空间数据采集与处理.docx

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空间数据采集与处理

第三章空间数据采集与处理

3.1空间数据采集

【学时安排】

1学时

【目的要求】

1、掌握地理信息系统数据源的种类；

2、理解数据采集的方式。

【教学方法与手段】

示例式教学法并通过实验课程理解与掌握数据采集方法。

一、数据源种类

地理信息系统的数据源是指建立地理信息系统数据库所需要的各种类型数据的来源。

地理信息系统的数据源是多种多样的，并随系统功能的不同而不同，主要包括以下各种：

1、地图

各种类型的地图是GIS最主要的数据源，因为地图是地理数据的传统描述形式，是具有共同参考坐标系统的点、线、面的二维平面形式的表示，内容丰富，图上实体间的空间关系直观，而且实体的类别或属性可以用各种不同的符号加以识别和表示。

我国大多数的GIS系统其图形数据大部分都来自地图。

2、遥感影像数据

遥感影象是GIS中一个极其重要的信息源。

通过遥感影象可以快速、准确地获得大面积的、综合的各种专题信息，航天遥感影象还可以取得周期性的资料，这些都为GIS提供了丰富的信息。

但是因为每种遥感影象都有其自身的成像规律、变形规律，所以对其的应用要注意影象的纠正、影象的分辨率、影象的解译特征等方面的问题。

3、统计数据

国民经济的各种统计数据常常也是GIS的数据源。

如人口数量、人口构成、国民生产总值等等。

4、实测数据

各种实测数据特别是一些GPS点位数据、地籍测量数据常常是GIS的一个很准确和很现势的资料。

5、数字数据

目前，随着各种专题图件的制作和各种GIS系统的建立，直接获取数字图形数据和属性数据的可能性越来越大。

数字数据也成为GIS信息源不可缺少的一部分。

但对数字数据的采用需注意数据格式的转换和数据精度、可信度的问题。

6、各种文字报告和立法文件

各种文字报告和立法文件在一些管理类的GIS系统中，有很大的应用，如在城市规划管理信息系统中，各种城市管理法规及规划报告在规划管理工作中起着很大的作用。

对于一个多用途的或综合型的系统，一般都要建立一个大而灵活的数据库，以支持其非常广泛的应用范围。

而对于专题型和区域型统一的系统，则数据类型与系统功能之间具有非常密切的关系。

二、数据采集方式

1、手工方式

通过手工在计算机终端上输入数据，主要是键盘输入。

主要用于属性数据的输入。

2、手扶跟踪数字化仪输入

（1）手扶跟踪数字化仪

手扶跟踪数字化仪，根据其采集数据的方式分为机械式、超声波式和全电子式三种，其中全电子式数字化仪精度最高，应用最广。

按照其数字化版面的大小可分为A0、A1、A2、A3、A4等。

数字化仪由电磁感应板、游标和相应的电子电路组成。

这种设备利用电磁感应原理：

在电磁感应板的x，y方向上有许多平行的印刷线，每隔200μm一条。

游标中装有一个线圈。

当使用者在电磁感应板上移动游标到图件的指定位置，并将十字叉丝的交点对准数字化的点位，按动相应的按钮时，线圈中就会产生交流信号，十字叉丝的中心也便产生了一个电磁场，当游标在电磁感应板上运动时，板下的印制线上就会产生感应电流。

印制板周围的多路开关等线路可以检测出最大信号的位置，即十字叉线中心所在的位置，从而得到该点的坐标值。

（2）数字化过程

把待数字化的图件固定在图形输入板上，首先用鼠标器输入图幅范围和至少四个控制点的坐标，随后即可输入图幅内各点、曲线的坐标。

通过数字化仪采集数据数据量小，数据处理的软件也比较完备，但由于数字化的速度比较慢，工作量大，自动化程度低，数字化的精度与作业员的操作有很大关系，所以，目前很多单位在大批量数字化时，已不再采用它。

3、扫描输入

（1）扫描仪简介

扫描仪直接把图形（如地形图）和图象（如遥感影象、照片）扫描输入到计算机中，以象素信息进行存储表示的设备。

按其所支持的颜色分类，可分为单色扫描仪和彩色扫描仪；按所采用的固态器件又分为电荷耦合器件（CCD）扫描仪、MOS电路扫描仪、紧贴型扫描仪等；按扫描宽度和操作方式分为大型扫描仪、台式扫描仪和手动式扫描仪。

