数字地图制图期末考试复习资料(共5页).doc

精选优质文档-倾情为你奉上数字地图（Digital Map）：在一定的坐标系内，具有确定的定位和属性标志的地面要素和现象的离散数据在计算机可识别的存贮介质上概括的、有序的集合成为数字地图。数字地图数据的特点：具有特定的数学法则。对要素进行过制图综合。具有确定的分类分级的属性数据。数字地图的优点：提高了地图的制作速度。可方便地进行数据实时更新。提高了信息的分析处理能力。能为多用户共享。数字地图的性质：是数字地图是可识别的。是可以分析与量算的。与模拟地图可以互相转化。可借助现代化通讯设备进行传输。模拟地图定义：采用地图符号系统，将地理事物缩小描绘在有数学法则确定的平面上的图形，即传统地图。模拟地图的特点：静态性：一旦完成，表示的内容就固化“了。是连续变化的现实世界的瞬时记录“快照”。不需要专门的阅读设备，符合人的视觉读图效果。便于携带。存储与显示一体化。电子地图定义：建立在数字地图基础上，电子计算机屏幕上显示的地图，是数字地图制图表示的一种现代形式。电子地图的特点：动态可视化表达。多媒体表现手段。信息传输的可选择性。强大编辑和更新能力。丰富计算和分析功能。数字地图制图步骤：数据获取阶段。包括野外数据测量和属性数据采集、存储、管理和入库等。数据处理阶段。包括数据变换（投影变换、辐射纠正、比例尺缩放，误差改正及处理等；一种数学状态-另一种数学状态；）、数据重构（数据拼接、数据截取、数据压缩等；一种几何形态-另一种几何形态；）、数据抽取等。图形输出阶段。输出供专业规划或决策人员使用的各种地图、图像、图表和文字说明等部分英文单词：ComputerAided CartographyComputerAssisted CartographyDigital Cartography地图： map地图符号 map symbols数字地图： digital map数字地图制图： Computer Aided/Assisted Cartography可视化 Visualization电子地图： Electronic Map网络地图： Web Mapping数字高程模型 Digital Elevation Model，缩写 DEM数字正射影像图 Digital Orthophoto Map，缩写 DOM数字线划地图 Digital Line Graphic，缩写 DLG拓扑学：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。不同矢量数据模型间的主要区别：有的是利用路径拓扑（Path Topology）方法，有的则是网络拓扑（Graph Topology）方法。路径拓扑（Path Topology）与网络拓扑（Graph Topology）的区别：这两种模型间的主要区别在于：路径拓扑将二维要素的边界作为独立的一维要素来单独处理，而不考虑要素之间的相互关系；而网络拓扑则着重于在一个关于边界的关系网络模型中来考察区域拓扑或连通网络下的二维要素。路径拓扑（Path Topology）模型的表示方法：Spaghetti模型的优缺点：优点：编码容易，数字化操作简单，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。点位字典法的优缺点：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。网络拓扑（Graph Topology）模型的表示方法：DIME，双重独立地图编码：优点：多边形之间的邻接性可以很容易访问，通过双向关系“起始”和“终止”以及左右多边形使得编辑、检索DIME基础文件变得容易。缺点：由于线状地理要素的路径拓扑没有显式定义，因此，获取多边形轮廓线是相当复杂的。POLYVRT，链状双重独立式：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。栅格数据的概念：由平面表像对应位置上像元灰度值所组成的矩阵形式的数据。剖分模型是相对于矢量模型的另一途径剖分模型的基本数据单元是面域单元，最基本的有三种，即方格、三角形和六边形，它们有各自的几何属性栅格数据的概念：由平面表像对应位置上像元灰度值所组成的矩阵形式的数据。栅格数据的特点：栅格数据结构是通过空间点的密集而规则的排列表示整体的空间现象的。