数据挖掘的影响，以及空间数据挖掘在大数据、云计算等新技术背景下的挑战和机遇。
本文还将对空间数据挖掘领域未来的研究方向进行预测和探讨。
通过本文的阐述，读者可以对空间数据挖掘和知识发现有一个全面而深入的了解，为相关领域的研究和实践提供有益的参考和启示。
二、空间数据挖掘基础空间数据挖掘（Spatial Data Mining, SDM）是数据挖掘的一个重要分支，它专门处理具有空间特性的数据。
这些数据不仅包括传统数据库中的数值和文本信息，更关键的是它们带有地理空间坐标或空间关系。
这种空间信息使得数据点之间不仅存在属性上的联系，还具有空间上的关联。
空间数据挖掘的主要任务包括空间聚类、空间关联规则挖掘、空间分类与预测，以及空间异常检测等。
空间聚类旨在发现空间分布上的密集区域，这些区域中的数据点在空间上相互靠近，并且在属性上也可能具有相似性。
地理信息系统GIS数据结构和空间数据库
图3.4线状实体多边形
图 3.5面状实体多边形
3.不规则三角网（TIN）数据结构
不规则三角网（Triangulated Irregular Network，简称TIN）是根据一系列不规则分
布的数据点产生的，每个数据点由（x，y，z） 表示，这里x，y为点的坐标，z为所表示的地理
实体在该点的属性值，如高程值、温度值等。
使用这种栅格数据模型，一个点状地理实体表示为一个单 一的网格或表示为单个像元；一个线状地理实体表示为一 串相连的网格或在一定方向上连接成串的相邻像元的集合； 一个面状地理实体则由一组聚集在一起且相互连接的网格 或由聚集在一起的相邻像元的集合表示。每个地理实体的 形状特征表现为由构成它的网格组成的形状特征。每个网 格的位置由其所在的行列号表示，如图3.14所示。
图3.8 Delaunay三角网和Voronoi多边形
泰森多边形具有以下特性。
（1）每个泰森多边形内仅应离散点的距离最近。
（3）位于泰森多边形边上的点到其两边的离散点的 距离相等。
建立泰森多边形算法的关键是对离散数据点合理 地连成三角网，即构建狄洛尼（Delaunay）三 角网。建立泰森多边形的步骤如下。
1.要将真实地理世界的事物、现象在GIS概 念世界表达，需要建立一定的数据模型来 描述地理实体及实体间关系。在GIS领域， 目前普遍采用了两种数据模型：
- 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)。
一、地理信息系统的数据
众所周知：GIS的一个重要组成部分就是数据。 数据类型:在开发一个特定的GIS时，要根据应用 需求确定对各类数据的要求（交通，规划，国 土等）。 数据挖掘:随着GIS产业化的深入发展，越来越多 的数据资料被不同数据生产部门数字化，因此 需要根据用户需求进行选择，提取，加工和处 理，以变成有效的信息和知识过程。 数据质量:数据质量是指数据适用于不同应用能 力的数据。
时间特征
时间特征：是指空间数据总是在某一特 定时间或时间段内采集得到或计算产生 的，因此，GIS数据是动态的空间数据， 必须进行动态更新和维护。
专题特征
专题特征(属性)：指的是除了时间和空间 特征以外的空间现象的其他特征。 如地形的坡度、坡向、某地的年降雨量、 土地酸碱度、土地覆盖类型、人口密度、 交通流量、空气污染程度等
空间数据描述：现实世界各种现象的三大 基本特征：空间、时间和专题属性。
空间特征
空间特征：指空间物体的位置、形状和 大小等几何特征，以及与相邻物体的拓 扑关系。
人类对空间目标的定位一般不是通过记忆其空 间坐标确定的，而是确定某一目标与其他更熟 悉的目标间的空间位置关系进行定位的，而这 种关系往往也就是拓扑关系。
地图符号
地图制作过程和地图综合
地图的制作与GIS开发过程有许多相似之处，大致可分下 列步骤： 1）调查分析地图用户的要求； 2）确定制图目标，确定比例尺、投影、内容、设计符号、 编制地图规范； 3）收集数据、野外测量、像片判读、问卷调查等； 4）对数据进行鉴别、分析处理； 5）转绘数据到基础底图上； 6）进行地图综合，先选样区试验再对整个制图区域进行综 合； 7）进行地图清绘； 8）检查质量，检验精度等； 9）修改后制版印刷。