CCD扫描仪的工作原理是：

用光源照射原稿，投射光线经过一组光学镜头射到CCD器件上，再经过模／数转换器，图象数据暂存器等，最终输入到计算机。

CCD感光元件阵列是逐行读取原稿的。

为了使投射在原稿上的光线均匀分布，扫描仪中使用的是长条形光源。

对于黑白扫描仪，用户可以选择黑白颜色所对应电压的中间值作为阈值，凡低于阈值的电压就为0（黑色），反之为1（白色）。

而在灰度扫描仪中，每个象素有多个灰度层次。

彩色扫描仪的工作原理与灰度扫描仪的工作原理相似，不同之处在于彩色扫描仪要提取原稿中的彩色信息。

扫描仪的幅面有A0，A1，A3，A4等。

扫描仪的分辨率是指在原稿的单位长度（英寸）上取样的点数，单位是dpi，常用的分辨率有300-1000dpi之间。

扫描图象的分辨率越高，所需的存储空间就越大。

现在多数扫描仪都提供了可选择分辨率的功能。

对于复杂图象，可选用较高的分辨率；对于较简单的图象，就选择较低的分辨率。

（2）扫描过程

扫描时，必须先进行扫描参数的设置，包括：

a、扫描模式的设置，（分二值、灰度、百万种彩色），对地形图的扫描一般采用二值扫描，或灰度扫描。

对彩色航片或卫片采用百万种彩色扫描，对黑白航片或卫片采用灰度扫描。

b、扫描分辨率的设置，根据扫描要求，对地形图的扫描一般采用300dpi或更高的分辨率。

c、针对一些特殊的需要，还可以调整亮度、对比度、色调、GAMMA曲线等。

d、设定扫描范围。

扫描参数设置完后，即可通过扫描获得某个地区的栅格数据。

通过扫描获得的是栅格数据，数据量比较大。

如一张地形图采用300dpi灰度扫描其数据量就有20兆左右。

除此之外，扫描获得的数据还存在着噪声和中间色调像元的处理问题。

噪声是指不属于地图内容的斑点污渍和其它模糊不清的东西形成的像元灰度值。

噪音范围很广，没有简单有效的方法能加以完全消除，有的软件能去除一些小的脏点，但有些地图内容如小数点等和小的脏点很难区分。

对于中间色调像元，则可以通过选择合适的阈值选用一些软件如Photoshop等来处理。

一般对获得的栅格数据还要进行一些后续处理如图象纠正、矢量化等。

扫描输入因其输入速度快、不受人为因素的影响、操作简单而越来越受到大家的欢迎，再加之计算机运算速度、存储容量的提高和矢量化软件的踊跃出现，使得扫描输入已成为图形数据输入的主要方法。

4、影像处理和信息提取方式

从遥感影像上直接提取专题信息。

5、数据通讯方式

联网方式下，信息系统内部各子系统之间以及与其它信息系统之间实现信息交流和信息共享的主要方式。

3.2空间数据编辑处理

【学时安排】

3学时

【目的要求】

1、理解空间数据编辑；

2、理解数据处理的概念、内容及意义；

3、了解坐标系的转换，坐标校核，地图的手工编辑；

4、掌握数据压缩的目的；了解数据压缩的途径及方法；

5、理解栅格数据与矢量数据相互转换的方法与步骤；

6、了解空间数据插值；

【重点难点】

数据处理的方法。

【教学方法与手段】

示例式教学方法，多媒体教学手段。

一、空间数据编辑

通过矢量数字化或扫描数字化所获取的原始空间数据，都不可避免的存在着错误或误差，属性数据在建库输入时，也难免会存在错误，所以，对图形数据和属性数据进行一定的检查、编辑对于修正数据输入错误、维护数据的完整性和一致性、更新地理信息是很有必要的。

