1基础空间数据库建设流程2资料处理与编辑3数据库建立第十章第十章 基础空间数据库建立基础空间数据库建立1、地形图数字化方法2、遥感影像数字化方法3、数字高程模型库建立过程（1）野外实地测量 测距经纬仪（2）现有地形图数字化 自动半自动数据获取（3）解析航空摄影测量 一般采用一次性采样3、数字高程模型库建立过程（4）激光扫描测距仪 激光可以通过地形表面的植被。1、对建库资料的要求（1）资料内容（2）资料精度（3）资料现势性（4）资料介质（5）资料形式二、资料预处理2、资料预处理的内容 预处理可以消除建库基础资料中的一些模糊或错误的地方，也可标示出待数字化的内容，以便于数字化处理。（1）图面预处理检查相邻图幅的接边情况，保证图形相接、注记一致。添补不完整的线划，将模糊不清或因模拟形式的局限而中断的各种线状图形进行加工。例如道路中断部分。 将不清晰或遗漏的图廓角点标绘清楚，以便于图幅配准。检查多边形是否闭合，按背景要素进行闭合处理。将图面预处理中发现的重大问题及处理意见记录在图历薄中。（2）属性表格整理 主要工作有：碎部面积量算表、基础台帐和各种统计薄的整理、数据项名称、度量单位的统一、关键字段设计等。1、分幅数字化 基本工作是将地理要素的空间位置和范围转换为一系列x,y坐标，形成点、线、面等几何表示，按照确定的空间数据结构描述地理要素。（1）手扶跟踪数字化 将需数字化的图件固定在数字化板上，用鼠标方式手扶跟踪地图上的各种地理特征，以获取x,y坐标。原图准备输入原始参数三、资料处理与编辑输入数字化图幅四角点的坐标和已标识的控制点坐标。分层采集数字化原图上的图形。检查并改正数字化错误。 手扶跟踪数字化的精度主要取决于作业员的技术熟练程度和状态。作业员的经验和技能主要表现在能选择最佳点位来数字化地图上的点、线、面要素，判断跟踪仪的十字丝与目标重合的程度等能力。 手扶跟踪数字化方式便于直接针对特定数据进行采集，数量小，数据处理的软件也比较完备。缺点是工作量大，自动化程度低，数字化的精度依赖于作业员的操作技能和状态，速度比较慢。随着自动扫描数字化等方式的兴起和发展，该作业方式逐步被替代，目前大批量地图的数字化已不再采用手扶跟踪方式。（2）地图扫描数字化 利用扫描仪将地图或航片等扫描形成栅格数据，然后通过栅格到矢量的转换，形成矢量地图数据。原图扫描 扫描参数设置： a. 设置扫描模式。二值、灰度、彩色 b. 扫描分辨率设置 c. 其他光学设置。 亮度、对比度、色调等。 d. 设定扫描范围扫描数据处理 a. 二值化 将彩色或灰度扫描影像数据转换成二值化影像，以便压缩数据和提取线划信息。 b. 细化 c. 矢量化及冗余去除 d. 断线修复 例如，水系遇桥断开，道路被湖面隔离不连续等。 e.要素提取 空间要素、填充晕线和字符符号提取等。 f.符号识别 文字和地图符号识别。 g.属性赋值 线状要素、多边形赋值交互式地图扫描数字化 扫描数据处理还不能实现全自动化，必须通过人机交互加入手工处理，解决软件难以处理的任务。2、数据编辑与图幅接边（1）数据检查与编辑 分幅数字化完成后，作业员对完成的图幅进行检查，及时编辑改正发现的错误。错误类型：注记遗漏、重复或参照比例尺不正确变形。应采用控制点纠正变形线要素的位置不正确线要素缺失、采集不完整或重复线要素的要素代码不正确注记的要素代码不正确注记的字体、大小、颜色、间距不正确。我们使用自编程序根据要素代码自动纠正。 对于以上错误，都不可能完全避免。因此，数据检查与错误改正是非常必要的。对错误的数据检查方法有：在屏幕上用地图要素对应的符号显示数字化的结果，对照原图检查错误。结果输出在透明材料上。面状要素拓扑检查要素代码不同的线要素，用符号区分等高线依据等高距关系，编制软件检查高程的赋值是否正确。关闭其他要素代码值的注记来检查注记要素的要素代码。参照比例尺检查注记要素是否正确，或者观察它在设定的比例尺下是否有正确的字体大小。