其数据结构简单，定位性能好，可以与影像和DEM数据进行联合空间分析，数据共享容易实现。栅格数据操作简单，容易进行面域的叠置分析、制作晕渲图等。在自动绘图方面，栅格绘图速度高，效果好栅格数据的存储：直接栅格编码：就是将栅格数据看作一个数据矩阵，逐行或逐列逐个记录代码。压缩编码方式：链码（Chain Encoding）、游程长度编码(Run-lengthEncoding)、块状编码(Block Encoding) 、四叉树编码(QuadtreeEncoding)。直接栅格编码：概念：就是将栅格数据看作一个数据矩阵，逐行或逐列逐个记录代码。优点：编码简单，信息无压缩、无丢失。缺点：数据量大。链码：优点：很强的数据压缩能力，并具有一定的运算功能，如面积，周长等的计算，类似于矢量数据结构，比较适合于存储图形数据。缺点：叠置运算，如组合、相交等很难实施，对局部的改动涉及到整体结构，而且相邻区域的边界重复存储。游程长度编码：优点：压缩效率高（保证原始信息不丢失）；易于检索、叠加、合并操作。缺点：只顾及单行单列，没有考虑周围的其他方向的代码值是否相同。压缩受到一定限制。块状编码：数据结构有初始位置和半径，再加上记录单元的代码组成。块状编码的优缺点：一个多边形所包含的正方形越大，多边形的边界越简单，块状编码的效率就越好。块状编码对大而简单的多边形更为有效，而对那些碎部较多的复杂多边形效果不好。块状编码在合并、插入、检查延伸性、计算面积等操作时有明显的优越性。然而对某些运算不适合，必须在转换成简单数据形式才能顺利进行。四叉树编码：优点： 容易而有效地计算多边形的数量特征； 阵列各部分的分辩率是可变的，边界复杂部分四叉树较高即分级多，分辩率也高，而不需表示许多细节的部分则分级少，分辩率低，因而既可精确表示图形结构又可减少存贮量； 栅格到四叉树及四叉树到简单栅格结构比其它压缩方法容易； 多边形中嵌套异类小多边形的表示较方便。缺点： 其最大不足是其不稳定性，即同样的原始数据应用不同的算法进行编码可能会得到不同的编码结果。 不利于数据分析。栅格数据的处理内容：栅格数据的处理包括：栅格数据的基本运算。灰度值变换：“临界值操作”，指凡是低于（或高于）某个临界值的灰度值被置成一种新的灰度值（例如0），其余的也可置成另一种不同的灰度值。栅格图像的平移：原始图像沿某个方向平移，移出部分丢失，移入部分为空白。栅格数据的宏运算。扩张：同一种属性的所有物体按事先给定的像元数目和指定的方向进行扩张。侵蚀：同一属性的所有物体将在指定的方向上按事先给定的像元数目受到（背景像元的）侵蚀。加粗：同一种属性的所有物体将按事先给定的像元数目加粗。减细：减细与加粗是一致的，因为加粗“0”像元就是减细“1”像元，值得注意的是如果不加限制，可能会导致线划的断裂或要素的消失。填充：其目的是让一些单个像元在给定的区域范围内，通过某种算法而蔓延，使得由它们把这些区域全部填充。主要有两种算法：种子点填充算法（逐步加粗法）；扫描线种子填充算法（逐行填充法）。空间数据：空间数据是对现实世界中空间特征和过程的抽象表达。数据质量的基本概念包括：误差（Error）：与真实的差异值。准确性（Accuracy）：与真实的接近程度。精度（Precision）：数据的精密程度（数值有效位数）。空间分辨率（Spatial Resolution）：数值之间的最小可辨识差异。比例尺（Scale）：表达值与真实值之间的比例。不确定性（Uncertainty）：空间现象本身不能准确确定的程度。微观角度定位精度：物体的地理位置与其真实地面位置之间的差别、偏差、精度。属性精度：空间实体属性值与真实值相符合的程度。逻辑一致性：数据关系上的可靠性，包括数据结构、内容和拓扑。关系的一致性。宏观角度完整性：数据范围的完整性、数据层的完整性、数据分类的完整性、数据检验的完整性。时间性：数据的现势性。数据档案：数据来源、内容以及处理这些数据所使用的处理步骤等。表达形式的合理性：数据抽象和表达与空间现象的吻合性。数据误差的来源：数据误差来源主要来自以下阶段：数据采集阶段。数据输入阶段。数据存储阶段。数据操作阶段。数据输出阶段。成果使用阶段。常见的空间数据质量控制手段有：手工方法：将数字化数据与数据源进行逐一比较。元数据方法：在元数据中描述数据的质量信息（原始质量、处理质量），以供使用过程中掌握。地理相关法：用空间数据的地理特征要素自身的相关性来分析数据的质量。