图形数据和属性数据的误差或错误主要包括以下几个方面：

1、空间数据的不完整或重复：

主要包括空间点、线、面数据的丢失或重复、区域中心点的遗漏、栅格数据矢量化时引起的断线等；

图3－1图形几种误差示例

2、空间数据位置的不准确：

主要包括空间点位的不准确、线段过长或过短、线段的断裂、相邻多边形结点的不重合等；

3、空间数据的比例尺不准确；

4、空间数据的变形；

5、空间属性和数据连接有误；

6、属性数据不完整；

图3－1是几种图形误差的示例。

为发现并有效消除误差，一般采用如下方法进行检查：

1、叠合比较法，是空间数据数字化正确与否的最佳检核方法，按与原图相同的比例尺用把数字化的内容绘在透明材料上，然后与原图叠合在一起，在透光桌上仔细的观察和比较。

一般，对于空间数据的比例尺不准确和空间数据的变形马上就可以观察出来，对于空间数据的位置不完整和不准确则须用粗笔把遗漏、位置错误的地方明显地标注出来。

如果数字化的范围比较大，分块数字化时，除检核一幅（块）图内的差错外还应检核已存入计算机的其它图幅的接边情况；

2、目视检查法，指在屏幕上用目视检查的方法，检查一些明显的数字化误差与错误，如图所示，包括线段过长或过短、多边形的重叠和裂口、线段的断裂等；

3、逻辑检查法，如根据数据拓扑一致性进行检验，将弧段连成多边形，进行数字化误差的检查。

有许多软件已能自动进行多边形结点的自动平差。

另外，对属性数据的检查一般也最先用这种方法，检查属性数据的值是否超过其取值范围。

属性数据之间或属性数据与地理实体之间是否有荒谬的组合。

对于空间数据的不完整或位置的误差，主要是利用GIS的图形编辑功能，如删除（目标、属性、坐标），修改（平移、拷贝、连接、分裂、合并、整饰），插入等进行处理。

对空间数据比例尺的不准确和变形，可以通过比例变换和纠正来处理。

二、空间数据处理

数据处理是对采集的各种数据，按照不同的方式方法对数据进行编辑运算，清除数据冗余，弥补数据缺失，形成符合用户要求的数据文件格式。

处理内容主要包括：

数踞编辑、数据压缩、数据变换、数据格式转换、空间数据内插、边沿匹配、数据提取等。

数据处理对于空间数据有序化、检验数据质量、实现数据共享、提高资源利用效果都具有重要意义。

空间数据处理的方法主要有以下几种：

（一）坐标变换

空间数据坐标变换的实质是建立两个平面点之间的一一对应关系，是空间数据处理的基本内容之一。

主要包括平移变换、旋转变换、比例变换（图形缩放）、地图投影变换。

1、平移变换：

如图3－2所示，x′=x+Δx′，y′=y+Δy′。

2、旋转变换：

如图3－3所示，x′=x•cosθ-y•sinθ，y′=x•sinθ+y•cosθ。

3、比例变换（图形缩放）：

点可以通过对其P（x，y）坐标分别乘以各自的比例因子Sx和Sy来改变它们到坐标原点的距离。

x′=x·Sx，y′=y·Sy或x′=x0+（x-x0）·Sx，y′=y0+（y-y0）·Sy。

4、地图投影变换：

当系统使用的数据取自不同地图投影的图幅时，需要将一种投影的数字化数据转换为所需要投影的坐标数据。

投影转换的方法可以采用：

⑴正解变换:

通过建立一种投影变换为另一种投影的严密或近似的解析关系式，直接由一种投影的数字化坐标x、y变换到另一种投影的直角坐标X、Y。

⑵反解变换:

即由一种投影的坐标反解出地理坐标（x、y→B、L），然后再将地理坐标代入另一种投影的坐标公式中（B、L→X、Y），从而实现由一种投影的坐标到另一种投影坐标的变换（x、y→X、Y）。

⑶数值变换:

根据两种投影在变换区内的若干同名数字化点，采用插值法，或有限差分法，最小二乘法、或有限元法，或待定系数法等，从而实现由一种投影的坐标到另一种投影坐标的变换。

目前，大多数GIS软件是采用正解变换法来完成不同投影之间的转换，并直接在GIS软件中提供常见投影之间的转换。

（二）图幅变形校正

此处的图幅主要指通过扫描得到的地形图和遥感影象。

由于如下原因，使扫描得到的地形图数据和遥感数据存在变形，必须加以纠正。

1、由于受地形图介质及存放条件等因素的影响，使地形图的实际尺寸发生变形；

2、在扫描过程中，工作人员的操作会产生一定的误差，如扫描时地形图或遥感影象没被压紧、产生斜置或扫描参数的设置等因素都会使被扫入的地形图或遥感影象产生变形，直接影响扫描质量和精度；

