中南大学专业总结重要.docx

中南大学专业总结重要.docx

《中南大学专业总结重要.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《中南大学专业总结重要.docx（17页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

中南大学专业总结重要

2005

1.比较栅格模型和矢量模型的优缺点

总体来说：

栅格结构“属性明显、位置隐含”，而矢量结构“位置明显、属性隐含”。

矢量格式与栅格格式的比较：

优点

缺点

矢量数据

1．数据结构紧凑、冗余度低

2．有利于网络和检索分析

3．图形显示质量好、精度高

1．数据结构复杂

2．多边形叠加分析比较困难

栅格数据

1．数据结构简单

2．便于空间分析和地表模拟

3．现势性较强

易于与遥感相结合

易于信息共享

1．数据量大

2．投影转换比较复杂

栅格结构还具有以下两个特点：

（1）易于与遥感相结合

（2）易于信息共享。

2.简述地理信息系统与管理系统，地图制图系统，计算机辅助设计系统的区别与联系

1）联系：

数据库管理系统目前一般指商用的关系数据库管理系统，他们不仅是一般的事务管理系统，而且通常是地理信息系统的属性数据管理的基础软件。

区别：

地理信息系统除强大的空间数据管理功能外，还需要图形数据的采集，空间数据的可视化和空间分析等功能。

2）联系：

地图制图系统主要涉及GIS中的数据采集，表示，处理，可视化甚至空间数据的管理，也是早期Gis的技术体现，包括数字测图系统，地图编辑出版系统，专题图的桌面制图系统，电子地图制作系统等区别：

主要在于空间分析方面，一个功能完善的地理信息系统可以包含地图制图系统的所有功能，还有丰富的空间分析功能，如缓冲区分析，叠置分析，地形分析，资源分配等。

3）联系：

两者都有坐标参考系统，都能描述和处理图形数据及其空间关系，都能处理非图形属性数据。

区别：

CAD不能建立地理坐标系和完成地理坐标变换，gis的数据量比CAD大得多，结构更为复杂，数据间联系紧密，CAD不具有GIS具有地理意义的空间查询和分析功能。

3.数字高程模型主要有哪几种，他们有什么特点？

DEM最主要的三种表示模型是：

规则格网模型，等高线模型和不规则三角网模型。

1）规则网格，通常是正方形，也可以是矩形、三角形等规则网格。

规则网格将区域空间切分为规则的格网单元，每个格网单元对应一个数值。

数学上可以表示为一个矩阵，在计算机实现中则是一个二维数组。

每个格网单元或数组的一个元素，对应一个高程值。

可以很容易地计算等高线、坡度坡向、山坡阴影和自动提取流域地形，使得它成为DEM最广泛使用的格式。

格网DEM的缺点是不能准确表示地形的结构和细部，为避免这些问题，可采用附加地形特征数据，

2）等高线通常被存成一个有序的坐标点对序列，可以认为是一条带有高程值属性的简单多边形或多边形弧段。

通常只使用外包的两条等高线的高程进行插值。

等高线通常可以用二维的链表来存储。

3）TIN模型根据区域有限个点集将区域划分为相连的三角面网络，区域中任意点落在三角面的顶点、边上或三角形内。

它既减少规则格网方法带来的数据冗余，同时在计算（如坡度）效率方面又优于纯粹基于等高线的方法。

它能够避免地形平坦时的数据冗余，又能按地形特征点如山脊、山谷线、地形变化线等表示数字高程特征。

4.什么是元数据，为什么在地理信息系统中要使用元数据？

元数据是关于数据的描述性数据信息，他应尽可能多地反映数据集自身的特征规律，以便于用户对数据集的准确，高效与充分的开发利用，不同领域的数据库，其元数据的内容会有很大差异。

