GIS算法原理知识点总结
地理信息系统原理与应用复习总结
地理信息系统原理与应用复习总结地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种通过采集、存储、管理、处理、分析和展示地理数据的技术系统。
它将地理数据与地图相结合，提供了创建、查询和分析地理信息的能力。
地理信息系统的原理与应用十分广泛，下面将对其进行复习总结。
1.地理信息系统的原理地理信息系统的原理包括数据模型、空间分析和数据处理等。
其中，数据模型是地理信息系统的核心，它定义了地理数据的组织方式和表达方式。
数据模型可以分为矢量数据模型和栅格数据模型两种形式。
矢量数据模型使用点、线和面等几何图形来描述地理现象，适用于点、线和面等离散数据的表示；而栅格数据模型将地理现象划分为等大小的网格单元进行表示，适用于连续数据的表示。
另外，地理信息系统中的空间分析是通过对地理数据的操作和分析来揭示地理现象之间的内在关系。
空间分析包括空间查询、空间关系分析、空间模式分析和空间插值等。
空间查询是通过地理位置进行数据查询，如查询其中一区域的地理现象；空间关系分析是研究地理现象之间的空间关系，如判断两个地理现象是否相邻；空间模式分析是研究地理现象的空间分布规律，如寻找一定空间尺度下的聚集现象；空间插值是通过已知数据点插值出未知数据点的值，如根据气象站数据推算整个区域的气温分布。
此外，地理信息系统的数据处理包括数据采集、数据存储、数据管理和数据展示等过程。
数据采集是指通过各种技术手段获取地理数据，如通过卫星遥感、GPS定位和传感器等设备。
数据存储是将采集到的地理数据存储到数据库中，以便于后续的数据处理和分析。
数据管理是对地理数据进行组织和管理，以确保数据的完整性和一致性。
数据展示是通过地图等形式将地理数据可视化展示出来，以便于人们理解和分析。
2.地理信息系统的应用在城市规划方面，地理信息系统可以用于分析城市的土地利用、交通流量和人口分布等，为城市规划提供科学依据。
在环境保护方面，地理信息系统可以用于监测和评估环境污染状况，提供环境保护和治理的建议措施。
(完整版)GIS知识点总结
GIS知识点总结地理信息的定义：地理信息是有关地理实体和地理现象的性质、特征和运动状态的表征和一切有用的知识，它是对表达地理特征与地理现象之间关系的地理数据的解释，而地理数据则是各种地理特征和现象间关系的数字化表示。
地理信息的特征：具有空间上的分布性、数据量上的海量性、载体的多样性和位置与属性的对应性等特征GIS概念：地理信息系统（Geographical Information System，Geo-Information System，简称GIS），是在计算机软硬件支持下，对整个或者部分地球表层空间中的有关地理分布数据进行采集、存储、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。
GIS特征：（1）数据的空间定位特征（2）空间关系处理的复杂性（3）海量数据管理能力GIS基本功能：1、数据采集功能 2、数据编辑与处理 3、数据存储、组织与管理功能 4、空间查询与空间分析功能 5、数据输出功能GIS组成：1、硬件 2、软件 3、网络 4、空间数据 5、人员与其他相关学科的联系：空间尺度：涉及四种尺度：观测尺度、操作尺度、比例尺（当制图区域比较小时，地图比例尺指图上长度与地面之间的长度比例；当制图区域相当大时，地图比例尺指在进行地图投影时，对地球半径缩小的比率）、分辨率（光谱分辨率时间分辨率空间分辨率）地理格网：指按一定的数学规则对地球表面进行划分而形成的格网。
按不同的坐标系统可以分为：地理坐标格网（按经纬度坐标系统）直角坐标格网（按直角坐标系统）地理空间实体概念：对复杂地理事物和现象进行简化抽象得到的不可再分割的同类对象，就是地理空间实体，简称空间实体。