3、由于遥感影象本身就存在着几何变形；

4、由于所需地图图幅的投影与资料的投影不同，或需将遥感影象的中心投影或多中心投影转换为正射投影等。

5、由于扫描时，受扫描仪幅面大小的影响，有时需将一幅地形图或遥感影象分成几块扫描，这样会使地形图或遥感影象在拼接时难以保证精度。

图幅变形校正最常用的方法是六系数的线性变换法（Sprhsky，1987；黄杏元等，1989）：

，

。

上式中x，y为数字化的坐标，X，Y为转换后的坐标，A0，A1，A2，B0，B1，B2为六个未知系数。

设有n个控制点（n＞2），可用最小二乘法原理来计算这六个未知数：

，

。

上式中xi，yi为第i个控制点的数字化坐标，ui，vi认为对应的实测坐标，由

最小和

最小，可以解出A0，A1，A2，B0，B1，B2，实现图幅的变形校正。

（三）空间数据的压缩处理

数据压缩的目的主要有两点：

节省存贮空间和节省处理时间。

数据压缩途径主要有：

1、压缩软件:

原数据信息基本不丢失而且可以大大节省存贮空间，缺点是压缩后的文件必须在解压缩后才能使用。

2、数据消冗处理:

原数据信息不会丢失，得到的文件可以直接使用，缺点是技术要求高，工作量大，对冗余度不大的数据集合效用小。

3、用数据子集代替数据全集:

在规定的精度范围内，从原数据集合中抽取一个子集，缺点以信息损失为代价，换取空间数据容量的缩小。

常见空间数据的压缩方法

1、曲线数据的压缩：

常采用特征点筛选法，即筛选抽取曲线特征点，并删除全部多余点以达到节省存贮空间的目的。

2、面域栅格数据的压缩：

通过压缩编码技术来消除冗余数据，如链码、游程长度编码、块码、四叉树编码。

3、面域邻接线段的删除：

数据属性的重新分类和空间图形的化简需要对数据进行压缩、相邻界线的删除、共同属性的合并。

（四）空间数据类型的转换

不同数据类型间的转换主要包括矢量到栅格数据的转换和栅格到矢量数据的转换两种。

矢量数据转换成栅格数据也称栅格化。

矢量空间数据一般是以点、线、面存放的。

点状数据转成栅格数据时是取离点最近的一个栅格单元来存放，线状数据转成栅格数据时就变成连续的锯齿状的栅格点，必要时可以加宽，面状数据的转换主要是在每个多边形内部用等值的栅格填满。

栅格数据转换成矢量数据也称矢量化。

普通地图经扫描仪输入后可以通过软件自动或半自动的转成矢量数据。

把栅格数据转成矢量点的方法比较简单。

栅格数据转成线大致有三个步骤：

（1）分类；

（2）线的细化；（3）线的提取。

面状信息的矢量化和线状信息的矢量化类似：

（1）分类；

（2）获得边界；（3）边界线的矢量化。

（五）空间数据内插

空间数据的内插是已知一组空间数据，它们可以是离散点的形式，也可以是分区数据的形式，现在要从这些数据中找到一个函数关系式，使该关系式最好地逼近这些已知的空间数据，并能根据该函数关系式推求出区域范围内其它任意点或任意分区的值。

这种通过已知点或分区的数据，推求任意点或分区数据的方法称为空间数据内插。

对于离散空间和连续空间，空间数据内插的方法不尽相同。

离散空间具有跳跃特征（土地利用类型），重要变化发生在边界上，边界内的变化则是均匀的，同质的，即在各个方面都是相同的。

常采用邻近元法，即以最相邻近图元的特征值表征未知图元的特征值。

连续空间具有渐变特征（地形表面），内插技术必须采用连续的空间渐变模型实现这些连续变化，可用一种平滑的数学表面加以描述。

这类技术可分为整体拟合和局部拟合技术两大类。

整体拟合技术拟合模型是由研究区域内所有采样点上的全部特征观测值建立的，通常采用的技术是整体趋势面拟合，这种内插技术一般用于模拟大范围内的变化，而不能提供内插区域的局部特性。