目的：

促进数据集的高效利用，并为计算机辅助软件工程服务。

内容：

对数据集的描述，对数据质量的描述，对数据处理信息的说明，对数据转换方法的描述，对数据库的更新，集成等说明。

作用：

帮助数据生产单位有效的管理和维护空间数据，建立数据文档。

提供数据生产单位数据存储，数据分类，数据内容，数据质量，数据交换网络等方面的信息，便于用户查询检索地理空间数据

帮助用户了解数据，以便就数据是否能满足起需求做出正确的判断。

提供有关信息，以便用户处理和转换有用的数据。

5.地理信息系统有那些功能，举例说明地理信息系统可应用于那些领域？

数据采集，监测，与编辑

主要用于获取数据，保证地理信息系统数据库中的数据在内容与空间上的完整性、数值逻辑一致性与正确性等。

数据处理

初步的数据处理主要包括数据格式化、转换、概括。

数据存储与组织

这是建立地理信息系统数据库的关键步骤，涉及到空间数据和属性数据的组织。

栅格模型、矢量模型或栅格/矢量混合模型是常用的空间数据组织方法。

空间查询与分析

空间检索，空间拓扑叠加分析，空间模型分析

图形与交互显示

地理信息系统为用户提供了许多用于地理数据表现的工具，其形式既可以是计算机屏幕显示，也可以是诸如报告、表格、地图等硬拷贝图件。

应用领域：

城市规划、建设管理农业气候区划大气污染监测管理道路交通管理地震灾害和损失估计地貌医疗卫生军事

1.空间数据的几个基本概念，准确性精度空间分辨率比例尺误差

准确性即一个记录值（测量或观察值）与它的真实值之间的接近程度，它可用误差（Error）来衡量。

精度即对现象描述的详细程度，精度低的数据并不一定准确度也低。

空间分辨率分辨率是两个可测量数值之间最小的可辩识的差异

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

误差研究包括：

位置误差，即点的位置的误差、线的位置的误差和多边形的位置的误差；属性误差；位置和属性误差之间的关系。

2.举例说明空间对象间的拓扑关系在空间数据质量中的作用？

（待查）

3.数字高程模型有哪几种类型，他们各自有什么特点？

（上有）

4.什么是元数据，为什么在地理信息系统中要使用元数据？

（上有）

5.空间数据包括那些获取方式及各自的特点？

1）野外数据采集：

平板测量全站仪测量（可同时测量空间目标的距离和方式，进一步得到他的大地坐标数据）GPS测量（根据测距交会确定坐标，差分GPS来减少误差）

2）地图数据化手扶跟踪数字化和扫描数字化它是GIS获取信息的主要手段，最简便，效率最高，但它的精度比野外测量差。

3）摄影测量

我国绝大部分1：

1万和1：

5万基本比例尺地形图使用摄影测量，包括航空摄影测量和地面摄影测量。

其精度相对较高，测量速度也比较快。

4）遥感图像处理

增加了观测范围，能提供大范围的瞬间静态图像，能够进行大面积重复性观测，大大加宽了人也所能观测的光谱范围，空间详细程度高。

5）空间数据转换

空间数据转换的内容包括：

空间定位信息，空间关系，属性信息。

随着地理数据的获取时间更长，方法越多，空间数据也就越多，可以经过空间数据转换来获得所需的信息。

6）属性数据获取

主要利用键盘输入

1.欧拉数的定义及其在数据质量控制中的作用？

欧拉函数常用来度量空间一致性，用来计算多边形的破碎程度和孔的数目。

欧拉函数的结果是一个数，成为欧拉数，计算公式为：

欧拉数=（孔数）—（碎片数—1）

欧拉定理公式：

c=n-a+b其中结点为n,弧段为a,面块为b.（连成一个图形时，c=1.两个图形时为,c=2）,它在空间拓扑关系的检查上有重要作用，它能发现点，线，面不匹配的情况以及多余和遗漏的情况。