元数据（MetaData）：元数据（Metadata），是关于数据的数据（Data About Data），是关于数据和信息资源的描述性信息。空间元数据（Spatial Metadata）：是关于地理空间数据和相关信息资源的描述性信息。空间元数据的主要作用：确定一套地理空间数据的存在性及其位置。确定一套地理空间数据对某种应用的适宜性。确定获取一套地理空间数据的手段。确定成功地转换一套地理空间数据的方法和途径。确定一套地理空间数据的存储与表达方法。确定一套地理空间数据的使用方法。地图制图生产流程：数据处理。制图符号化。地图标注。地图编辑。地图成果输出打印。什么事综合：通俗意义上的综合是思维的抽象化过程，从细到粗的思维过程。地图综合：地图综合是一个空间表达映射过程。地图综合是一个信息熵传输过程。地图综合是一个问题求解过程。地图综合是一个智能体行为过程。为什么要综合：空间信息传输的需要。空间数据集成的需要。地图阅读的需要。空间数据挖掘、空间分析的需要。控制综合的因素：分辨率：空间大小分辨率：数据库所能表达的目标面积、长度的最小单位， 小于该阀值的目标在数据库中不予表示。空间特征分辨率：数据库所能表达的目标细节特征的最小单位，小于该阀值不予表示，如曲线上的弯曲特征。空间间距分辨率：在数据库中可表达的两目标之间的最小间距（基于可读性考虑）。空间关系分辨率：目标间拓扑、距离、方向上可表达的最小可辨析关系。语义分辨率。集合语义分辨率（IS_A）；聚合语义分辨率(Part_Of)；次序语义分辨率。时间分辨率。目标时态特征划分的最小单位，将连续变化过程离散化后的最小时间间隔。精度。描述目标的不确定性特征，表达空间数据质量上的可信赖程度，有定位精度、属性精度、时间精度之分。实施综合的过程：建立综合过程概念模型。模型综合：在数据库世界从新的视点导出低分辨率下的地图数据库，DLM1DLM2 ，即为模型综合。图形综合：从可视化角度，将数字景观模型用图形模型表达出来DLM DCM，即为图形综合。进行结构化分析。拓扑特征：空间目标的连通性、邻近性、包含、叠置相交、关联、邻接空间关系分析。几何特征：目标的形状、排列、大小、方位、曲率、分数维、长度、凸壳、骨架线、形心等特征分析。语义特征：数量百分比、有序量的排序、差异量的语义距离、比率量的倍率关系。分布特征：分布中心、分布轴线、分布密度、分布范围、离散度、拟合趋势线（面）、空间聚类、统计规律上的均值、方差、峰值等特征分析。定位特征：绝对定位精度、相对定位精度分析。Gestalt特征：视觉平衡、视觉层次感、连续性、对称性、大小差异、方位排列、紧凑性等对目标视觉识别、群体结构分析产生的影响。判定综合约束。必须克服的空间表达限制，称为综合约束。实施综合操作。违背综合约束时，往往可以通过多个操作算子来解决， 如两目标间的间距小于可辨析距离时，解决途径有：两目标合并，删除其中一个目标，对其中一个目标移位。综合实施过程中的三种形式：自动化综合：又称批量式综合。机器系统自动识别空间结构、自动调用匹配的综合算子、 自动设定参量系数，完成综合过程。交互式综合：人机协同作业下完成综合过程，对人/机进行综合行为分工，由人完成高层次的智能决策，分析空间结构判断综合算子选取，而让机器完成低层次的耗时劳动型综合行为，如执行化简、合并、移位的具体操作。在线式综合（on-the-fly）：不产生真正的数据综合结果，只是将综合后数据在屏幕上实时地可视化显示，用于电子地图放大镜式的无级变焦可视化，这种综合方式要求时间响应速度快，需要层次结构综合机制的支持。综合形式在系统界面上表现为智能化变焦显示（Intelligent Zoom）也有称其为不同表达之间的数据导航（Navigation）。地图综合后的质量评价：评价原因：地图综合使空间表达抽象化、概括化，同时也增加了空间数据的不确定性，产生了空间数据质量问题。评价方法：全局性评价：某种要素选取保留的数量、长度、面积等是否符合开方根规律或其他选取原则，不同要素间的相对比率是否保持原统计规律，全局性的空间结构如群结构、密集分布中心、分布范围是否保持无偏差。几何评价：目标大小、空间间距、空间细微特征是否达到了空间分辨率要求，空间定位的绝对精度、相对精度是否超限、主体形状层次结构是否得以保持。拓扑评价：点线面目标之间的与距离、方向无关的邻近、包含、关联、重叠关系是否得以保持、曲线，多边形化简是否有自交现象，相邻多边形化简后是否产生了碎片、裂缝，道路网、街道网通达特征是否有改变。专心-专注-专业