局部拟合技术则是仅仅用邻近的数据点来估计未知点的值，而不受局部范围外其它点的影响，这类技术包括双线性多项式内插、样条函数、移动拟合法等等。

（六）边界匹配（图幅接边）

在相邻图幅的边缘部分，由于原图本身的数字化误差，使得同一实体的线段或弧段的坐标数据不能相互衔接，或是由于坐标系统、编码方式等不统一，需进行图幅数据边缘匹配处理。

可分为自动处理方法和手工处理方法。

自动处理方法是小心地修改空间数据库中点和矢量的坐标，以维护数据库的连续性；手工处理方法是先对准两幅图的一条边缘线，然后再小心地调整其它线段使其取得连续。

3.3空间数据质量

【学时安排】

2学时

【目的要求】

1、掌握空间数据质量的相关概念；

2、了解空间数据质量评价；

3、理解空间数据误差及质量控制。

【重点难点】

空间数据质量控制的有关概念，空间数据精度。

【教学方法与手段】

示例式教学方法，多媒体教学手段。

一、空间数据质量的概念

1、空间数据质量

空间位置、专题特征以及时间是表达现实世界空间变化的三个基本要素。

空间数据是有关空间位置、专题特征以及时间信息的符号记录。

而数据质量则是空间数据在表达这三个基本要素时，所能够达到的准确性、一致性、完整性，以及它们三者之间统一性的程度。

空间数据是对现实世界中空间特征和过程的抽象表达。

由于现实世界的复杂性和模糊性，以及人类认识和表达能力的局限性，这种抽象表达总是不可能完全达到真值的，而只能在一定程度上接近真值。

从这种意义上讲，数据质量发生问题是不可避免的；另一方面，对空间数据的处理也会导致出现一定的质量问题；例如，在某些应用中，用户可能根据需要来对数据进行一定的删减或扩充，这对数据记录本身来说也是一种误差。

因此，空间数据质量的好坏是一个相对概念，并具有一定程度的针对性。

尽管如此，我们仍可以脱离开具体的应用，从空间数据存在的客观规律性出发来对空间数据的质量进行评价和控制。

2、与数据质量相关的几个概念

（1）误差（Error）：

误差反映了数据与真实值或者大家公认的真值之间的差异，它是一种常用的数据准确性的表达方式。

（2）数据的准确度（Accuracy）：

数据的准确度被定义为结果、计算值或估计值与真实值或者大家公认的真值的接近程度。

（3）数据的精密度（Resolution）：

数据的精密度指数据表示的精密程度，亦即数据表示的有效位数。

它表现了测量值本身的离散程度。

由于精密度的实质在于它对数据准确度的影响，同时在很多情况下。

它可以通过准确度而得到体现，故常把二者结合在一起称为精确度，简称精度。

（4）不确定性（Uncertainty）：

不确定性是关于空间过程和特征不能被准确确定的程度，是自然界各种空间现象自身固有的属性。

在内容上，它是以真值为中心的一个范围，这个范围越大，数据的不确定性也就越大。

（5）空间分辨率：

分辨率是空间目标可辨识的最小尺寸。

如遥感影像上最小可分辨的地物目标。

在一个图形扫描仪中最小的物理分辨率从理论上讲是由设施的像元大小来确定的。

在一个激光打印机上这是84.67xlO－3mm，而且在高质量的激光扫描仪上，这会细化10倍。

（6）比例尺：

比例尺是地图上一个记录的距离和它所表现的“真实世界的”距离之间的一个比例。

地图的比例尺将决定地图上一条线的宽度所表现的地面的距离。

例如，在一个1:

10000比例尺的地图上，一条O.5mm宽度的线对应着5m的地面距离。

如果这是线的最小的宽度，那么就不可能表示小于5m的现象。

二、空间数据质量评价

1、空间数据质量标准

空间数据质量标准是生产、使用和评价空间数据的依据，数据质量是数据整体性能的综合体现。

目前，世界上已经建立了一些数据质量标准，如美国FGDC的数据质量标准等。

空间数据质量标准的建立必须考虑空间过程和现象的认知、表达、处理、再现等全过程。

空间数据质量标准要素及其内容如下：

（1）数据情况说明：

要求对地理数据的来源、数据内容及其处理过程等作出准确、全面和详尽的说明。

（2）位置精度或称定位精度：

为空间实体的坐标数据与实体真实位置的接近程度，常表现为空间三维坐标数据精度。

它包括数学基础精度、平面精度、高程精度、接边精度、形状再现精度（形状保真度）、像元定位精度（图像分辨率）等。

平面精度和高程精度又可分为相对精度和绝对精度。

（3）属性精度：

指空间实体的属性值与其真值相符的程度。

通常取决于地理数据的类型，且常常与位置精度有关，包括要素分类与代码的正确性、要素属性值的准确性及其名称的正确性等。

（4）时间精度：

指数据的现势性。

可以通过数据更新的时间和频度来表现。

（5）逻辑一致性：

指地理数据关系上的可靠性，包括数据结构、数据内容（包括空间特征、专题特征和时间特征），以及拓扑性质上的内在一致性。

（6）数据完整性：

指地理数据在范围、内容及结构等方面满足所有要求的完整程度，包括数据范围、空间实体类型、空间关系分类、属性特征分类等方面的完整性。

（7）表达形式的合理性：

主要指数据抽象、数据表达与真实地理世界的吻合性，包括空间特征、专题特征和时间特征表达的合理性等。

2、空间数据质量的评价

空间数据质量的评价，就是用空间数据质量标准要素对数据所描述的空间、专题和时间特征进行评价。

下面给出了空间数据质量评价矩阵（表3－1）。

（1）质量评价过程。

空间数据的质量对数据生产者和用户来说都是一个非常重要的考虑因子，它可以使数据生产者正确描述他们的数据集符合生产规范的程序，也是用户决定数据集是否符合他们应用目的的依据。

因此，探索数据质量的理论问题便成为地理空间数据标准化的重要组成部分。

在元数据标准中，质量信息主要在标识信息、数据质量信息及其数据继承关系等元数据部分中出现，其所涉及的主要元素有数据集的完备性、逻辑一致性、位置精度、时间精度、专题精度等，而每一元素又有各自的子元素。

由于用户需要不同层次的数据质量，有些用户需要高精度的信息，而另一些用户则有较低层次的精度便可以满足他们的需求，这祥对数据集的质量标准就有不同的评价依据。

但作为质量中的几何精度评价，则通过一定的计算公式和相应的精度指标可以获得数据集的几何精度。

（2）多尺度评价依据。

在质量评定过程中，一般来说，数据的精度或准确度越高越好，但在实际应用中却不能不分对象一概而论。

事实上有的数据在应用中的意义很大（如地籍数据的界址点等），其本身精度也可以达到很高，因此对这些数据的精度要求也就很高；而另一些数据本身的精度不可能很高，如不同土壤类型的面积，由于它们之间的界限是模糊的，所以面积也是相对的，因此精度要求不可能很高；有的数据精度可以达到很高，但需要花费很多的人力、物力和时间，而生产上或应用上又不一定要求很高。

因此，在实际应用中应根据具体需要来评定数据的质量。

地球是一个复杂的系统，不少物体具有不确定性或模糊性特征。

有些物体本身就没有明确的界限，它们是逐渐过渡的，在由量变到质变过程中，难以确定其边界线；有些虽然有明确的定义，但很难操作；有些数据是动态的，甚至是瞬间的。

通过上面的“冗余”精度，以避免造成精度浪费。

表3－1空间数据质量评价矩阵表

空间数据描述

空间数据要素

空间特征

时间特征

专题特征

世系（继承性）

位置精度

属性精度

逻辑一致性

完整性

表现形式准确性

√

√

√

√

√

√

√

√

√

√

√

√

√

√

√

√

√

√

　（3）数据的实效性与惟一性。

地球系统的数据，有些具有明显的时效（时间）特征，有的则对时间的反应比较迟缓，例如土地利用图的时效性，随地区的差异在时间上有明显的变化；而相对来说，地质图、地形图则没有明显的时效性。

在图形的时效性上，一般来说具有动态特征的数据，它们的时间有效性较短，相反则长。

但从研究历史变化或发展过程来说，任何时间的数据集都是有用的。

所以不同时效性的数据集将根据其作用的不同来确定其重要性，而这些因素在元数据体系中都应有所反应。

另外，地球系统的数据有可派生数据和不可派生数据之分，而在数据集描述中应避免派生数据。

如在气象和水文数据中，每天的降雨量是基本数据，或不可派生数据，而月平均降雨量都是派生的。

因此，在元数据描述中，应只限于基础数据，而不应包括可派生数据。

这