举例说明：

p144

2.名词解释：

地图投影，高斯投影，地图比例尺

地图投影在数学中，投影的含义是指建立两个点集间一一对应的映射关系，

在地图学中，地图投影就是指建立地图表面上的点与投影平面上点之间的一一对应关系，其基本问题就是利用一定的数学法则把地球表面的经纬网表示到平面上。

高斯投影是一种横轴等角切椭圆柱投影，高斯投影的条件是：

中央经线和地球赤道投影成为直线且为投影的对称轴，等角投影，中央经线上没有长度变形。

特点是：

中央经线无变形，同一条纬线上，离中央经线越远，变形越大，同一条经线上，纬度越低，变形越大，变形线为平行于中央经线的直线。

地图比例尺地图上距离与地面上相应距离之比

3.举例说明在delauny三角网中插入一点的过程，并进一步解释该过程说明delauny三角网具备什么优越性？

Delaunay三角形产生准则的最简明的形式是：

任何一个Delaunay三角形的外接圆的内部不能包含其它任何点。

Lawson[1972]提出了最大化最小角原则：

每两个相邻的三角形构成的凸四边形的对角线，在相互交换后，六个内角的最小角不再增大。

Lawson[1977]又提出了一个局部优化过程LOP（LocalOptimizationProcedure）方法。

如图9-7所示。

先求出包含新插入点p的外接圆的三角形，这种三角形称为影响三角形（InfluenceTriangulation）。

删除影响三角形的公共边（图b中粗线），将p与全部影响三角形的顶点连接，完成p点在原Delaunay三角形中的插入。

Delaunay三角网有以下特性：

1）其Delaunay三角网是唯一的；

2）三角网的外边界构成了点集P的凸多边形“外壳”；

3）没有任何点在三角形的外接圆内部，反之，如果一个三角网满足此条件，那么它就是Delaunay三角网。

4）如果将三角网中的每个三角形的最小角进行升序排列，则Delaunay三角网的排列得到的数值最大，从这个意义上讲，Delaunay三角网是“最接近于规则化”的三角网。

它的优越性表现在：

4.你认为地理信息系统应该具有哪些基本功能，并说明一个你熟悉的地理信息应用系统应具有的特殊功能？

数据采集，监测，与编辑

主要用于获取数据，保证地理信息系统数据库中的数据在内容与空间上的完整性、数值逻辑一致性与正确性等。

数据处理

初步的数据处理主要包括数据格式化、转换、概括。

数据存储与组织

这是建立地理信息系统数据库的关键步骤，涉及到空间数据和属性数据的组织。

栅格模型、矢量模型或栅格/矢量混合模型是常用的空间数据组织方法。

空间查询与分析

空间检索，空间拓扑叠加分析，空间模型分析

图形与交互显示

地理信息系统为用户提供了许多用于地理数据表现的工具，其形式既可以是计算机屏幕显示，也可以是诸如报告、表格、地图等硬拷贝图件。

地理信息应用系统的特殊功能：

应用领域：

城市规划、建设管理农业气候区划大气污染监测管理道路交通管理地震灾害和损失估计地貌医疗卫生军事

详细实例：

农业气候区划信息系统（ACDIS）系统结构及工作流程

2．2．1系统结构

农业气候区划信息系统（ACDIS）是基于GIS工具平台，建立起面对专业技术人员的专用工具，适用于农业气候资源监测评价、气候资源管理与分析，小网格气候资源推算与空间查询、省地县三级区划产品制作等。

具体实现了以下功能：

1）地理基础信息管理：

管理工作区的基础地理数据，如行政区划，水系，交通数据等；

2）小网格资源信息管理：

管理栅格格式的、与农业气候区划有关的信息，包括各种DEM数据；

3）小网格资源推算与区划产品制作；

4）农业气候资源监测与评价；

5）农业气候区划成果演示。

2．2．2系统工作流程

根据“3S”等新技术在区划中应用需求，建立了农业气候区划工作基本流程（如图14-2）：

图14-2：

农业气候区划工作基本流程图

2．3“3S”在项目中的应用

1）利用GIS对农业气候区划综合要素空间查询和管理

ACDIS利用GIS工具提供的基本功能，对其它子系统输入、处理和生成的气候资源等数据进行综合查询和管理。

生成不同查询条件下的区划产品，作为区划专题内容，进而实现对区划各类产品的矢量图、栅格图、DEM、注记和属性数据进行以地理表达式为条件的逻辑查询以及不同图件和属性数据的综合查询、管理，并把查询结果制图输出到绘图仪或打印机，或保存为其它格式文件。

