空间数据和地图数据库
地理信息系统的数据源有哪些？
地理信息系统的数据源有哪些？地理信息系统（GIS）是一种用于捕捉、存储、处理、分析和可视化地理空间数据的技术系统。
在GIS中，数据源是指供GIS使用的数据集合。
以下是一些常见的地理信息系统数据源：1. 卫星图像：卫星图像是通过卫星或无人机拍摄的高分辨率图像。
这些图像可以用来绘制地图、分析土地利用、监测环境变化等。
2. 地面调查：地面调查是一种直接收集地理数据的方法。
通过实地测量、问卷调查等方式获取的数据可供GIS使用。
3. 遥感数据：遥感数据是通过遥感技术捕捉的数据，包括雷达、红外线、激光等传感器获取的数据。
遥感数据可以用来监测环境变化、制定土地利用规划等。
4. 矢量数据：矢量数据是使用点、线、面等矢量要素来表示地理现象的数据。
常见的矢量数据包括道路网络、河流、建筑等。
5. 栅格数据：栅格数据是使用像素网格来表示地理现象的数据。
栅格数据适用于需要表现地理现象的连续变化的情况，如高程、气候等。
6. 地理数据库：地理数据库是专门用于存储地理空间数据的数据库。
它可以存储各种类型的数据，并提供高效率的数据管理和查询功能。
7. 公共数据集：许多政府和非政府组织提供免费或付费的公共数据集，包括地图、统计数据、人口数据等。
这些数据集通常可以用于GIS分析。
8. 在线数据服务：许多在线平台和服务提供商提供了丰富的地理数据源，如地图服务、地理编码、卫星影像等。
用户可以通过这些服务获取所需的地理数据。
请注意，这只是地理信息系统数据源的一些常见类型，实际上还有许多其他类型的数据源可供使用。
GIS的数据源
GIS的数据源GIS（地理信息系统）是一种用于采集、存储、管理、分析和展示地理空间数据的技术。
在GIS中，数据源是指提供地理空间数据的来源。
数据源的质量和可靠性对于GIS分析和决策具有重要的影响。
下面将详细介绍GIS的数据源，包括数据源的类型、特点以及如何选择和获取适合的数据源。
一、数据源的类型1.卫星遥感数据源：卫星遥感数据是通过卫星传感器获取的地球表面的影像数据。
这种数据源具有全球覆盖、高分辨率、多光谱等特点，可用于土地利用、环境监测、资源调查等领域的分析。
2.地理数据库：地理数据库是以空间数据为核心的数据库系统，包括地理特征、属性数据和拓扑关系等。
地理数据库可以提供精确的空间数据，适合于道路网络分析、地理编码、地理可视化等应用。
3.地理信息服务：地理信息服务是通过网络提供的地理空间数据和功能。
这种数据源具有实时性、可访问性和可共享性等特点，可用于在线地图、路线规划、位置搜索等应用。
4.传感器网络：传感器网络是由分布在地理空间中的传感器节点组成的网络。
传感器网络可以实时采集环境数据，如气象、水文、空气质量等，用于环境监测、灾害预警等应用。
5.公开数据集：公开数据集是指由政府、学术机构或者其他组织发布的免费获取的地理数据。
这种数据源包括地形数据、气候数据、人口统计数据等，可用于研究、规划、决策等领域。
二、数据源的特点1.精度和准确性：数据源的精度和准确性直接影响GIS分析和决策的结果。
高精度的数据源可以提供准确的空间信息，但通常需要付费获取。
低精度的数据源可能存在误差和偏差，需要根据具体应用进行评估。
2.时效性：数据源的时效性指数据的更新频率和最新数据的可用性。
对于需要实时数据的应用，如交通监测、灾害管理等，时效性是一个重要考虑因素。
而对于一些长期规划和研究项目，时效性要求相对较低。
3.空间分辨率：数据源的空间分辨率是指数据所表示的地理现象的最小可分辨单元的大小。
高空间分辨率的数据源可以提供更详细的空间信息，但数据量较大。
GIS的数据源
GIS的数据源GIS（地理信息系统）是一种用来采集、管理、分析和展示地理数据的技术。
在GIS中，数据源是指供GIS系统使用的地理数据的来源。
数据源的质量和准确性对于GIS分析和决策具有重要影响。
下面将详细介绍GIS的数据源及其标准格式。
一、数据源的类型1. 空间数据源：包括地图、卫星影像、航空影像等地理空间数据。
2. 属性数据源：包括人口统计数据、经济数据、环境数据等与地理位置相关的属性数据。
3. 地理编码数据源：包括地址点、道路、地名等地理编码数据。
4. 空间分析数据源：包括地形数据、地貌数据、地学数据等用于地理分析的数据。
二、数据源的标准格式1. 空间数据源的标准格式：- 地图数据：常见的格式有Shapefile、GeoJSON、KML等。