地理空间实体具有4个基本特征：1、空间位置特征 2、属性特征 3、时间特征 4、空间关系空间数据模型：包括概念模型（最高层、常用E-R模型）、逻辑数据模型（通常所称的空间数据模型其实是空间数据的逻辑模型）、物理数据模型（最低）概念模型（对象、场、网络），场模型有6种表示方法。
GIS知识点总结
GIS知识点总结GIS（地理信息系统）是一种将地理空间数据与相关属性数据进行整合、分析和可视化的技术系统。
它的应用范围涵盖了自然资源管理、城市规划、环境保护、灾害管理等领域。
下面是关于GIS的基础知识点的总结：1.GIS的定义和原理：GIS是由空间数据、属性数据、地图制图和空间分析等组成的一种综合技术系统。
它通过将空间数据与非空间数据进行整合，分析和可视化，从而帮助人们更好地理解和利用地理信息。
2.GIS数据类型：GIS数据可以分为矢量数据和栅格数据两种类型。
-矢量数据：以点、线、面的方式来描述地理现象，包括点状要素、线状要素和面状要素。
矢量数据可以表达地理现象的位置、形状和拓扑关系。
-栅格数据：由一系列的像元组成，每个像元都有一个值来表示地理现象的属性。
栅格数据适合用于描述连续变化的现象，如高程、降雨等。
3.GIS数据获取和处理：GIS数据可以通过多种途径获取，包括现场调查、遥感技术、GPS定位等。
获取的数据需要进行预处理和清洗，包括数据的投影、坐标转换、批量处理等操作。
4.GIS数据存储和管理：GIS数据可以存储在地理数据库中，地理数据库可以根据数据的特点选择适用的存储方式，包括关系型数据库、对象数据库等。
地理数据库需要进行数据的建模、索引和管理。
5.GIS数据分析和处理：GIS可以进行空间分析和属性分析，帮助用户从不同的角度理解地理信息。
空间分析包括缓冲区分析、叠加分析、网络分析等；属性分析包括统计分析、查询分析、模型分析等。
6.GIS地图制作和可视化：通过GIS可以制作各种类型的地图，如点状地图、线状地图、面状地图等。
地图可视化可以通过符号化、分类制图、渲染等方式实现，使得地理信息更加直观和易于理解。
7.GIS应用领域：GIS在各个领域都有广泛的应用，如自然资源管理、城市规划、环境保护、灾害管理等。
通过GIS可以对地理信息进行全面的管理、分析和决策支持。
8.GIS发展趋势：随着技术的不断发展，GIS正朝着更加智能化、大数据化、云计算化的方向发展。
GIS算法原理知识点总结
GIS算法原理知识点总结GIS（地理信息系统）算法为处理地理信息数据提供了基础和方法。
它包括了各种空间数据处理、地理数据分析和地图制图的算法。
下面是GIS算法原理的一些常见知识点总结：1.空间数据结构：GIS算法的基础是对空间数据进行表示和存储。
常见的空间数据结构包括点、线、面和多面体等。
其中，最常用的数据结构是网格索引、四叉树和R树等。
2.空间查询：空间查询是GIS中常见的操作，包括点查询、范围查询、最近邻查询、交叉查询等。
常用的查询算法有线性扫描、空间分解和定向等。
3.空间关系和拓扑关系：空间关系用于描述不同空间对象之间的相互关系，包括相等、接触、包含、相交等。
拓扑关系用于表示空间对象之间的连接和依赖关系，包括相邻、相连、邻近等。
4.空间缓冲区分析：空间缓冲区分析用于生成空间对象的缓冲区，即在给定距离内生成一个区域。
常用的方法有固定距离缓冲区、变距离缓冲区和多边形缓冲区等。
5.空间插值：空间插值用于根据已知的数据点推断出未知点的值。
常用的插值方法有逆距离权重插值、克里金插值和三角网插值等。
6.空间分析：空间分析用于对空间数据进行统计和分析。
常见的空间分析包括空间聚类、空间相似性分析、空间揭示和空间推理等。
7. 空间路径分析：空间路径分析用于计算最佳路径，包括最短路径、最优路径和网络路径等。
