空间数据的处理.ppt

第一节空间数据处理的目的和内容;2、内容

(1)编辑处理；

(2)变换处理；

(3)编码和压缩处理;

(4)数据的插值；

(5)数据类型的转换。;第二节空间数据的编辑;2、空间数据编辑的内容;（2）空间数据的更新

通过编辑更新数据，确保现势性。

（3）空间数据的预处理和后处理

预处理：拓扑关系建立、曲线光滑、图幅拼接等；

后处理：图形整饰，如经纬线生成，图例标注等。;;;(1)平移变换

x*=x+dxy*=y+dy其中，dx、dy分别为x,y方向平移量，相应的向量形式为：

[x*,y*]=[x,y]+[dx,dy];;(3)旋转变换

将点(x,y)旋转?角

x=A.cos?,y=A.sin?

x*=A.cos(?+?)

=A.(cos?.cos?-sin?.sin?)

=x.con?-y.sin?

y*=A.sin(?+?)

=A(sin?.con?+con?.sin?)

=x.sin?+y.con?

矩阵为：

[x*,y*]=[x,y].con?sin?;2.投影变换;第四节空间数据的插值;连续空间:采用渐变模型-点插值。

离散空间:邻近元法-区域插值。;一、点插值

整体拟合：模型由研究区域内所有采样点上的全部特征观测值建立。（全局方法）

局部拟合：用邻近的数据点来估计未知点的值。（局部方法）;1、全局方法

利用每个可利用的控制点来构建一个方程或模型，该模型可用于估算未知数值。

（1）趋势面分析

趋势面分析用多项式方程拟合已知数值的点。该方程又称趋势面模型，线性趋势面方程：zx,y＝b0+b1x+b2y

特征值z是x和y的函数。系数b由控制点估算。其拟合程度可用相关系数确定。每个已知点观测值和估算值之间的偏差或残差可以计算出来。;拟合更复杂的面要求更高次的趋势面模型，如三次趋势面方程：

zx,y＝b0+b1x+b2y+b3x2+b4xy+b5y2+b6x3+b7x2y+b8xy2+b9y3

三次面包含山和谷。统计检验能用于比较几种可选模型的拟合程度。GIS软件包如ARC/INFO提供了多达12次趋势面模型。图13.3是由105个数据点构建的爱达荷州年平均降水量的三阶趋势面等值线图。;17;;2局部方法

该方法用一组控制点样本来估算未知值，因此控制点对该方法十分重要。第一要点是用于估算的控制点个数。GIS软件包通常允许用户自己确定控制点的个数或用默认值(7～12个)。你也许认为控制点越多，估算结果越精确。然而这种设想的正确与否取决??控制点的分布与要估算单元的关系以及空间自相关程度。控制点越多通常意味着估算越通用化。;控制点个数确定之后，下一步就是控制点选择。简单办法是用离估算点最近的点作为控制点，另一种办法是用半径来选择控制点，半径的大小必须根据控制点的分布来调整。例如，ARC/INFO和ArcView都提供了这两种方法。其他方法考虑了方向因素，例如，象限法或八方向法。象限法是从围绕每个要估算单元的四个方向选择控制点，八方向法是从八个方向来选择控制点。;（1）泰森多边形

泰森(Thiessen)多边形围绕已知点样本构建而成，使得在泰森多边形内的任意点与多边形内的已知点更接近，而不是与其他已知点接近。泰森多边形最初用于估算区域降水量的平均值。;泰森多边形要求在已知点之间构建初始三角形，亦即连接已知点形成三角形。因为连接点的方法不同，形成的三角形也不同。与构建不规则三角网相似，德劳内三角测量常用于构建泰森多边形。德劳内三角网测量确保了每个已知点都与它最近的点相接，这样就使得三角形尽量接近等边。经过三角形每条边的中点画垂线，连接起来就可以很容易地构建泰森多边形(图13.4)。泰森多边形也称为冯罗诺(Voronoi)多边形。;23;(2)密度估算

密度估算基于点的分布及其已知值来量测格网的密度。一种简单密度估算方法是将格网置于点分布图上，将落在每个单元的点列表，将点值加和，将单元的点值总和除以单元大小，就估算得每个单元的密度。;图13.5显示一个简单密度估算的例子。输入是以50m间距标绘的看到鹿的地点的分布。每个鹿的地点有一个计数值，表示在该地一只鹿被看到多少次。输出是密度格网：单元大小是lhm2，密度用每公顷看到的次数来表示。;核估算(kernelestimation)是一种不同的密度估算方法，它用核函数联系每一个点或观测点。表达为双变量概率密度函数，核函数看起来像是一个隆起(bump)，以一个点为中心在一个定义的带宽或窗口范围内逐渐减小到0(图13.6)。核函数和带宽决定了隆起的形状，其形状反过来决定了在估算中的平滑量。在点x上的核密度估算值是