（2）图幅接边处理 数据接边是指把被相邻图幅分割开的同一图形对象不同部分拼接成一个逻辑上完整的对象。将多个分幅数据合并成一个大的GIS数据库时，需要进行图幅数据的边沿匹配处理。 图幅接边要在规定的限差范围内进行。3、数据分层 在完成图形数据采集之后，应进行数据分层，可能采用不同于目标数据库的分层方案。 数据分层时要考虑拓扑关系的处理。许多GIS软件不能管理和维护不同要素层之间的拓扑干系，拓扑关系只能在同一个数据层中进行管理和维护。这时，应先进行拓扑编辑和处理，然后进行数据分层。4、拓扑编辑与处理（1）拓扑检查与编辑 消除不合理的悬挂弧段，对多边形边界进行闭合处理。（2）多边形生成 多边形生成要在完成拓扑检查和数据分层之后进行。每个多边形要素层可以使用若干个线要素层来创建。5、属性数据录入 键入法和光学识别技术是属性录入的两种基本方法。 属性数据一般采用批量录入的方式，分要素类批量录入该要素的各个实体的属性信息，然后使用关键字连接图形对象与属性记录，其作业效率相对较高。6、其他处理（1）坐标系转换（2）投影转换 正解变换、反解变换和数值变换（3）几何纠正 纠正由纸张变形所引起的数字化数据的误差。有仿射变换、相似变换、二次变换等。1、数据字典和数据索引的生成 数据索引是指对土地利用数据库建立的空间索引，目的是为了提高数据检索的效率。 数据字典是关于数据库中的各个表的所有属性字段的名称、字段值、数据描述的定义数据库。其建立目的是保证数据的规范性、高效性和可维护性，方便数据管理。四、数据库建立2、图形与属性数据库的建立3、设立用户密码、规定用户使用权限4、软件系统与数据的融合检查5、数据库系统试运行测试四、数据库建立1空间数据质量概念2空间数据质量基本特点3影响数据质量问题的各种因素分析4数据质量元素5空间数据质量模型6数据质量评价方法空间数据质量空间数据质量1、概念 空间数据质量是指空间数据适用于不同应用的能力。通常用空间数据的误差和正确率来度量。主要包括属性精度、数据源、点位精度、要素完整性和属性完整性、数据逻辑一致性、数据现势性等。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。一、空间数据质量概述 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。只有了解矢量基础地理数据质量之后才能判断矢量基础地理数据对某种应用的适宜性。1、精度 即对现象描述的详细程度。例如同样的两点 2、不确定性 指某现象不能精确测得。当真值不可测得或无法知道时，就无法确定误差，因而用不确定性取代误差。例如海岸线 二、空间数据质量的基本特点 3、准确度 即测量值与真值之间的接近程度，可用误差来衡量。4、相容性 指两个来源的数据在同一个应用中使用的难易程度。 两相邻地区的交通道路图。5、可得性 获取或使用数据的容易程度。 6、一致性 对同一现象或同类现象表达的一致程度。例如，同一条河流，在地形图上和在土壤图上形状相同。 7、现势性 数据反映客观现象目前状况的程度。 8、完整性 具有同一准确度和精度的数据在特定空间范围内是否完整的程度。一般来说，空间范围越大，数据完整性可能就越差。 空间数据是通过对现实世界中的实体进行了量测、解译、数据输入、数据处理以及数据表示而完成的；从空间数据的形式表达到空间数据的生成，从空间数据处理变换到数据的应用，无不存在着对空间数据质量的影响。三、影响空间数据质量问题的各种因素分析 1、空间现象自身的不稳定性 矢量基础地理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性和过程在空间、专题、时间和内容上的不稳定性。2、空间现象的表达 数据采集、制图过程中采用的测量方法以及量测精度的选择受到人类自身关于空间过程和特征的认识和表达的影响，通过它们生成的数据都有可能出现误差。