常用的算法有Dijkstra算法、A*算法和Floyd-Warshall算法等。
8.空间建模和模拟：空间建模用于构建地理现象的模型，模拟用于模拟地理现象的发展和演变。
常见的方法有决策树、蒙特卡洛模拟和细胞自动机等。
9.地图制图：地图制图用于将地理信息数据可视化为地图。
常见的制图算法有点符号化、线符号化和面符号化等。
10. 空间统计：空间统计用于对空间数据进行统计分析，包括点模式分析、面模式分析和空间相关性分析等。
常见的方法有Moran's I指数、Geary's C指数和Getis-Ord Gi*指数等。
GIS原理总结
GIS原理总结（名）GIS定义 :在计算机硬、软件⽀持下，对现实世界的各类空间数据及描述这些空间数据特性的属性数据进⾏采集、储存、管理、运算、分析、显⽰和描述的技术系统。
GIS和其他系统的区别：–DBMS（数据库管理系统）：GIS以某种选定的⽅式对空间数据进⾏解释和判断，不是简单的数据管理，这使⽤户能得到关于数据的知识。
GIS是能对空间数据进⾏分析的DBMS，GIS必须包含DBMS。
–MIS（管理信息系统）：GIS要对图形和属性数据库共同管理、分析和应⽤，其软硬件设备复杂，系统功能要强；MIS只有属性数据库管理，存贮的图形以⽂件形式管理，图形要素不能分解、查询，没有拓扑关系。
管理地图和地理信息的MIS不⼀定就是GIS，它在概念上更接近DBMS。
–地图数据库：地图数据库仅是将数字地图有组织地存放起来，不注重分析和查询，不可能去综合图形数据和属性数据进⾏深层次的空间分析，提供辅助决策的信息。
地图数据库只是GIS的⼀个数据源。
–CAD系统：⼆者都有参考系统，都能描述图形，但CAD是计算机技术⽤于机械、建筑、⼯程和产品设计的系统，只处理规则的⼏何图形，属性库功能弱。
GIS处理的为地理空间的⾃然和⼈⼯⽬标，图形关系复杂，需要丰富的符号库和属性库，强调空间分析。
（填）地理信息系统的构成：空间数据、系统硬件、系统软件、⽤户。
（填）空间数据模型有:基于对象（要素）（Feature）的模型、场（Field）模型和⽹络（Network）模型要素模型中的点对象及⽮量表达–特性：有位置，⽆宽度和长度；–类型：·点实体（ Point Entity ）：代表⼀个实体。
如钻孔点·注记点（Text point）:⽤于定位注记。
·内点（Label point）:存在于多边形内，⽤于标识多边形的属性。
·结点(节点)（Node）:表⽰弧段的起点和终点。
·⾓点(Vertex)或中间点:表⽰线段或弧段的内部点。
GIS算法原理知识点总结
GIS 算法原理知识点总结算法设计与分析：1、算法设计得原则：正确性：若一个算法本身有缺陷，那么它将不会解决问题；确定性：指每个步骤必须含义明确，对每种可能性都有确定得操作。
清晰性：一个良好得算法，必须思路清晰，结构合理。
2、算法得复杂性包括：时间复杂性与空间复杂性。
3、时间复杂性：用一个与问题相关得整数量来衡量问题得大小，该整数量表示输入数据量得尺度，称为问题得规模。
利用某算法处理一个问题规模为n得输入所需要得时间，称为该算法得时间复杂性。
4、算法得概念：算法就是完成特定任务得有限指令集。
所有得算法必须满足下面得标准：输入输出明确性有限性有效性GIS 算法得计算几何基础1、理解矢量得概念：如果一条线段得端点就是有次序之分得,我们把这种线段称为有向线段(directed segment)。
如果有向线段p1p2得起点P1在坐标原点，我们可以把它称为矢量P2。
5、矢量叉积：计算矢量叉积就是直线与线段相关算法得核心部分。
设矢量P = （x1,y1），Q = （x2,y2）,则矢量叉积定义为（0,0）、p1、p2与p1p2 所组成得平行四边形得带符号得面积，即P ×Q = x1·y2-x2·y1，其结果就是个标量。