其中，Shapefile 是一种常用的矢量地图数据格式，包括.shp、.shx、.dbf等文件。
- 影像数据：常见的格式有TIFF、JPEG、PNG等。
其中，TIFF是一种常用的栅格影像数据格式，支持多波段数据存储。
- 点云数据：常见的格式有LAS、LAZ等。
其中，LAS是一种常用的点云数据格式，包括点的坐标、强度、分类等信息。
2. 属性数据源的标准格式：- 表格数据：常见的格式有CSV、Excel、数据库等。
其中，CSV是一种常用的表格数据格式，以逗号分隔每一列的数据。
- 数据库：常见的数据库有MySQL、Oracle、PostgreSQL等。
其中，MySQL 是一种常用的关系型数据库，支持空间数据类型和空间查询。
3. 地理编码数据源的标准格式：- 地址点数据：常见的格式有CSV、Excel等。
其中，CSV是一种常用的表格数据格式，包括地址的经纬度、街道、城市、国家等信息。
- 道路数据：常见的格式有Shapefile、GeoJSON、KML等。
其中，Shapefile 是一种常用的矢量地图数据格式，包括道路的几何形状、名称等信息。
4. 空间分析数据源的标准格式：- 地形数据：常见的格式有DEM、DTM等。
空间数据库的概念
空间数据库的概念
空间数据库是指地理信息系统在计算机物理存储介质上存储与应用相关的地理空间数据的总和，包括一组特定结构的文件。
空间数据库主要处理空间数据，如地图、城市规划、地理信息系统等。
空间数据包括空间信息和非空间信息，其中空间信息包括几何数据、空间关系数据和属性数据等，非空间信息包括时间戳、布尔值、文本注释等。
空间数据库的特点包括以下几个方面：
1. 数据量大：空间数据通常包含大量的几何数据和属性数据，因此空间数据库的数据量相对较大。
2. 数据类型复杂：空间数据包括多种类型的数据，如点、线、面、多边形等，这些数据类型之间的转换和处理比较复杂。
3. 数据关系复杂：空间数据中的空间关系比较复杂，如相邻、包含、交叉等，这些关系需要用不同的数据结构进行存储和处理。
4. 数据更新频繁：空间数据经常需要进行更新，如添加新数据、修改现有数据、删除旧数据等，因此需要保证数据的完整性和一致性。
5. 数据查询分析复杂：空间数据需要进行复杂的查询和分析，如查找相邻对象、计算面积、距离等，因此需要使用高效的查询和分析算法。
总之，空间数据库是一种处理和存储空间数据的特殊类型的数据库。
地理信息技术中的空间数据处理与应用
地理信息技术中的空间数据处理与应用地理信息技术在现代社会中得到了广泛的应用，其核心就是处理和分析空间数据。
空间数据是指带有地理位置信息的数据，如地图、卫星影像、GPS轨迹等。
在地理信息技术中，空间数据处理是一项重要的工作，处理好的空间数据可以为我们提供更全面、更精细、更实时的地理信息服务。
本文将从以下几个方面讨论地理信息技术中的空间数据处理和应用。
一、空间数据处理的基本方法空间数据处理有多种基本方法，如数据获取、数据存储、数据处理和数据分析等。
首先，数据获取是指通过各种手段获取空间数据，例如地图扫描、卫星遥感、GPS采集等。
其次，数据存储是指将获取到的空间数据保存到数据库或文件中。
数据处理是指对存储的空间数据进行处理和清洗，如数据格式转换、数据拼接、数据过滤等。
最后，数据分析是指运用各种算法和模型对处理后的空间数据进行分析、统计和建模，以得出有益的信息。
二、空间数据处理的常用软件工具空间数据处理需要运用各种专业软件工具，下面介绍几种较为常用的软件。
1. ArcGISArcGIS是目前世界上最为流行的 GIS 软件，具有丰富的功能和工具，如地图制作、空间分析、地图输出等。
ArcGIS可以通过空间数据的 2D、3D 可视化和分析来深入理解各种地理现象。
2. QGISQGIS是一种免费且开源的 GIS 软件，具有几乎与ArcGIS同样的功能和工具，可以处理多种地理数据格式。
此外，QGIS还支持插件机制，用户可以根据自己的需求自主开发和安装插件。
3. GeoServerGeoServer是一款基于开源的 Java Web 开发框架的空间数据发布和共享软件，可以将存储在多种数据源中的空间数据发布为标准的Web服务接口（WMS、WFS 等）。
三、空间数据的应用场景空间数据处理和分析可以应用于多种场景，包括城市规划、环境科学、农业、地质勘探等。
