GIS基本概念诵记_5.docVIP

1, 数据是用以载荷信息的载体。它可以是记录下来的某种可以识别的物理符号，数据的具体形式多种多样，如文本、图像、声音等都可以归入数据的范畴。 数据处理，是指对数据进行收集、筛选、排序、归并、转换、检索、计算以及分析、模拟和预测的操作，其目的就是把数据转换成便于观察、分析、传输或进一步处理的形式；把数据加工成对正确管理和决策有用的数据；把数据编辑后存储起来，以供不断使用。数据处理是为了解释，而数据解释需要人的智慧、学识和经验。 地理数据的基本特征：属性特征（非定位数据），表示实际现象或特征，例如变量、级别、数量特征和名称等等。空间特征（定位数据）：表示现象的空间位置或现在所处的地理位置。空间特征又称为几何特征或定位特征，一般以坐标数据表示，例如笛卡尔坐标等。时间特征（时间尺度）：指现象或物体随时间的变化，其变化的周期有超短期的、短期的、中期的、长期的等等。 空间特征数据记录的是空间实体的位置、拓扑关系和几何特征，这是地理信息系统区别于其他数据库管理系统的标志。空间特征指空间物体的位置、形状和大小等几何特征，以及与相邻物体的拓扑关系。 专题特征数据指的是地理实体所具有的各种性质，如地形的坡度、坡向、某地的年降雨量、土地酸缄类型、人口密度、交通流量、空气污染程度等。专题属性特征通常以数字、符号、文本和图像等形式来表示。 时间属性数据是指地理实体的时间变化或数据采集的时间等。严格地讲，空间数据总是在某一特定时间或时段内采集得到或计算产生的。 2 量测对特定现象的测量就是根据一定的标准对其赋值或打分。为了描述地理世界，对任何事物都要鉴别、分类和命名。这些都是量测的组成部分。 命名式的测量尺度也称为类型测量尺度，只对特定现象进行标识，赋予一定的数值或符号而不定量描述。对命名数据的逻辑运算只有“等于”或“不等于”两种形式，而其近似均值只能使用众数。 次序测量尺度是基于对现象进行排序来标识的，如可以把山峰按高度分级为极高山、高山、中山、低山和丘陵等，将坡度分为陡、中、缓等。不同次序之间的间隔大小可以不同。对次序数据的逻辑运算除了“等于”与“不等于”之外，还可以比较它们的大小，即“大于”或“小于”。 不参照某个固定点，而是按间隔表示相对位置的数。间隔测量尺度与比例测量尺度相似，但是间隔尺度的测量值无真的零值。比例数据和间隔数据可用于加、减、乘、除等运算，而且可以求算术平均。 比例测量尺度的测量值指那些有真零值而且测量单位的间隔是相等的数据，比例测量尺度与使用的测量单位无关。 3 数据质量基本概念 准确性（Accuracy） 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。 精度（Precision） 即对现象描述的详细程度。如对同样的两点，精度低的数据并不一定准确度也低。 空间分辨率(Spatial Resolution) 分辨率是两个可测量数值之间最小的可辩识的差异。那么空间分辨率可以看作记录变化的最小距离。 比例尺（Scale） 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。 误差（Error） 定义出一个所记录的测量和它的事实之间的准确性以后，很明显对于大多数目的而言，它的数值是不准确的。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。 质量问题的来源 空间数据质量问题的来源 从空间数据的形式表达到空间数据的生成，从空间数据的处理变换到空间数据的应用，在这两个过程中都会有数据质量问题的发生。下面按照空间数据自身存在的规律性，从几个方面来阐述空间数据质量问题的来源。 空间现象自身存在的不稳定性 空间数据质量问题首先来源于空间现象自身存在的不稳定性。空间现象自身存在的不稳定性包括空间特征和过程在空间、专题和时间内容上的不确定性。空间现象在空间上的不确定性指其在空间位置分布上的不确定性变化；空间现象在时间上的不确定性表现为其在发生时间段上的游移性；空间现象在属性上的不确定性表现为属性类型划分的多样性，非数值型属性值表达的不精确性。因此，空间数据存在质量问题是不可避免的。 空间现象的表达 数据采集中的测量方法以及量测精度的选择等受到人类自身的认识和表达的影响，这对于数据的生成会出现误差。如在地图投影中，由椭球体到平面的投影转换必然产生误差；用于获取各种原始数据的各种测量仪器都有一定的设计精度，如GPS提供的地理位置数据都有用户要求的一定设计精度，因而数据误差的产生不可避免。 空间数据处理中的误差 在空间数据处理过程中，容易产生的误差有以下几种： 投影变换：地图投影是开口的三维地球椭球面到二维场平面的拓扑变换。在不同投影形式下，地理特征的位置、面积和方向的表现会有差异。 地图数字化和扫描后的矢量化处理：数字化过程采点的位置精度、空间分辨率