地理数据的特点篇1
关键词：激光点云数据三维建模模型重建
中图分类号：p228文献标识码：a文章编号：1672-3791（2015）04（b）-0049-02
传统的三维建模是基于图片信息的场景建模和表现，这种技术存在着缺少真实感，三维几何信息不准确以及处理速度缓慢的缺点。因此，近年来基于激光扫描技术的三维建模技术成为了研究热点。激光扫描仪能够直接获取景物的深度信息，方便快捷。此外，利用激光扫描技术进行三维重建能够有效恢复出具有准确几何信息和照片真实感的三维模型。
整个点云数据建模过程包括数据预处理和模型重建。数据预处理为模型重建提供可靠精确的点云数据，降低模型重建的复杂度，提高模型重构的精确度和速度。数据预处理阶段涉及的内容有点云数据的滤波、点云数据的平滑、点云数据的缩减、点云数据的分割、点云数据的分类、不同站点扫描数据的配准及融合等；模型重建阶段涉及的内容有三维模型的重建、模型重建后的平滑、残缺数据的处理和模型简化等。实际应用中，应根据三维激光扫描数据的特点及建模需求，选用相应的数据处理策略和方法。
1数据预处理
针对车载激光点云数据的特性，将数据预处理方法分为两类，半自动的数据预处理方法和全自动的数据预处理方法。
1.1半自动数据预处理方法
半自动的方法主要是利用现有的各种类型的点云数据处理软件，如三维激光扫描仪配带的相应点云数据处理软件或逆向工程领域比较著名的商业点云处理软件，一般都具有点云数据编辑、拼接与合并、数据点三维空间量测、点云数据可视化、空间数据三维建模、纹理分析处理和数据转换等功能，但它们往往具有通用的处理功能，对于特定的数据处理效果有一定的不足之处，在功能和性能上也或多或少存在一定缺陷，且一般比较昂贵。
1.2全自动数据预处理方法
全自动的数据预处理方法主要是通过一定的算法来实现点云数据预处理，包括点云数据滤波，点云数据分类等。
数据滤波的目的是为了去除测量噪声。实际测量过程中存在各种因素的影响，观测数据往往不是理想的结果。为了得到合理正确的目标物体形体信息，需要对观测数据进行滤波，剔除掉含有粗差的相关观测数据和无效形体数据，从而得到目标物体形体信息的最佳估值。
由于激光扫描仪对空间信息采集的盲目性，使得激光点云数据在三维空间的分布形态呈现随机离散性，在这些离散点中，有些位于真实地形表面，有些位于人工建筑物（房屋、塔、输电线等）或自然植被（树、灌木、草等）上。如果直接利用这些点进行建模，处理的难度非常大。因此，要在激光点云数据中提取目标对象的三维信息进而构建其三维模型，就需要对去噪滤波后的数据点进行分类，将其划分成具有单一几何特征的拓扑结构区域。
1.3数据预处理结果
按照以上算法流程编写matLaB程序，实现地面点与非地面点的分离，用本算法进行滤波时要注意滤波参数的设置，通常要根据不同地表形态来选取适当的参数。应用本算法对铁路两旁的数据进行了滤波处理，前后对比效果如图1、2所示，从中可以看出该算法能很好的实现地面点与非地面点的分离，但是该算法需要输入很多滤波参数，如地形坡度，窗口大小等，这些直接影响着滤波的效果，因此要实现很好的滤波需要根据实际地形情况反复试验几个滤波参数。
2模型重建
点云数据经过滤波分类处理之后，就可以针对分出来的不同类别采用不同的建模方法了，这里滤波分类主要分为地面点和非地面点，所以，模型重建也通过这两类来分析。
2.1地面点建模
与通常的栅格影像数据不同，激光点云数据是离散分布的不规则点数据。因此，要用模型的形式表示地形表面分布，就需要进行网格化处理，即将离散的点连续化。我们采用三角网的方式对数据进行组织，地形表面由连接数据点的三角形构成，通过进行插值实现对地形表面的逼近和近似，这是对地形表面的一种精确表达。在本文的试验研究中，采用tinmodel5提供的构网模块实现了将分类后的离散的地面点构建为不规则三角网（tin），如图3所示。
2.2非地面点建模