R-=c
全球定位系统概念
伪码有P码、Y码、C/A码三种。P码（或Y码） 信号，定位精度高、保密性好，仅供美军和 特许用户使用，实时定位精度约为10米。C/A 码信号，供一般用户使用，定位精度将受到 控制，计划限制在100米（2drms）范围。为 了能获得更好的定位精度，已经相继采取了 一些措施。例如，C/A码采用差分GPS技术， 可以达到米级的定位精度；供测地用的采用 无码技术的用户设备，可以达到厘米级的相 对定位精度。
数据种类
1、基础制图数据 基础制图数据包括地形数据和人文景观数据。 1）图像结构(栅格） 2）拓扑图形结构（矢量） 2、自然资源数据 3、调查统计数据 4、数字高程(地面)模型数据（DEM，DTM） 获取和存贮高程数据的方法有 4 种基本方法：规 则格网法、离散等高线法、断面量测法和不规 则三角网法。 5、法律文档数据 6、已有系统数据
空间图形数据的采集
1、扫描数字化 1）栅格扫描仪扫描 2）栅格扫描数据到矢量的转换 3）矢量扫描仪扫描 4）其它类型的自动数字化仪器 ①视频数字化仪 ②解析测图仪 5）已是数字形式的空间数据的输入 6）其它数字形式的空间数据源 ①内插数据 ②其它数据
数字化设备种类
数字化仪：又称图数转换器，是一种 通过一定量测手段将图形或图像转换成 数字信息的装置。常用的数字化设备有：
航天遥感数据
航天遥感数据有下列优点： 1）增大了观测范围。 2）能够提供大范围的瞬间静态图象。 3）能够进行大面积重复性观测，即使是人 类难以到达的偏远地区也能够做到这一 点。 4）大大加宽了人眼所能观察的光谱范围。 5）空间详细程度高（分辨率达0.2米）。
遥感图像空间分辩率
数据的测量尺度
对特定现象的测量：就是根据一定的标准对其 赋值或打分（模糊分析法）。 命名式的测量尺度：也称作类型测量尺度，只 对特定现象进行标识，赋予一定的数值或符号 而不定量描述（定性分析法：如大中小企业定 点分布）。 次序测量尺度：是基于对现象进行排序来标识 的（分级统计法：如人口分级统计）。 比例测量尺度的测量值：指那些有真零值而且 测量单位的间隔是相等的数据（函数值法）。
一、数据类型
确定GIS数据需求
寻找数据源，进行数据挖掘
有无所需的数据内容 大地测量控制 地籍测量 航空测量 遥感室外调查（土壤、植被、交通等） 定点观察（地球物理、气象、水文、生态等） 地形图 人口普查 工业/经济调查 基础设施 （通讯、电力、运输、医疗、教育等）
提取信息，模型和知识
空间数据的基本特征
二、数据挖掘
数据挖掘（加工整理）
一、数据分类标准 二、基础原始数据的确定 三、原始数据项目的确定 四、数据标准的准确性的确定 五、数据录入表设计
数据采集
一、空间图形数据的采集 二、非空间属性数据的采集 三、空间数据和非空间数据的连接
空间图形数据的采集
1、手扶跟踪数字化输入 1）数字化过程 2）数字化方式 数字化有两种基本方式：流方式和点方式。 3）数字化仪的其它输入功能 4）矢量到栅格数据的Βιβλιοθήκη 换 5）数字化的精度 6）数据共享
手扶跟踪数字化仪（数字化仪）
扫描数字化仪（扫描仪）
手扶跟踪数字化仪
简称数字化仪，是一种用来
记录和跟踪地图点、线位置
的手工数字化设备。
数字化仪的幅面
根据尺寸和使用条件的不同，大
致可分为两类： 小型数字化仪 (Tablet)：
A4，A3，A2；
大型数字化仪(Digitizer)：
A1，A0，A00。
R-=c
航空遥感像片
立体像对上测量高度并建立地面坐标系
1）航空像片相对定向，建立航空像片坐标系； 2）测量像点视差计算像点高度； 3）建立地面坐标系。 航空像片坐标向通用的地图投影坐标系的转换为 正射影像。 航测数字影像目前可以有两种方式获得： 一是用高精度扫描仪对航空像片扫描得到数字影像； 二是用数字摄影机直接得到数字影像。
地图制图工作要点