显然有性质P ×Q= -（Q ×P ）与P ×-Q= -（P ×Q ）。
P X Q>0,则P 在Q 得顺时针方向；P X Q<0,则P 在Q 得顺逆针方向；P X Q>0,则P Q 共线，但可能同向也可能反向。
6、判断线段得拐向：折线段得拐向判断方法，可以直接由矢量叉积得性质推出，对于有公共端点得线段p0p1与P1P2，通过计算（p2-p0）×(P1-p0)得符号便可以给出折线段得拐向。
O p1p2p2p2p2理解矢量得概念通过矢量差积得方法就可以判断得拐向了。
7、判断点就是否在线段上：设点为Q ，线段为P1 P2：(Q-P1)X(P2-P1)=0且Q 在以P1，P2为对角顶点得矩形内。
GIS常见的基本算法
GIS常见的基本算法GIS（地理信息系统）领域中使用的基本算法非常多样化，可以分为数据处理算法、空间分析算法和地理可视化算法等方面。
以下是一些常见的基本算法：1.地图投影算法：地图投影是将地球表面上的经纬度坐标映射到平面坐标系上的过程。
常见的地图投影算法包括经纬度转换为平面坐标的算法，如墨卡托投影、等距圆柱投影、兰勃托投影等。
2.空间索引算法：空间索引算法是对空间数据进行高效存储和检索的关键。
常见的空间索引算法包括四叉树、R树、k-d树等。
这些算法能够将空间数据分割成多个子区域，并建立索引结构，以便在查询时快速定位目标数据。
3.空间插值算法：空间插值算法用于在已知或有限的观测点上估算未知点的值。
常见的空间插值算法包括反距离加权插值（IDW）、克里金插值和径向基函数插值等。
4.空间分析算法：空间分析算法用于研究地理现象之间的空间关系。
常见的空间分析算法包括缓冲区分析、空间叠置分析、网络分析、空间聚类分析等。
5.地图匹配算法：地图匹配是将实际观测点与地理信息数据库中的地理对象进行匹配的过程。
常见的地图匹配算法包括最短路径算法、马尔可夫链算法、HMM（隐马尔可夫模型）等。
6.空间平滑算法：空间平滑算法用于消除地理数据中的噪声和不规则性。
常见的空间平滑算法包括高斯滤波、均值滤波、中值滤波等。
7.空间插值算法：空间插值算法用于对连续型地理现象进行预测和估计。
常见的空间插值算法包括反距离加权插值（IDW）、克里金插值和径向基函数插值等。
8.地理网络算法：地理网络算法用于在地理网络上找到最短路径、最小生成树等。
常见的地理网络算法包括迪杰斯特拉算法、弗洛伊德算法等。
9.地理可视化算法：地理可视化算法用于将地理信息以可视化的形式展现出来。
常见的地理可视化算法包括等值线绘制算法、色彩映射算法、3D可视化算法等。
10.遥感图像分类算法：遥感图像分类是将遥感图像中的像素分配到不同的类别中的过程。
常见的遥感图像分类算法包括最大似然分类、支持向量机（SVM）分类、随机森林分类等。
GIS原理及应用考点
地理信息系统既是跨越地球科学、空间科学和信息科学的一门应用基础学科，又是一项工程应用技术，它是以地学原理为依托，在计算机软硬件的支持下，研究空间数据的采集、处理、存储、管理、分析、建模和显示的相关理论方法和应用技术，以解决复杂的管理、规划和决策等问题。
数字高程模型是通过有限的地形高程数据实现对地形曲面的数字化模拟(即地形表面形态的数字化表示)，它是对二维地理空间上具有连续变化特征地理现象的模型化表达和过程模拟遥感图像选取控制点的方法1.地面控制点法：1）实地测量法：在地面上选择明显的地物或人工标志物，通过GPS或测量仪器获取其精确的地理坐标。
2）现场采集法：直接使用全站仪或GPS设备，测量地面上选取的控制点的坐标。
2.同步影像法：利用已知位置的高分辨率影像，与需要标定的遥感影像进行对应，选取共同可见的特征点作为控制点。
3.数字地图法：利用数字地图、地理信息系统（GIS）数据等，获取地物的准确坐标信息，作为遥感图像的控制点。