非地面点比较复杂，包括建筑物、植被、道路两旁设施等。随着autoCaD、maya、逆向工程等三维建模软件的出现，可以通过人机交互的手段来辅助三维建模，如图4所示为利用逆向工程软件imagewave对城市道路两旁的建筑物点云数据进行建模效果图，图5展示了利用软件对模型进行纹理映射与可视化。但这些方法费时费力，而且对使用者的技巧要求很高，对于结构复杂、不规则的场景建模更是无能为力。
显然纯粹地利用三维建模软件实现激光点云非地面点数据的模型重建，并非一个好的办法，研究怎样从这些离散的三维点云中快速准确地构建出真实的模型显得尤为重要，逆向工程中用激光扫描某个特定物体获得的数据直接重构物体，但此方法在车载激光扫描测量中不可行，因为是它是自动目标采集，扫描无特定目的，不能控制扫描哪些物体。所以激光扫描的数据量非常大，如果直接进行三维重构的话消耗太大，必须先对距离图像进行处理，提取出特征点、特征线和特征面再继续建模。由于到目前为止，还没有距离图像分割和特征提取的成熟、可行方法，使得当前的激光扫描系统都采用与CCD或类似图像采集设备集成，其中距离图像以用于构建高精度的Dem为主，图像分割和特征提取则采用CCD影像数据解决。这种联合作业方式使得系统运行成本高、控制比较复杂、数据存储量大、多源数据处理与融合复杂。目前对距离图像的数据处理方法集中在构建DSm/Dem上，或者附加CCD影像进行融合，对直接从距离图像中进行目标分类和特征提取的研究比较缺乏。鉴于此本文通过阅读文献，针对车载激光点云数据总结了以下的建模方法和步骤。
（1）对非地面点进一步分类。
通过车载扫描系统获得的点云数据中非地面点存在很多杂点，受车体行驶周围影响很大，如要对道路两旁建筑物建模，则建筑物点云受路两旁的树木，广告牌、线杆以及周围车辆等影响很大。这样直接用这些点云数据进行建筑物建模，效果会很差，所以有必要对非地面点进一步分类，可分为建筑物，线杆以及其它地物点（如植被、路灯、公交站牌、广告牌等）等。其中建筑物是非地面点中最重要的部分，也是通常最关心的地物。
（2）通过点云数据对建筑物进行特征提取。
利用前面提出的数据分类方法，考虑建筑物自身的几何特征，设计了一个简单的建筑物特征提取方法：首先，从分类后的激光扫描数据中提取出建筑物数据；然后，从建筑物数据中提取出每个格网单元中Z值最大和Z值最小的数据点，这些点就是建筑物的特征点；后续处理中，可以从这些特征点中探测线特征或者用线段拟合这些特征点得到建筑物的特征线，也可以导入专业建模软件直接参与三维建模。
（3）线杆提取。
线杆提取基于以下的假设：①杆是独立的直线；②杆近乎垂直；③杆有最小高度；④杆应在建筑物或墙面的前面。当然以上假设也限制了一些杆的提取，比如杆正好在建筑物或墙面附近，这样干扰点比较多，本算法暂不考虑这些。设置一个距离门限值来识别独立的直线，线的独立性通过计算线间的垂直中心距离来得到；设置一个倾斜角门限值来识别直线在倾斜角范围内是否垂直；有时，杆的底部被植物或小的物体掩藏起来，此时只能得到杆的上部。因此设置另一个门限值来检查杆的底部的位置；当杆目标很小时，激光数据也可能不包含反射自杆的点，这些小物体的获取依赖于车速。车速决定激光数据的沿轨迹分辨率，当车速过快时极少杆被扫描到，所以有些时候还要人工对比一下图像数据再做决定。
（4）其他地物提取。
其他地物如树，对其进行特征提取和重构由于树形状的极度不规则性，数据处理非常复杂，且在城市环境中知道树的具体形状特征意义也不大，一般情况下只要知道树的位置和高度既可。
3结语
该文结合某三维建模案例，探讨了基于激光点云数据的数据预处理方法和模型重建方法，论文探讨了半自动数据预处理方法和全自动数据预处理方法，给出了全自动数据预处理的算法流程，在模型重建中，论文探讨了地面点重建和非地面点重建。该方法能够很好的为快速三维建模进行服务，尤其是比较关注街道两侧信息的三维获取，这将大大减少人工三维数据获取及其建模的工作量，将有很好的应用前景。
参考文献
[1]石波，卢秀山，王冬，等.基于多传感器融合的车载三维测量系统时空配准[J].传感器与微系统，2007，26（9），14-16.