2）利用GIS对气候资源进行小网格推算模式研究

气候资源小网格推算模式研究是区划的一项基础性工作。

在收集山区气候研究成果基础上，辅助以气象哨、水文站雨量资料后，通过GIS平台可快速计算和获取测点地理参数（高程、坡向、坡度）。

采用统计分析方法，根据要素的统计特征值和地理特征将全省划分若干气候区，分别建立各区域气候要素推算统计模式，通过验证和残差订正，应用到气候资源小网格推算中。

3）GIS在农业气候资源分析中的应用

应用GIS来定量采集、管理、分析具有空间特性的气候资源，建立GIS分析气候资源的思想、方法、步骤，包括数字高程模型建立、GIS农业气候资源数据建立、空间分析模型建立、气候资源分析计算、气候分区及定量分析等。

4）利用“3S”提取农业背景信息参与区划计算

农业气候区划是根据农作物生长发育过程中对气候条件的要求和气候资源的地理分布特征来进行分区划片的，利用GIS将土壤分类图作为一项数据层参与气候资源数据层集运算，得出包含土壤类型信息的区划结果。

5）利用GIS建立集区划—资源动态监测—高产栽培技术为一体的信息服务系统

利用GIS工具，开发出基于Web的、对气候条件敏感的两系杂交稻制种气候资源空间配置信息系统，将区划服务于作物生产基地选择、关键生育期气象服务、农业生产技术指导等各个方面。

地貌信息系统

地貌信息系统基于GIS工具开发，集成了GIS的通用功能，并包括如下地貌分析模块：

1）地貌形态分析

用于提取由地表形态反映出来的地貌特征参数，包括DEM以及基于DEM的各种地貌参数：

坡度、坡向、起伏度、河网密度、沟谷参数等等。

2）地貌信息复合

包括地貌参数复合模型和地貌信息/专题信息复合模型，前者将各个地貌参数复合，发现其间的规律性，得到综合的分析结果；后者考虑到地貌格局还受到外动力地质作用的影响，将地貌信息与地质、水文、气象等信息复合，发现其联系。

3）地貌区域评价

根据单个或者多个地貌特征的分析，评价地貌环境对农业、建筑、工程、旅游、居住条件的影响以及评价地貌条件对于各种自然灾害发生、发展以及防治的影响。

4）地貌成因分析

包括：

内动力成因分析模型：

内动力是地壳内部能量产生的营力，决定地貌的格局与骨架，可以从几何效应和力学机制两个方面进行分析，有限元方法是研究地貌内动力成因机制的有效方法。

外动力成因分析模型：

外动力是地球表面受太阳能和重力以及生物活动的营力，主要包括重力作用、风力作用、水利作用、温差作用和生物作用等，影响着地貌的具体形态。

5）地貌预测

可以采用两种模型进行地貌预测，即理论地貌预测模型和统计地貌预测模型，前者以成因分析为基础，采用数理模型进行宏观和微观的模拟，预测地貌的发展；后者在地貌发展历史数据的基础上，采用“黑箱”或“灰箱”的方法进行统计分析，预测地貌发展趋势。

