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资源信息系统复习

名词解释

*地理信息系统概念

地理信息系统(GIS)是以空间数据库为基础,在计算机软硬件的支持下,对空间相关数据进行采集、管理、操作、分析、模拟和显示,并采用空间模型分析方法,适时提供多种空间和动态的地理信息,为相关研究和空间决策服务而建立起来的计算机技术系统。

*地图投影的概念

地图投影就是指建立地球表面上的点与投影平面上点之间的一一对应关系。

由于地球椭球体表面是曲面,而地图通常是要绘制在平面图纸上,因此制图时首先要把曲面展为平面,然而球面是个不可展的曲面,即把它直接展为平面时,不可能不发生破裂或褶皱。

所以必须采用特殊的方法将曲面展开,使其成为没有破裂或褶皱的平面。

*数据高程模型的概念

数据高程模型(DigitalElevationModel),简称DEM,是以数字的形式按一定结构组织在一起,表示实际地形特征空间分布的数字模型,也是地形形状大小和起伏的数字描述。

DEM的核心是地形表面特征点的三维坐标数据和一套对地表提供连续描述的算法,最基本的DEM是由一系列地面点x,y位置及其相联系的高程Z所组成,用数学函数式的表达是:

Z=f(x,y),(x,y)∈DEM所在的区域。

*专题地图的概念

专题地图是突出而深入地反映一种或数种要素或现象,集中表现某种主题内容的地图。

换句话说,专题地图就是只将某一种或几种相关联的要素特别完备而详尽地显示,而将其他要素显示得较为次要,甚至某些要素根本不表示。

*空间叠加分析(SpatialOverlayAnalysis)

是指在统一空间参照系统条件下,每次将同一地区两个地理对象的图层进行叠加,以产生空间区域的多重属性特征,或建立地理对象之间的空间对应关系。

 

空间叠加分析根据叠加对象图形特征的不同,分为:

(1)点与多边形的叠加(pointinpolygonoverlay)

(2)线与多边形的叠加(lineinpolygonoverlay)

(3)多边形与多边形的叠加(polygononpolygonoverlay)

*叠加分析的主要内容:

多边形与多边形(区对区迭加分析)叠加分析的类型、特点?

多边形叠加:

将两个或多个多边形图层进行叠加产生一个新多边形图层的操作

区对区迭加分析

包括合并、相交、相减、判别四种方式。

迭加结果用限影表示,迭加结果的属性为:

标志码、面积、周长,f1、区号、f2

其中区号为第二个文件的区号。

①合并:

属于A或属于B的区域

标志码

面积

周长

F1

+

标志码

面积

周长

f2

=

标志码

面积

周长

f1

区号

F2

1

320.5

61.2

a

1

280.7

50.1

b

1

198.2

51.3

a

2

122.3

42.1

a

1

b

3

158.4

53.4

1

b

②相交:

属于A且属于B的区域

标志码

面积

周长

f1

+

标志码

面积

周长

f2

=

标志码

面积

周长

F1

区号

f2

1

320.5

61.2

a

1

280.7

50.1

b

1

122.3

42.1

a

1

b

③相减:

属于A不属于B的区域

标志码

面积

周长

f1

+

标志码

面积

周长

f2

=

标志码

面积

周长

F1

区号

F2

1

320.5

61.2

a

1

280.7

50.1

b

1

198.2

51.3

a

④判别:

属于A的区域

标志码

面积

周长

F1

+

标志码

面积

周长

f2

=

标志码

面积

周长

f1

区号

F2

1

320.5

61.2

a

1

280.7

50.1

b

1

198.2

51.3

a

2

122.3

42.1

a

1

b

点对线叠加分析?

迭加结果为点文件,该方法保留所有点,找到距离某点最近的线并计算出点线之间的距离,然后将线号和点线距离记录到属性中。

点线距离定义如下:

对任意点D和曲线L,假设L由n个离散点d[0]、d[1]、d[2]…d[n]构成,则D到d[0]、d[1]…d[n]的距离分别为S0、S1…Sn;D到直线段(d[0],d[1])、(d[1],d[2])…(d[n-1],d[n])的法线距离分别为:

那么点D到曲线L的距离S=min(S0,S1,S2……Sn,l1,l2…ln)。

迭加结果的属性为:

标志码、f1、线号、点线距离、f2

标志码

f1

+

标志码

线长度

f2

=

标志码

f1

线号

点线距离

f2

1

p1

1

23.6

l1

1

p1

1

5.2

l1

2

p2

2

67.0

l2

2

p2

1

4.4

l1

3

p3

3

p3

2

3.8

l2

*缓冲区分析

空间缓冲区分析(SpatialBufferAnalysis)是指根据分析对象的点、线、面实体,自动建立它们周围一定距离的带状区,用以识别这些实体或主体对邻近对象的辐射范围或影响度,以便为某项分析或决策提供依据。