地理数据的特点篇2
关键词：基础地理信息数据；存储方法；融合技术
基础地理信息是各类地理信息用户的统一空间载体，面向社会方方面面，应用范围极为宽广，且具有极高的通用性、共享性和社会公益性。近年来，信息化测绘发展迅速，要满足信息化社会需求，必须包含详细的环境、资源、经济、人文、社会等方面的信息，以增加测绘服务内容，丰富服务形式，这就需要加强基础地理信息数据的处理，加强基础地理信息数据与其他信息的和管理。
1基础地理信息数据基本特性
基础地理信息数据是空间数据中最具体普遍性、通用性和利用价值的信息，承，对于促进测绘行业的信息化建设与发展有着十分重要的作用，同时也是打造“智慧城市”的基础框架。关于基础地理信息数据的基本特性，主要包括以下几方面：（1）空间特性，即地物的空间分布状况；（2）属性特性，表现现象的特征。（3）时态特性，描述现象或物体时间上的变化。（4）基础性与统一性，基础地理信息数据是基础测绘的成果资料，涵盖了包含地形、地貌、环境、建筑、控制点、交通等信息在内的全部基础地理信息，需进行统一管理。
2基础地理信息数据相关处理技术
2.1基础地理信息数据存储方法
基础地理信息数据存储是在模型设计的基础上对数据进行管理的核心内容，目前，对于地处地理信息数据的存储方式主要有基础地形数据存储、栅格数据库存储、3D产品数据库、地名数据库、元数据库、大地成果数据库这几种方式。以大地成果数据库为例，数据主要由平面三角控制网、GpS控制网、水准控制网及控制点组成，数据库中包含了控制网拓扑、结算等信息，将这些数据与DLG数据叠加起来可实现对整个控制网分布的可视化展示和管理，关于大地测量要素的存储，一般采用比例尺方式，适用于不同比例尺的同类大地测量要素存储在同一个物理分层。
要使基础地理信息数据保持较好的现势性，就要不断对数据进行更新和集成，直到达到测绘部门对数据的要求。
集成管理海量基础地理信息数据是对多源、多类型、多格式的基础地理信息数据进行整理、融合和分化，需要以可视化方式组织数据，进行叠加分析和数据转化，集成栅格数据和矢量数据，在此过程中，兼顾数据在空间、时间特性上的融合性、在物理和逻辑上的高效统一性以及在自身表达上的精确性，也就是根据不同类型、来源的数据的特点，对它们进行一系列的操作和转化，消除其中差异，完成匹配融合。但该技术往往需要人工综合处理，效率较低，给智能化集成基础地理信息数据带来困难。
矢量数据易于编辑，绘图精度高，与文字注记结合简便，但过于抽象化，现实感不足，栅格数据则具有强烈真实感，且数据量大，缺点是缺少注记。根据矢量数据和栅格数据特点，将它们融合为一体存储起来，将它们统一起来进行一致的操作、分析和显示，是基础地理信息数据管理的难点所在。一般做法是以栅格数据为底图或背景，将适量数据和其余专题数据叠加在上面，实现两者统一浏览、操作、查询及应用，但要实现这种应用，必须有统一的坐标参考系。
无缝集成多源地理空间数据属于数据互操作模式的一种，此种方法无需过多考虑各种信息数据格式之间的异构性，主要是在地里信息应用程序中独特地访问数据架构模式，可进行多格式的数据直接访问和复合分析，具有格式无关性和位置无关性的特征，能开放式地获取信息。在逻辑上，无缝集成多源地理空间数据技术体系可分为用户层、中间层、服务层这三层架构，每个环节有确切职责，服务层主要通过中间层想用户层提供数据或文件，用户层则直接使用数据，中间层是服务层和用户层的纽带，负责两者之间的交互和连通。