原则：1.易分辨的特征点：选择图像上容易识别且细节较为明显的点，如道路交叉点、河流弯曲或分叉处、海岸线弯曲处、飞机场、城市边缘等显著地标。
2.均匀分布：控制点应尽可能均匀分布在图像上，以保证校正过程的一致性。
3.图像边缘选取：在图像的边缘部分一定要选取控制点，以避免在校正过程中图像边缘出现畸变。
4.数量原则：保证一定数量的控制点，但并不是越多越好。
例如，一景TM图像的控制点数量通常在30-50个左右。
5.特征变化大的地区：在地形变化大或特征变化明显的地区，需要增加控制点的数量。
6.获取途径：控制点可以通过多种途径获得，包括基础测绘数据、数字线画图（DLG）、数字栅格图（DRG）、正射影像（DOM）、已经过几何精校正的影像，以及实地测量（GPS）数据。
7.布设方法：控制点的布设应形成一个规则的坐标范围，以便于后续控制点的采集和确保点位中误差最小化。
8.避免地形影响：在地形起伏较大的地区，选取控制点时应考虑地形的高程信息，以减少地形影响。
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GIS算法原理知识点总结算法设计和分析：1、算法设计的原则：正确性：若一个算法本身有缺陷，那么它将不会解决问题；确定性：指每个步骤必须含义明确，对每种可能性都有确定的操作。
清晰性：一个良好的算法，必须思路清晰，结构合理。
2、算法的复杂性包括：时间复杂性和空间复杂性。
3、时间复杂性：用一个与问题相关的整数量来衡量问题的大小，该整数量表示输入数据量的尺度，称为问题的规模。
利用某算法处理一个问题规模为n的输入所需要的时间，称为该算法的时间复杂性。
4、算法的概念：算法是完成特定任务的有限指令集。
所有的算法必须满足下面的标准：◆输入◆输出◆明确性◆有限性◆有效性GIS算法的计算几何基础1、理解矢量的概念：如果一条线段的端点是有次序之分的,我们把这种线段称为有向线段(directed segment)。
如果有向线段p1p2的起点P1在坐标原点，我们可以把它称为矢量P2。
p2p1O5.矢量叉积：计算矢量叉积是直线和线段相关算法的核心部分。
设矢量P = （x1,y1），Q = （x2,y2）,则矢量叉积定义为（0,0）、p1、p2和p1p2 所组成的平行四边形的带符号的面积，即P×Q = x1·y2-x2·y1，其结果是个标量。
显然有性质P×Q= -（Q×P）和P×-Q= -（P×Q）。
P X Q>0,则P在Q的顺时针方向；P X Q<0,则P 在Q 的顺逆针方向；P X Q>0,则P Q 共线，但可能同向也可能反向。
6、判断线段的拐向：折线段的拐向判断方法，可以直接由矢量叉积的性质推出，对于有公共端点的线段p0p1和P1P2，通过计算（p2-p0）×(P1-p0)的符号便可以给出折线段的拐向。
理解矢量的概念通过矢量差积的方法就可以判断的拐向了。
7.判断点是否在线段上：设点为Q ，线段为P1 P2：(Q-P1)X(P2-P1)=0且Q在以P1，P2为对角顶点的矩形内。
前者抱走点在直线上，后者保证点不在线段延长线或反向延长线上。
8、判断两线段是否相交（算法一）：快速排斥实验：设以线段P1P2为对角线的矩形为R ，设以线段Q1Q2为对角的矩形为T ，如果R 和T 不相交，显然两线段不会相交p0 p1p1p0p1p2 基（p2-p0）×(P1-p0)<0，则P0P1 在P1点拐向左侧后得到P1P2 基（p2-p0）×(P1-p0)=0，则P0P1P2三点共线基（p2-p0）×(P1-p0)>0，则P0P1在P1点拐向右侧后得到P1P2跨立实验：如果两线段相交，则两线段必然相互跨立对方。