九交模型：

设有现实世界中的两个简单实体A、B，B（A）、B（B）表示A、B的边界，I（A）、I（B）表示A、B的内部，E（A）、E（B）表示A、B余。

Egenhofer[1993]构造出一个由边界、内部、余的点集组成的9-交空间关系模型（9-IntersectionModel,9-IM）如下*：

B（A）∩B（B）

B（A）∩I（B）

B（A）∩E（B）

I（A）∩B（B）

I（A）∩I（B）

I（A）∩E（B）

E（A）∩B（B）

E（A）∩I（B）

E（A）∩E（B）

对于该矩阵中的每一元素，都有“空”与“非空”两种取值，9个元素总共可产生29=512种情形。

9交模型形式化地描述了离散空间对象的拓扑关系，基于9交模型，可以定义空间数据库的一致性原则，并应用于数据库更新、维护中。

此外，9交模型也是进一步研究空间关系的基础*。

9交模型一共可以表达512种可能的空间关系，但是在实际上，有些关系并不存在。

表2给出了面/面（A/A），面/线（A/L），面/点（A/P），线/线（L/L），线/点（L/P），点/点（P/P）可能空间关系的矩阵形式。

其中“-”表示不可能存在该关系，“Yb”表示在单值和多值的矢量图上都可能存在的关系，“Ym”在多值的矢量图上可能存在的关系*。

表3-3：

通过9-交模型表示的两个要素可能的拓扑关系（表中将矩阵的9个数值展开得到一个二进制数值，1表示相应交集不为空，0表示交集为空）

关系

9-交模型矩阵

A/A

A/L

A/P

L/L

L/P

P/P

r026

000011010

-

-

-

-

-

Yb

r030

000011110

-

-

Yb

-

Yb

-

r031

000011111

Yb

Yb

-

Yb

-

-

r063

000111111

-

Yb

-

Yb

-

-

r092

001011100

-

-

Yb

-

Yb

-

r093

001011101

-

-

-

Yb

-

-

r095

001011111

-

-

-

Yb

-

-

r127

001111111

-

-

-

Yb

-

-

r159

010011111

-

-

-

Yb

-

-

r179

010110011

Ym

-

-

Ym

-

-

r191

010111111

-

Yb

-

Yb

-

-

r220

011011100

Ym

Yb

-

Ym

-

-

r223

011011111

-

-

-

Yb

-

-

r252

011111100

-

Yb

-

-

-

-

r253

011111101

-

Yb

-

-

-

-

r255

011111111

-

Yb

-

Ym

-

-

r272

100010000

-

-

-

-

-

Ym

r277

100010101

-

-

-

Yb

-

-

r279

100010111

Yb

-

-

-

-

-

r284

100011100

-

-

Yb

-

Yb

-

r285

100011101

Yb

Yb

-

-

-

-

r287

100011111

Yb

Yb

-

Yb

-

-

r311

100110111

-

-

-

Yb

-

-

r316

100111100

-

Yb

-

-

-

-

r317

100111101

-

Yb

-

-

-

-

r319

100111111

-

Yb

-

-

-

-

r349

101011101

-

-

-

Yb

-

-

r373

101110101

-

-

-

Yb

-

-

r400

110010000

Ym

-

-

Ym

-

-

r412

110011100

-

Yb

-

-

-

-

r415

110011111

-

-

-

Yb

-

-

r435

110110011

Ym

-

-

Ym

-

-

r439

110110111

-

-

-

Yb

-

-

r444

110111100

-

Yb

-

-

-

-

r445

110111101

-

Yb

-

-

-

-

r447

110111111

-

Yb

-

-

-

-

r476

111011100

Ym

Yb

-

Ym

-

-

r477

111011101

-

-

Yb

-

-

r501

111110101

-

-

Yb

-

-

r508

111111100

-

Yb

-

-

-

-

r509

111111101

-

Yb

-

-

-

-

r511

111111111

Yb

-

-

-

-

-

从上表可以看出，可能的拓扑关系数目要远远少于512个（面/面：

6，面/线：

19，面/点：

3，线/线：

16，线/点：

3，点/点：

2）。

图3-14给出了这些可能关系的图示。

从某种意义上讲，9-交模型所描述的拓扑关系只是拓扑关系的类别，对于每一类别可以有多种可能的情形，例如两条相交的线，一个交点的情形和多个交点的9-交模型表示是一致的，但是其拓扑关系并不同。