常见缓冲区类型

(1)点:

圆形缓冲区

(2)线:

长条缓冲区

(3)面:

向内、外的缓冲带

缓冲区分析是解决邻近度问题的空间分析工具之一。

缓冲区是指地理空间目标的一种影响范围或服务范围。

  

  缓冲分析是在点、线、面实体(或称缓冲目标)周围建立一定宽度范围的多边形。

缓冲区的产生有三种情况:

一是基于点要素的缓冲区,通常以点为圆心、以一定距离为半径的圆;二是基于线要素的缓冲区,通常是以线为中心轴线,距中心轴线一定距离的平行条带多边形;三是基于面要素多边形边界的缓冲区,向外或向内扩展一定距离以生成新的多边形。

任何目标所产生的缓冲区总是一些多边形,这些多边形将构成新的数据层。

*SQL程序编写:

创建表,添加、修改、删除、查找满足条件的记录

CREATETABLE<表名>(<列名><数据类型>[列级完整性约束条件][,<列名><数据类型>[列级完整性约束条件]]…[表级完整性约束条件]);

CREATETABLEStudents(SnoCHAR(5)PRIMARYKEY,SnameCHAR(20)NOTNULL,SsexCHAR

(2),SageINT,SdeptCHAR(15))

INSERTINTO<表名>[(<属性列1>[,<属性列2>…]]

VALUES(<常量1>[,<常量2>]…);

例1:

将一个学生元组(S01,王建平,男,21,自动化)添加到基本表Students

INSERTINTOStudentsVALUES(‘S01’,‘王建平’,‘男',21,‘自动化')

INSERTINTOCourses

VALUES('C01','英语','',4)INSERTINTOReportsVALUES('S01','C01',92);

ALTERTABLE<表名>[ADD<新列名><数据类型>[完整性约束]]

[DROP[完整性约束名]][MODIFY<列名><数据类型>]

例2:

向基本表Students中增加“入学时间”属性列,其属性名为Sentrancedate,数据类型为DATETIME型。

ALTERTABLEStudentsADDSentrancedateDATETIME

例3:

将Sage(年龄)的数据类型改为SMALLINT。

ALTERTABLEStudentsALTERCOLUMNSageSMALLINT

修改原有的列定义有可能会破坏已有数据。

例4:

删除属性列Sage的命令为:

ALTERTABLEStudentsDROPCOLUMNSage

用DROPTABLE语句可删除基本表。

其一般格式为:

DROPTABLE<表名>

例5:

删除Students表。

DROPTABLEStudents

SELECT语句的一般格式:

SELECT[ALL|DISTINCT]<目标列表达式[,<目标列表达式>[,…]]

FROM<表名或视图名>[,<表名或视图名>]…

[WHERE<条件表达式>]

[GROUPBY<列名1>[HAVING<条件表达式>]]

[ORDERBY<列名2>[ASC|DESC]]

条件查询

(1)比较条件。

例如:

whereSdept=‘数学’;whereSage>18ANDSage<=22;

(2)谓词条件。

例如:

whereSageBETWEEN18AND22;

whereSage>18NOTBETWEEN18AND22;

whereSdeptIN(‘自动化’,‘数学’,’计算机’);

DROPTABLE删除数据表

SELECT数据查询

ALTERTABLEStudentADDScomeDATE;增加

SELECTSname,Sno,SdeptFROMStudent;查询

Updatain更新

CREATETABLE'借出表'('借书证号'c(8),'书籍号'c(14),'借出时间't(8),'归还时间't(8))

INSERTINTO'借出表'('借书证号','书籍号')VALUES('12345678','123456789012')

UPDATEStudentSETSage=22WHERESno='95001';

UPDATEStudentSETSage=Sage+1;

DELETEFROMstudentWHERESno=”9602”

DELETEFROMSC;这条DELETE语句将使SC成为空表,它删除了SC的所有元组。

SELECTSno,SnameFROMStudent;

SELECT*FROMStudent;

*几种范式的定义及范式分解,分解后可能存在删除异常等

第一范式(1NF):

如果一个关系模式R的所有属性都是不可分的基本数据项(原子项),则这个关系属于第一范式。

在任何一个关系数据库系统中,第一范式是对关系模式的一个最起码的要求。

不满足第一范式的数据库模式不能称为关系数据库。

第二范式(2NF):

若关系模式R属于第一范式,且每个非主属性都完全函数依赖于键码,则R属于第二范式。

第三范式(3NF):