取舍：它实际上贯穿于整个制图过程中。 分类：指的是将同样的或类似的制图对象划入一组。 简化：实际上，取舍、分类和符号化都是为了简化细节，但简化还 有其它形式。 符号化：由于不可能将所有制图对象的实际形状按比例缩小到地图 上，所以地图上要用符号。符号又分为两类：抽象符号或象形符 号。 地图综合分为两部分；图形综合和制图内容综合。 1）图形综合 对点状、线状、面状符号的综合需要不同的方法。 2）内容综合 内容综合有两个方面：取舍和分类。
（A/D转换器将模拟电信号变为数字电信号）
扫描仪的主要性能指标
光学分辨率 最大分辨率 辐射分辨率（色彩位数） 扫描幅面 接口方式
光学分辨率
是指扫描仪的光学系统可以采集的实 际信息量，也就是扫描仪的感光元 件——CCD的分辨率。
例如A4扫描仪可扫描的最大宽度为216mm（ 8.5 英寸），它的CCD含有5100个单元，其光学分辨率 为5100点/8.5英寸=600dpi。
数据特点
扫描式传感器所获图像 侧视雷达图像 常见的卫星数据： 目前世界上常用的卫星数据仍然是美国的陆地 卫 星 （ Landsat ） 专 题 制 图 仪 （ ThematicMapper ， TM ）、诺阿气象卫星的甚 高分辩率辐射仪（NOAA-AVHRR）和法国SPOT卫 星的较高分辩率传感器（ HRV ）数据及美国的 SPACEIMAGING的IKNOS高分辨率卫星数据。
最大分辨率
又叫内插分辨率，它是在相邻像素 之间求出颜色或者灰度的平均值从 而增加像素数的办法。内插算法增 加了像素数，但不能增添真正的图 像细节，因此，我们应更重视光学 分辨率。
辐射分辨率
又叫色彩分辨率，或色彩深度、色 彩模式、色彩位或色阶，总之都是 表示扫描仪分辨彩色或灰度细腻程 度的指标，它的单位是bit（位）。 色彩位确切的含义是用多少个位来 表示扫描得到的一个像素。
数字化仪的构成
感应板 (Drawing Board) 标识器 (Pointing Device)
数字化仪的性能参数
操作方式 输出格式 数据转换率
分辨率
精度
操作方式
点方式 流方式 ( 开关流 / 连续流 ) 增量方式
(距离/时间)
…...
扫描数字化仪
简称扫描仪，它是一
全球定位系统概念
所谓全球定位系统（GPS，Global Position System）是利用人造地球卫星来进行定位的。 利用人造卫星不仅可以实现全球性的或区域 性的高精度定位，而且还可以综合用于通信、 交通管制、气象服务等，所以在军事和民用 方面得到了广泛的应用。 世界上第一个实用的卫星定位系统，是美 国研制的子午仪（Transit）卫星导航系统， 它于1964年正式投入使用，主要为美国海军 服务，1967年对民用部门开放。
全球定位系统概念
全球定位系统（GPS）： 卫星如何测距？ GPS接收机如何与卫星同步产生伪码？ GPS的误差与微分纠正 GPS系统:美国NAVSTAR GPS
TRANSIT 俄国GLONASS 欧空局GEOSTAR
全球定位系统概念
GPS系统有 21颗工作卫星，平均 配置在 6 个轨道上。卫星发射 用伪随机码（伪码）调制的二 种频率（ L1 、 L2 ）的信号， L1 ＝ 1575.42MHz ， L2 ＝ 1227.6MHz。用户设备用测量 到几颗卫星的距离的方法，来 确定观察点的位置。它能连续 提供三维位置（经度、纬度、 高度）、三维速度和时间，实 现近乎实时的导航定位。双频 发射是为了供用户设备消除电 离层对传播的影响。
接口方式
又称连接界面，是指扫描仪与计算 机之间采用的接口类型。常用的有 USB接口、SCSI接口和并行打印机接 口。SCSI接口的传输速度最快，而 采用并行打印机接口则更简便。
全球定位系统概念
卫星在高约20183公里的近圆形轨道上运行， 周期约12小时，每颗卫星绕地球运行二圈时， 地球恰好绕其轴转一周。这样，每颗卫星每 一个恒星日有1-2次通过同一地点的上空。这 样的安排，使每一颗卫星每天至少能通过一 个地面控制站的上空，因此地面控制站可全 设在美国国内。由于恒星日（23小时56分03.6 秒）与平阳日之差，卫星经过同一地点的时 间，每天约要提前4分钟。