1. 城市规划城市规划领域是空间数据处理和分析的一个重要应用方向。
geo数据库基本功能
geo数据库基本功能
Geo数据库是管理地理空间数据的关系型数据库，具有以下基本功能：
1. 数据存储：Geo数据库可以存储各种类型的地理空间数据，包括空间数据（如点、线、面等）和属性数据（如人口数量、土地利用类型等）。
2. 数据检索：Geo数据库支持通过空间查询和属性查询等方式检索数据，用户可以根据需要获取相关地理信息。
3. 数据处理和分析：Geo数据库可以对地理空间数据进行处理和分析，包括空间运算、地理统计分析等，以满足各种地理问题解决的需求。
4. 地图可视化：Geo数据库可以将地理信息以地图的形式可视化，提供直观的地理信息展示方式。
5. 数据更新和维护：Geo数据库支持对数据进行更新和维护，确保数据的准确性和时效性。
6. 跨平台应用：Geo数据库可以跨平台应用，支持各种操作系统和软件环境，方便用户的使用。
总之，Geo数据库具有强大的地理空间数据处理、分析和可视化能力，能够满足各种地理信息系统的需求，是地理信息产业中重要的组成部分。
空间数据库资料
空间数据库资料在当今数字化的时代，数据的管理和利用变得至关重要。
空间数据库作为一种专门用于存储和管理空间数据的数据库系统，在众多领域中发挥着关键作用。
空间数据，简单来说，就是具有空间位置特征的数据。
比如地图上的地点、道路、建筑物的位置，或者地理信息系统中地形的起伏、河流的走向等。
这些数据不仅包含了常规的属性信息，如名称、类型等，更重要的是其独特的空间位置和几何形状信息。
空间数据库与传统数据库相比，有着显著的差异。
传统数据库主要处理文本、数字等简单数据类型，而空间数据库需要处理复杂的空间对象，如点、线、面等。
这就要求空间数据库具备特殊的功能和结构来有效地存储、索引和查询这些空间数据。
为了实现对空间数据的高效管理，空间数据库采用了一系列专门的技术。
其中，空间索引技术是关键之一。
常见的空间索引方法包括 R 树、四叉树等。
这些索引结构能够快速定位和检索空间数据，大大提高了数据库的查询效率。
在数据存储方面，空间数据库通常采用分层存储的方式。
将不同类型、不同精度的空间数据分别存储在不同的层次中，以便在查询时能够根据需要快速获取相应的数据。
同时，为了保证数据的准确性和完整性，空间数据库还需要进行严格的数据质量控制。
这包括对数据的采集、录入、编辑等环节进行监控和校验，确保数据的可靠性。
空间数据库的应用领域非常广泛。
在城市规划中，它可以帮助规划师分析土地利用、交通流量等情况，从而制定更合理的规划方案。
在环境保护方面，能够监测和分析污染源的分布、生态系统的变化等，为环境保护决策提供支持。
在交通管理中，通过对道路网络、车辆位置等数据的管理和分析，可以优化交通流量，提高交通运输效率。
此外，地理信息系统（GIS）也是空间数据库的重要应用领域之一。
GIS 整合了空间数据库、地图绘制、数据分析等功能，为用户提供了一个强大的工具来处理和分析地理空间信息。
无论是进行资源调查、灾害预警还是城市发展研究，GIS 都离不开空间数据库的支撑。
空间数据和地图数据库
—— 武 汉 大 学
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数 字 地 图 制 图 原 理
资 源 与 环 境 科 学 学 院
Part7 空间数据与地图数据库
多边形实体：维数为2的实体，由一个封闭的坐标点序列
外加内点表示，是对湖泊、岛屿、地块等现象的描述，有以 下特征 面积范围 周长 独立性或与其它地物相邻：如北京及周边省市 内岛或锯齿状外形：岛屿及海岸线 重叠性与非重叠性
资 源 与 环 境 科 学 学 院
Part7 空间数据与地图数据库
POLYVRT（Polygon-Converter)结构:
美国计算机图形及空间分析实验室研制，是当今各种图 形数据结构的基本框架（链状双重独立式 ） 节点文件 弧段文件 节点号 坐标 3
1 2 3 4 5 6 7 8 9 x,y x,y x,y x,y x,y x,y x,y x,y x,y 弧 段 号 1 2 3 4 5 6 7 . 起 始 节 点 1 2 4 5 7 8 1 . 起 始 节 点 2 3 5 6 8 9 4 . 左 多 边 形 0 0 1 2 3 4 1 . 右 多 边 形 1 2 3 4 0 0 0 . . 内 点