若关系模式R属于第一范式,且每个非主属性都不传递依赖于键码,则R属于第三范式。

通过分解把属于低级范式的关系模式转换为几个属于高级范式的关系模式的集合这一过程称为规范化。

把一个低一级范式的关系模式转换为若干个高一级范式的关系模式的过程叫作规范化。

把一个关系模式分解为n个关系模式,称为关系模式的分解。

*高斯—克吕格投影投影的特点

该投影是由德国数学家、物理学家、天文学家高斯于19世纪20年代拟定,后经德国大地测量学家克吕格于1912年对投影公式加以补充,故称为高斯——克吕格投影。

*特点:

中央经线和赤道为互相垂直的直线,其他经线均为凹向并对称于中央经线的曲线,其他纬线均为以赤道为对称轴的向两极弯曲的曲线,经纬线成直角相交。

在这个投影上,角度没有变形。

中央经线长度比等于1,没有长度变形,其余经线长度比均大于1,长度变形为正,距中央经线愈远变形愈大,最大变形在边缘经线与赤道的交点上;面积变形也是距中央经线愈远,变形愈大。

变形特征:

在同一条经线上,长度变形随纬度的降低而增大,在赤道处为最大;在同一条纬线上,长度变形随经差的增加而增大,且增大速度较快。

在6度带范围内,长度最大变形不超过0.14%。

我国规定1:

1万、1:

2.5万、1:

5万、1:

10万、1:

25万、1:

50万比例尺地形图,均采用高斯克吕格投影。

1:

2.5至1:

50万比例尺地形图采用经差6度分带,1:

1万比例尺地形图采用经差3度分带。

*3度带及6度带的划分特点

6度带是从0度子午线起,自西向东每隔经差6为一投影带,全球分为60带,各带的带号用自然序数1,2,3,…60表示。

即以东经0-6为第1带,其中央经线为3E,东经6-12为第2带,其中央经线为9E,其余类推。

我国6度带中央子午线的经度,由69°起每隔6°而至135°,共计12带(12~23带),带号用N表示,中央子午线的经度用Lo表示,它们的关系是,Lo=6n-3

3度带是从东经1度30分的经线开始,每隔3度为一带,全球划分为120个投影带。

高斯平面直角坐标系

在投影面上,中央子午线和赤道的投影都是直线,并且以中央子午线和赤道的交点0作为坐标原点,以中央子午线的投影为纵坐标x轴,以赤道的投影为横坐标y轴。

在我国x坐标都是正的,y坐标的最大值(在赤道上,6°带)约为330km。

为了避免出现负的横坐标,可在横坐标上加上500000m。

此外还应在坐标前面再冠以带号。

这种坐标称为国家统一坐标。

例如,有一点y=19623456.789m,该点位在19带内,位于中央子午线以东,其相对于中央子午线而言的横坐标则是:

首先去掉带号,再减去500000m,最后得=123456.789m。

高斯平面投影的特点

①中央子午线无变形;

②无角度变形,图形保持相似;

③离中央子午线越远,变形越大。

*四叉树编码方法

根据栅格数据二维空间分布特点,将空间区域按照4个象限进行递归分割(2n×2n,且n>1),直到子象限的数值单调为止,最后得到一棵四分叉的倒向树。

四叉树分解,各子象限大小不完全一样,但都是同代码栅格单元组成的子块,其中最上面的一个结点叫做根结点,对应于整个图形。

不能再分的结点称为叶子结点,可能落在不同层上,该结点代表子象限单一的代码,所有叶子结点所代表的方形区域覆盖了整个图形。

从上到下,从左到右为叶子结点编号,最下面的一排数字表示各子区的代码。

为了保证四叉树分解能不断的进行下去,要求图形必须为2n×2n的栅格阵列。

n为极限分割次数,n+1是四叉树最大层数或最大高度。

为了在计算机中既能以最小的冗余存储与图像对应的四叉树,又能方便地完成各种图形操作,专家们已提出多种编码方式。

行程编码与四叉树编码方法

①行程编码1只在各行(或列)数据的代码发生变化时依次记录该代码以及相同代码重复的个数。

②行程编码2逐个记录各行(或列)代码发生变化的位置和相应的代码,

行程编码优缺点

⑴优点:

压缩效率较高,且易于进行检索,叠加合并等操作,运算简单,适用于机器存储容量小,数据需大量压缩,而又要避免复杂的编码解码运算增加处理和操作时间的情况。

⑵缺点:

对于图斑破碎,属性和边界多变的数据压缩效率较低,甚至压缩后的数据量比原始数据还大。

四叉树编码的优缺点

优点

⑴容易而有效地计算多边形的数量特征;

⑵阵列各部分的分辨率是可变的,边界复杂部分四叉树较高,即分级多,分辨率也高,而不需要表示许多细节的部分则分级少,分辨率低,因而既可精确表示图形结构又可减少存储量;

⑶栅格到四叉树及四叉树到简单栅格结构的转换比其他压缩方法容易;

⑷多边形中嵌套异类多边形的表示较方便,是优秀的栅格压缩编码之一。

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。

不利于形状分析和模式识别。

*Mapgis矢量数据中,工程、文件、图层之间是什么关系?