（1）表达方式 某实体以何种图形要素或图形要素的组合来表达取决于实体自身的地理特征（包括空间特征、属性特征）以及用户的特殊需求。因此，其间必然存在图形表达的合理性问题。不合理的表达必然导致误差的产生。（2）语义 在很多学科中，许多概念还没有取得一致性的认识，即使是同一学科领域的专家，他们对同一种具有空间特征的变量的认识也可能有很大差异。变量概念理解的不一致性必然导致数据测量误差的产生。3、数据处理中的误差 数据录入后进入数据处理过程中产生的误差，导致误差的产生主要包括地图投影变换、空间分析、数据转换等因素。 空间分析：在数据之间建立拓扑关系和不同数据层进行匹配、叠加与更新时，也会产生空间位置和属性值的差异。 地图投影变换：地图是通过特定拓扑变换的三维椭球面上的地物在二维场中的平面表示。在不同的投影形式下，地理特征的位置、面积和方向的表现会有差异。 数据的可视化表达：数据在可视化表达过程中为适应视觉效果，需对数据的空间特征位置、注记等进行调整，由此会产生数据表达上的误差。这种误差是累计和扩散的，前一个过程的累计误差可能成为下一个阶段的误差起源，从而导致新的误差的产生。 地图数字化及矢量化处理：在数字化过程中，采点的位置精度、空间分辨率、属性赋值等都可能产生误差。4、矢量基础地理数据使用中的误差 在矢量基础地理数据使用过程中也会导致误差的出现。 一是对数据解释的偏差，即解译误差；对于同一种空间数据来说，不同用户对它的内容的解释和理解可能不同。 二是缺少对数据集相关信息的声明。数据处理过程误差来源数据采集野外测量误差：仪器误差、记录误差遥感数据误差：辐射和几何纠正误差、信息提取误差地图数据误差：原始数据误差、坐标转换、制图综合及印刷数据录入数字化误差：仪器误差、操作误差不同系统格式转换误差：栅格-矢量转换、三角网-等值线转换数据存储数值精度不够空间精度不够：每个格网点太大、地图最小制图单元太大数据处理分类间隔不合理多层数据叠合引起的误差传播：插值误差、多源数据综合分析误差比例尺太小引起的误差数据输出输出设备不精确引起的误差输出的媒介不稳定造成的误差数据使用对数据所包含的信息的误解对数据信息使用不当 数据质量元素是指记录数据集质量的定量成分，它是产品满足用户要求和使用目的的基本特性。 按数据质量特性的详细程度，数据质量可分为一级质量元素、二级质量元素（一级质量元素的子元素）、三级质量元素（二级质量元素的子元素），依此类推。四、数据质量元素1、数据质量定量元素（1）属性精度 指实体的属性值与其真实值相符的程度，属性精度一般取决于数据的类型，而且常常与位置精度有关。（2）位置精度 也称为定位精度，为实体的坐标数据与实体真实位置之间的接近程度。（3）数据完整性 指地理数据在范围、内容及结构等方面覆盖所有要求方面的完整程度。（4）时间精度 描述要素的时间属性和时间关系的精度。主要指数据的现势性。可以通过数据采集时间、数据更新的时间和频度来实现。（5）逻辑一致性 描述数据结构、要素属性和它们间的相互关系符合逻辑规则的程度。它是指数据关系上的可靠性。（6）用户定义(数据质量元素或数据质量子元素) 描述由数据生产者确定的数据集质量。2、数据质量定量元素子元素数据质量定量元素数据质量定量子元素数据质量定量子元素含义时间精度时间的量测精度数据集使用时间参照系统的正确性时间的一致性时间序列的一致性时间的有效性数据在时间上的有效性位置精度绝对精度数据集坐标值与可接受的值或真值之间的接近程度相对精度数据集中要素相关位置与各自对应的、可接受的相关位置或真值之间的接近程度格网数据位置精度格网数据起始单元位置的值与可接受的值或真值之间的接近程度，分辨率大小完整性多余数据集中有多余的数据缺少数据集中缺少应有的数据属性精度分类正确性要素或属性对分类标准的一致性程度定量属性的正确性定量属性的精度非定量属性的正确性非定量属性描述的正确性逻辑一致性概念一致性符合统一概念模式规则值域一致性同在界定的值域范围内格式一致性数据存储与数据集物理结构、规定格式的一致性程度拓扑一致性数据集逻辑特征和拓扑关系的正确性3、数据质量非定量元素 数据质量的非定量元素用综述的方式描述数据集非定量的质量内容，包括三方面的内容：（1）目的。