2.压缩编码

1）链码（ChainCodes）

2）游程长度编码（Run-LengthCodes）

其方法有两种方案：

一种编码方案是，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的代码重复的个数，从而实现数据的压缩。

（0，1），（4，2），（7，5）；（4，5），（7，3）；（4，4），（8，2），（7，2）；（0，2），（4，1），（8，3），（7，2）；（0，2），（8，4），（7，1），（8，1）；（0，3），（8，5）；（0，4），（8，4）；（0，5），（8，3）。

另一种游程长度编码方案就是逐个记录各行（或列）代码发生变化的位置和相应代码。

（1，0），（2，4），（4，0），（1，4），（4，0）；（1，4），（5，8），（6，0）；（1，7），（2，4），（4，8），（7，0）；（1，7），（2，4），（3，8），（8，0）；（1，7），（3，8）；（1，7），（6，8）；（1，7），（5，8）。

3）块码

块码是游程长度编码扩展到二维的情况，采用方形区域作为记录单元，每个记录单元包括相邻的若干栅格，数据结构由初始位置（行、列号）和半径，再加上记录单位的代码组成。

（1,1,1,0）,（1,2,2,4）,（1,4,1,7）,（1,5,1,7）,

（1,6,2,7）,（1,8,1,7）,（2,1,1,4）,（2,4,1,4）,

（2,5,1,4）,（2,8,1,7）,（3,1,1,4）,（3,2,1,4）,

（3,3,1,4）,（3,4,1,4）,（3,5,2,8）,（3,7,2,7）,

（4,1,2,0）,（4,3,1,4）,（4,4,1,8）,（5,3,1,8）,

（5,4,2,8）,（5,6,1,8）,（5,7,1,7）,（5,8,1,8）,

（6,1,3,0）,（6,6,3,8）,（7,4,1,0）,（7,5,1,8）,

（8,4,1,0）,（8,5,1,0）。

4）四叉树

四叉树将整个图像区逐步分解为一系列被单一类型区域内含的方形区域，最小的方形区域为一个栅格象元，分割的原则是，将图像区域划分为四个大小相同的象限，而每个象限又可根据一定规则判断是否继续等分为次一层的四个象限，其终止判据是，不管是哪一层上的象限，只要划分到仅代表一种地物或符合既定要求的少数几种地物时，则不再继续划分，否则一直划分到单个栅格象元为止。

缓冲区分析：

算法是在轴线首尾点处，作轴线的垂线并按缓冲区半径R截出左右边线的起止点；在轴线的其它转折点上，用与该线所关联的前后两邻边距轴线的距离为R的两平行线的交点来生成缓冲区对应顶点。

如图8-7所示。

图8-7：

角平分线法

角分线法的缺点是难以最大限度保证双线的等宽性，尤其是在凸侧角点在进一步变锐时，将远离轴线顶点。

根据上图，远离情况可由下式表示：

当缓冲区半径不变时，d随张角B的减小而增大，结果在尖角处双线之间的宽度遭到破坏。

因此，为克服角分线法的缺点，要有相应的补充判别方案，用于校正所出现的异常情况。

但由于异常情况不胜枚举，导致校正措施繁杂。

2）凸角圆弧法

在轴线首尾点处，作轴线的垂线并按双线和缓冲区半径截出左右边线起止点；在轴线其它转折点处，首先判断该点的凸凹性，在凸侧用圆弧弥合，在凹侧则用前后两邻边平行线的交点生成对应顶点。

这样外角以圆弧连接，内角直接连接，线段端点以半圆封闭。

如图8-8所示。

图8-8：

凸角圆弧法

在凹侧平行边线相交在角分线上