一个工程文件由一个或一个以上的点文件、线文件和区文件组成,是一种描述性管理文件,主要记录各个文件的信息,如存放地、可编辑性等

*GIS空间分析的内容和步骤

空间分析是GIS系统的重要功能之一,是基于地理对象的位置和形态特征的空间数据分析技术,其目的在于提取和传输空间信息。

内容:

①空间位置—借助于空间坐标系传递空间对象的定位信息,是空间对象表述的研究基础,即投影与转换理论。

②空间分布—同类空间对象的群体定位信息,包括分布、趋势、对比等内容。

③空间形态—空间对象的几何形态。

④空间距离—空间物体的接近程度。

⑤空间关系—空间对象的相关关系,包括拓扑、方位、相似、相关等

*步骤:

1.确定分析目的和评价标准

  分析目的是定义打算利用地理数据库解决什么问题。

评价标准是规定将如何利用GIS回答用户所提出的问题。

2.收集、输入空间和属性数据包括地理底图数据、地形数据等。

3.作空间位置的处理和分析作空间位置的处理和分析(包括检索、提取,缓冲区分析、叠加分析等);作属性数据的处理和分析(加所需的属性项)。

4.获得简要分析结果(包括地图和表格)

5.解释和评价结果

   解释和评价结果,若不满意,返回1、2、3任一处重做。

6.以专题地图,文字报表形式作为正式结果,供决策用。

遥感和GIS技术在专题地图制作方面的主要作用

GIS各种专题地图可以作为地理信息系统中的数据源之一被采用、加工,并为地理信息系统进行空间查询和分析提供依据;同时,更高层次的实用分析结论又再次以专题地图的形式再现。

因此专题地图不仅是地理信息系统构建时不可缺少的资源,也是地理信息系统分析成果的可视化表达。

熟悉并掌握专题地图中空间物体或现象的各种分类、分级及表示方法,无疑对地理信息系统建立时进行数据分类、属性确定、数据管理、图形编辑与管理、数据模型的建立与分析等诸方面起着重要的作用

利用遥感信息在编制地质图,土壤图,土地利用图,农林牧业资源分布图,陆地水文状况图等方面已显示出了它独特的优势,同时在研究植物长势、估产、研究历史地理变迁、海洋动态、土地利用变化以及火山、地震、洪水预报等动态变化,并编制相应的动态专题地图方面也是卓有成效的。

遥感信息的现势性、宏观性、多时相性和立体覆盖能力,使其成为专题地图制图的重要信息源。

GIS在矿产资源评价中的优势主要体现在哪些方面

1)将搜集到的各种图形信息(图件)、文字描述信息、数字数据通过合理、有效的空间数据库进行管理,灵活的图形信息与属性的双向查询检索,可大大提高矿产资源评价的效率。

2)GIS提供的空间分析(叠加、包含、相邻关系、缓冲区、地形分析)及空间信息计算(面积、周长,距离等)等功能,实现了传统方法难以进行的对各种地质体的多种空间关系的定量分析。

3)GIS为物化探和遥感数据的空间可视化创造了条件,使评价更直观

4)空间综合分析方法使成矿信息的综合更加合理

5)计算机辅助评价成果图件的输出可大大提高制图效率

6)所建的数字数据库可反复使用

用证据权法进行资源定量评价的基本流程

证据权法(WeightsofEvidence)是一种定量评价方法,它最初用于医疗诊断;20世纪80年代末,加拿大地调所FritsAgterberg和GraemeBonham-Carter将该方法引入到GIS支持下的矿产资源潜力评价中。

*其基本过程是:

将每一种地学信息视为成矿预测的一个证据因子;通过分析,计算出每一个证据因子对成矿贡献的权重值;最终对各证据因子加权求和,得出成矿有利度值,从而对矿产远景区进行定位预测。

*工作步骤---1、权重计算

2、权重优化

3、证据加权求和

证据权法的优点:

•充分考虑了某一地学因子有利及不利成矿两个方面

•充分考虑了各地学信息对成矿有利度的贡献大小(简单的图层叠加法是等权的,未考虑到它们的权重)

•空间关联度显著性指标C为BUFFER距的确定提供了定量的方法。

证据权法的预测效果取决于:

•证据层的选择比模型的选择更重要

•训练集的定义是一个重要的关键因素

•条件独立性

通常:

好的预测结果应与数学方法的选择无关

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