描述生产数据集的原因和主要目的。（2）用途。描述数据集对于数据生产者和数据用户等的应用范围。（3）数据志。描述数据集的历史沿革，即数据集从获取、编辑到现状完整生命周期的有关描述。数据志包括两个独立的部分：数据源信息和数据处理步骤、重要处理事件(转换、维护)信息。1、 数据质量模型定义 数据质量模型，即是全面描述空间数据各项质量指标的数学模型。不同类型的空间数据应采用不同的数据质量模型来评价。 同时，空间数据质量是众多影响因素共同作用的结果。因此，数据质量模型的确立，应在充分考虑这些因素后再确立其质量特性及相应的权重值。五、空间数据质量模型2、 直接评价质量模型 从用户的角度出发，直接评价质量模型应包括可用性、可共享性和可加工性三个方面。 空间数据质量可用性可共享性可加工性位置精度属性精度逻辑一致性要素完备性现势性附件质量存储格式要素分类编码3、 间接评价质量模型 间接评价的依据是一些间接信息，没有直接面对最终的数据集，其质量模型的选取只能以间接信息来确定。空间数据质量数据源质量数据生产质量数据加工处理质量图形数据质量属性数据质量文档数据质量数字化质量数据转换质量计算误差拓扑分析质量图层叠置质量4、 通用数据质量模型 基于空间数据质量元素已有研究成果及分析，采用“精度”、“一致性”、“完整性与正确性”三个指标，作为衡量GIS数据质量的一级质量元素。再将一级质量元素分二级质量元素，在二级质量元素下分三级质量元素，组成数据质量元素集合，从而建立基于数据内容的、统一的GIS数据质量模型，为GIS数据质量评价提供通用的质量指标及参数。5、 数字线划图质量模型 基于前面提出的矢量基础地理数据质量模型，对数字线划图（DLG）的数据质量模型作如下定义：一级质量元素分数据质量和资料质量，二级质量元素分数学精度与属性精度、逻辑一致性、完整性与正确性、元数据及资料质量。结果如表所示。一级（Ni）权(Pi)二级(Nij)权(Pij)数据质量0.80属性精度与数学精度0.35图形正确性及要素完整性0.35逻辑一致性0.30资料质量0.20元数据及资料质量16、 数据质量模型参数的确定 空间数据各质量元素对评价结果的贡献大小采用权重系数表示，权重系数的大小反映了各参评质量元素在评价中的相对重要程度。 对GIS中的数据进行质量评价时，在数据按上述质量指标检查后，按各自的评价模型进行评价，权重系数取值的好坏将直接影响到评价结果。 GIS数据质量元素的权重系数确定方法为：专家调查法或专家征询法。咨询矢量基础地理数据质量控制领域多个专家，由每位专家根据每个质量元素的重要程度给出各质量元素的权重，统计计算数据质量模型中各质量元素的权重系数。层次分析法(即AHP方法)；主观经验判断法。确定权重系数时，起主导作用的质量元素的权重系数应大一些，而那些容易修改的因素，如错误或遗漏的权重系数不易过大。 六、数据质量评价方法数 据质 量评 价方 法直接质量评价方法抽样检测评价全面检测评价间接质量评价方法1、 缺陷扣分法 首先计算单位产品的得分值，然后由单位产品的得分值来评价产品的质量。其具体操作是，将单位产品的满分设为100分，先对矢量基础地理数据产品中的缺陷进行判定，并对各缺陷按其严重程度进行扣分，再将各缺陷扣分值累加，最后用100减去累加的扣分值作为该产品的得分值，再由得分值判定产品质量。2、基于ISO/TC211加权平均法 ISO/TC211的加权平均法属于数据质量直接评价的方法。 选择适用的数据质量元素和子元素，将数据集按特征分成若干地物要素（如居民地、道路、水系、植被等），给每一种分配适当的权重，再进行抽样，统计总量占抽样数据的百分率，得出数据集各地物要素的正确率Ci，最后按照各地物要素的权重计算其加权平均，并把它作为数据质量的结果值。