若p1p2跨立Q1Q2，则矢量（P1-Q1）和（P2-Q2）位于矢量（Q2-Q1）的两侧，则（P1-Q1）×（Q2-Q1）×（P2-Q1）×（Q2-Q1）〈0。
当（P1-Q1）×（Q2-Q1）=0时，说明（P1-Q1）×（Q2-Q1）共线，但是因为已经通过快速排斥实验，所以P1一定在线段Q1Q2上；同理（Q2-Q1）×（P2-Q1）=0说明P2一定在线段Q1Q2上。
所以判断P1P2跨立Q1Q2的依据是：（P1-Q1）×（Q2-Q1）×（Q2-Q1）×（P2-Q1 ≥0。
同理判断Q1Q2跨立P1P2的依据是（Q1-P1）×（P2-P1）×（P2-P1）×（Q2-P1）≥0。
注意在进行“跨立判断”的时候是进行两次跨立判断9.判断矩形内是否包含点：只要判断该店的横坐标和纵坐标是否都夹在矩形的左右边和上下边之间。
10.判断线段、折线、多边形是否在矩形中：因为矩形是个凸集，所以只要判断所有端点都在矩形就行了。
11.判断矩形是否在矩形中：只要比较左右边界和上下边界就行了。
12.判断圆是否在矩形中：圆心在矩形中且圆的半径小于或等于圆心到矩形四边的距离的最小值。
13.判断点是否在多边形内：1)射线法：一条射线从点P开始，穿过多边形的边界的次数称为交点数目。
当交点数目是偶数时，点P在多边形外部；否则，为奇数时，在多边形内部。
射线法要考虑几种特殊的情况，并且射线法适用于凸多边形2)转角法：多边形环绕点P的次数称为环绕数，环绕数为0时，点P在多边形外部，否则在多边形内部。
14.判断线段是否在多边形内：（折线是判断它的每条线段）条件一：线段的两个端点都在多边形内条件二：线段和多边形的所有边都不内交。
15.判断多边形否在多边形内：只要判断多边形的每条边是否都在多边形内即可。
判断有m个顶点的多边形是否在一个有n个顶点的多边形内的复杂度为O(mXn)16.判断矩形是否在多边形内：将矩形转化为多边形，然后再判断是否在多边形内。
17.判断圆是否在多边形内：计算圆心到多边形每条变边的最短距离，若该距离大于或等于圆半径，则该圆在多边形内。
18.判断点是否在圆内：计算圆心到该点的距离，若小于或等于半径，则该点在圆内。
19.判断线段、折线、矩形、多边形是否在圆内：因为圆是凸集，所以只要判断是否每个顶点都在圆内即可。
20.判断圆是否在圆内：设两圆为O1,O2,半径为r1,r2。
先比较r1,r2的大小，若r1<r2,则O2不可能在O1内；若两圆心距离大鱼r1-r2，则O2不在O1内；反之，O2在O1内。
21.距离交会: 是以两个已知控制点为中心，分别以目标点与两已知控制点的距离为半径划圆，交会点即为要求目标点（注意方向二选其中一个）。
22.距离量算算法的实现：空间数据的变换算法1.了解平面坐标变换的几种形式:2.仿射变换：它是使用最多的一种几何纠正方式。
在保留线条平行条件下，仿射变换允许对长方形目标做旋转、平移、倾斜和不均匀缩放。
旋转指在原点旋转x和y轴；平移是指把源点移动到新的位置；倾斜是指以一个倾向将形状改变为平行四边形；不均匀缩放是指在x或y方向同时或单独增大和缩小比例尺。
yB x BBYyA x A A X mB m B m A m A B y m x m Y A y m x m X y y x x y y x x 21021020cos 2,sin 1sin ,cos 1)cos ()sin ()sin ()cos (0++=-+=====++=+-=αααααααα平移变换实例代码：比例变换实现代码：旋转变换实现代码：3.相似变换：图形的相似变换是指由一个图形到另一个图形，在改变的过程中保持形状不变（大小方向和位置可变）的图形。
图形相似变换的性质：图形的相似变换不改变图形中每一个角的大小；图形相似变换后对应线段都扩大（或缩小）相同的倍数，这个数叫相似比。
相似变换面积：经相似变换的像与原图的面积等于相似比的平方。