美国人口统计系统采用的一种编码方式，以城市街道为 编码的主体。在1990年的人口普查中，TIGER取代了DIME 文件。
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节点号 1 2 3 4 5 6 7 8 9
坐标 x,y x,y x,y x,y x,y x,y x,y x,y x,y
弧 段 号 1 2 3 4 5 6 7 .
起 始 节 点 1 2 4 5 7 8 1 .
起 始 节 点 2 3 5 6 8 9 4 .
左 多 边 形 0 0 1 2 3 4 1 .
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—— 武 汉 大 学 内点
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Part7 空间数据与地图数据库
线实体: 维数为1的实体，由一系列坐标点表示，有 以下特征
实体长度：从起点到终点的总长 弯曲度：用于表示象道路拐弯时弯曲的程度 方向性：如水流从上游到下游，公路有单双向之分 线实体包括：线段、弧段、线列、链、路径、多边线等
住宅 学校
海岸线 码头
肺癌病例 区域
学校和住宅接近吗？ 线—点
码头在海岸线上吗？ 肺癌病在区内分布 线—线 线—面
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镇 乘车线路 这条线经过镇上吗？ 河流 小路 小路穿过河流吗？ 河流在区域内吗？
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点—点
住宅 学校
住宅与学校的位置 关系
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美国人口统计系统采用的一种编码方式，以城市街道为 编码的主体。在1990年的人口普查中，TIGER取代了DIME 文件。
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节点号 1 2 3 4 5 6 7 8 9
坐标 x,y x,y x,y x,y x,y x,y x,y x,y x,y
弧 段 号 1 2 3 4 5 6 7 .
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无拓扑结构-点位字典法
点位字典法：点坐标作为一个文件，点、线和多边形由 点号组成，即 点位字典：点号、(X,Y)
武 汉 大 学
点目标：唯一标识码，地物编码，点号 线目标：唯一标识码，地物编码，(点号1…点号n) 面目标：唯一标识码，地物编码，(点号1…点号n, 点号1) 优点：编码比较容易，数字化操作比较简单，数据 编码比较直观。 缺点：缺少拓扑关系
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节点与弧段的拓扑关系 弧段与多边形的拓扑关系
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多边形与弧段的拓扑关系 弧段与节点的拓扑关系
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多边形实体：维数为2的实体，由一个封闭的坐标点序列
外加内点表示，是对湖泊、岛屿、地块等现象的描述，有以 下特征 面积范围 周长 独立性或与其它地物相邻：如北京及周边省市 内岛或锯齿状外形：岛屿及海岸线 重叠性与非重叠性
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地图上的拓扑关系及其表示 地图上的拓扑关系
拓扑学是研究图形在保持连续状态下变形时的那些不便 的性质，也称“橡皮板几何学” 地图采用投影方式的不同，导致距离与方位的不统一 拓扑关系能从质的方面和整体概念上反映地理实体的空 间结构关系 地图要素通常划分为点、线、面三类，这种归纳也适合 建立拓扑关系和实施拓扑表示 独立点(P)，结点(N)，弧段(E)，面域(A) 拓扑邻接、拓扑关联和包含关系是网结构元素之间 的二元关系 邻接关系存在于同类型元素之间 关联关系存在于不同类型元素之间 包含关系指同类和非同类的两种
起 始 节 点 1 2 4 5 7 8 1 .