相似变换的分解：任何相似变换可以分解为放缩，平移，旋转和翻转变换的复合。
相似变换是仿射变换的一种特殊情况，也就是在仿射变换中去除错位变换这个因子后的结果。
yA xB B Y y B xA A X mB m A B y x m Y A y x m X 1101100sin 1cos 1)cos sin ()sin cos (0++=-+===++=+-=αααααα4.矢量转栅格：点：简单的坐标变换 线：线的栅格化面：线的栅格化 +面填充面(多边形)的填充方法 1、内部点扩散法（种子扩散法）2、扫描法3、射线法4、复数积分法5、边界代数算法栅格表示法的精度与分辨率有关。
在图(a)、(b)、(c)中，栅格的分辨率分别为7*5，15*11，24*13。
分辨率的大小与下面两个问题有关：5.栅格矢量化：从栅格单元转换为几何图形的过程为矢量化；（一）要求（矢量化过程应保持）：1）栅->矢转换为拓扑转换，即保持实体原有的连通性、邻接性等；2）转换实体保持正确的外形。
（二）方法方法一，实际应用中大多数采用人工矢量化法，如扫描矢量化，该法工作量大，成为GIS数据输入、更新的瓶颈问题之一。
方法二，程序转化转换（全自动或半自动）过程为：1、边界提取2、二值化3、二值图像的预处理4、细化:[1）剥皮法2)骨架法]5、跟踪6、拓扑化6.”矢量点”转栅格实例：6.矢量数据的压缩：矢量数据的压缩包括两个方面的内容，一是在不扰乱拓扑关系的前提下，对采样点数据进行合理的抽稀。
二是对矢量坐标数据重新进行编码，以减少所需要的存储空间。
1）间隔取点法：每隔K个点取一点，或舍去那些比规定距离更近的点，首末点一定要保留。
2）垂距法：临界值隔点法临界值法3）光栅法：限差原始曲线对点2测试距离大于规定的限差点2保留对点3测试距离小于规定的限差 3点舍去，化简结果 23423423423411 1 1 124p1PnP4P3 P2 a1 a2d/2 d/2c1c2 b2b14）道格拉斯—普克法：2°、若p3点在扇形内，则舍去p2点。
然后连接p1和p3，过p3作p1p1的垂线，该垂线与前面定义的扇形边交于c1和c2。
在垂线上找到b1和b2点，使p3b1＝p3b2＝d ／2，若b1或b2点((图4-4-3中为b2点)落在原扇形外面，则用c1或c2取代(图4-4-3中由c2取代b2)。
此时用p1b1和p1c2定义一个新的扇形，这当然是口径(b1c2)缩小了的“光栏”。
3°、检查下一节点，若该点在新扇形内，则重复第(2)步；直到发现有一个节点在最新定义的扇形外为止。
4°、当发现在扇形外的节点，如图4-4-3中的p4，此时保留p3点，以p3作为新起点，重复1°～3°。
如此继续下去，直到整个点列检测完为止。
所有被保留的节点(含首、末点)，顺序地构成了简化后的新点列。
光栏法的基本思想是(上图)：定义一个扇形区域，通过判断曲线上的点在扇形外还是在扇形内，确定保留还是舍去。
设曲线上的点列为｛pi ｝，i ＝1，2，…，n ，光栏口经为d ，可根据压缩量的大小自己定义，则光栏法的实施步骤可描述为：1°、连接p1和p2点，过p2点作一条垂直于p1p2的直线，在该垂线上取两点a1和a2，使a1p2＝a2p2＝d ／2，此时a1和a2为“光栏”边界点，p1与a1、p1与a2的连线为以p1为顶点的扇形的两条边，这就定义了一个扇形(这个扇形的口朝向曲线的前进方向，边长是任意的)。
通过p1并在扇形内的所有直线都具有这种性质，即p1p2上各点到这些直线的垂距都不大于d/2。
首先将一条曲线首、末点连一直线，求出各点到该直线的距离，选其最大者与规定的临界值相比较若大于临界值，则离该直线距离最大的点保留，否则，将直线两端间各点全部舍去，并将原线条分成两部分，对每部分线条再实施该抽稀过程，直到结束。