起 始 节 点 2 3 5 6 8 9 4 .
左 多 边 形 0 0 1 2 3 4 1 .
右 多 边 形 1 2 3 4 0 0 0 . 20
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2 11 5 6 4
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节点表
弧段表
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拓扑关系一般包含四个或三个文件：
结点文件：唯一标识码，(X,Y)； 弧段文件：唯一标识码，起始结点，终止结点，左多边 形，右多边形，指向中间点坐标的指针或者坐标串；
弧段中的中间点为指针。
武 汉 大 学
多边形文件：唯一标识码，组成多边形的弧段号及面积、 周长及中心点坐标等。 表示的拓扑关系：节点-节点之间的邻接关系，多边形多边形之间的邻接关系，节点-线段之间的关联关系， 线段-多边形之间的关联关系。 优点：数据结构紧凑、数据冗余小；拓扑关系明晰使得 拓扑查询、拓扑分析效率高 缺点：对单个地理实体的操作的效率低、难以表达复杂 的地理实体、查询效率低、局部更新困难.
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POLYVRT（Polygon-Converter)结构:
美国计算机图形及空间分析实验室研制，是当今各种图 形数据结构的基本框架（链状双重独立式 ） 节点文件 弧段文件 节点号 坐标 3
1 2 3 4 5 6 7 8 9 x,y x,y x,y x,y x,y x,y x,y x,y x,y 弧 段 号 1 2 3 4 5 6 7 . 起 始 节 点 1 2 4 5 7 8 1 . 起 始 节 点 2 3 5 6 8 9 4 . 左 多 边 形 0 0 1 2 3 4 1 . 右 多 边 形 1 2 3 4 0 0 0 . . 内 点
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拓扑空间关系描述——九交模型
现实世界中的两个实体A和B：用B(X)表示实体X的边界， I(X)表示实体X的内部，用E(X)表示实体X的外部。基于 上述概念，Egenhofer在1993年为空间实体间的拓扑关系 描述构造了“9交空间关系模型”（9-Intersection Model， 9-IM）：
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点线拓扑关系的自动建立
主要内容
与弧段相连接的节点（ArcID，FromNode,ToNode） 与节点相连接的弧段（NodeID，*ArcIDs） 与弧段相连接的弧段（ArcID1，*ArcIDs）
数字地图制图原理
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Part7 空间数据与地图数据库
本节主要内容：
空间数据的基本特征及其表示 空间数据的基本特征 地图上的拓扑关系及其表示 地图数据库系统 数据库系统概述 面向对象地理数据模型 地图数据库建立与维护 数据仓库简介 数据挖掘简介
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空间数据的基本特征及其表示
空间数据的基本特征 空间数据是以点、线、面等方式采用编码技术对 空间物体进行特征描述及在物体之间建立相互联 系的数据集合 空间数据基本特征：
定位信息、非定位信息（属性信息）、定时信息 定位、定性、定时
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Part7 空间数据与地图数据库
CGeoMap
CGeoLayers
CGeoHotSpotLayers
CGeoPoint CGeoLine CGeoSurface CGeoRegion CGeoRoute
CGeoObject CGeoPoint CGeoLine CGeoSurface CGeoAnno
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DIME(Dual Independent Map Encoding)双重独立地图编码
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优点：
编码容易，数字化操作简单，数据编码直观，显示速度快
缺点：
相邻多边形的公共边界数字化两次，造成数据的冗余 (Redundancy)，可能出现重叠或者裂缝,引起数据不一致 (Inconsistency)；缺少拓扑关系(Topological Relationship)，空间分析非常困难
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多边 形号 1
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1 2 1 9 2 11 5 4 6 3 3 10 4 12 5 6 8 9
弧段号 1, 9, 3, 7 2, 11, 4, 9 3, 10, 5, 8 4, 12, 6, 10 面 周 积 长
2
p1 p2
——
弧段坐标文件
ID 1 2 坐标
2 3 4
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Hale Waihona Puke B(A)ПB(B) I(A)ПB(B) E(A)ПB(B)