2.2基础地理信息数据融合技术
基础地理信息数据融合主要分为三个阶段：第一个阶段是数据集成阶段，主要解决数据源在空间特征、属性特征和时间特征上的差异性，实现多格式数据的共享方式有数据格式转换模式、数据互操作模式和直接数据访问模式，此外基础地理信息数据共享还依赖于空间数据和属性数据以外的一类描述空间数据集的内容、质量、状态及其他特性的特殊数据――元数据，元数据允许完全的说明数据，方便用户了解其设定和限制，评估数据集对其需求实用性。第二个阶段是数据综合阶段，该阶段是主要是解决数据源在尺度特征上的差异性。第三个阶段是要素关系的处理与协调阶段，虽经过以上两个阶段被处理后的数据已基本上满足相关标准和规范，但是由于数据来源广泛、数据种类多，因而要素与要素之间、同一要素与不同实体之间的关系会产生冲突，这一阶段的主要任务就是解决多源数据要素间关系的冲突和矛盾。经过以上三个阶段的处理，最终会得到新的适合测绘需要的基础地理信息数据。
经过数据集成，基础地理信息数据被装入源数据库，补充性数据、影像数据等与源数据库存在于一体化数据处理平台，在相关处理系统的支持下，将数据源可视化，通过对比、分析，按照实际需求，从元数据库中提取出质量高、现势性好的基础地理信息数据，以目标数据库、算法为支持，以数据可视化平台为基础，经过数据综合和关系处理这两个过程，数据质量和现势性基本满足要求。
3结束语
总之，在这样一个信息化时代，测绘行业应转变观念，正确认识基础地理信息数据在测绘中的重要性，积极采用数据共享技术、融合技术、集成技术、实时更新技术等制作适应新形势需要的数据产品，使基础地理信息数据在测绘行业中更好发挥作用，从而促使测绘行业更好服务于政府职能，更好应用于应急响应和公共服务。
参考文献
[1]汪汇兵.基础地理信息时空一体化建模与管理方法研究[D].武汉大学，2011.
地理数据的特点篇3
关键词：数字化测图；内容、特点和应用
中图分类号：p231.5文献标识码：a文章编号：
0引言
数字化测图主要是一个进行数据采集，数据处理、图形编辑和图形输出的过程。以计算机为中心，并通过计算机对地形空间进行数据处理的数字地图。它实现了测图的自动化、数字化、高精度，赋予了地形图新的生命力，使大比例尺地形图测图与应用进入了新的发展时期。与传统的模拟法测图相比，数字化测图工作对测绘事业更具有重要的意义。
一、数字化测图工作的特点
1、数字化测图概念
20世纪80年代产生了电子速测仪,这种电子速测仪基础原理是数字化测图,是以计算机为核心。在外连输入输出设备硬件、软件的条件下,通过计算机对地形空间数据进行处理得到数字地图,使电子计算机技术日新月异的发展及其在测绘领域的广泛应用。从广义上说,数字化测图又称为计算机成图。主要包括:地面数字测图、航测数字测图、地图数字化成图、计算机地图制图。大比例尺数字化测图主要指野外实地测量即地面数字测图,也称野外数字化测图。目前我国测图行业常常使用的有三种,分别是原图数字化、航测数字成图、地面数字成图。就是将采集的各种有关的地物和地貌信息转化为数字形式,通过数据接口传输给计算机进行处理。一般来说分为三个步骤:数据采集、数据处理及地形图的数据输出,最终打印图纸、提供软盘等。得到了内容丰富的电子地图,绘出地形图或各种专题地图数字化测图的运行示意图数据采集点位信息、地物模型、绘草图数据处理、特征信息数据传输、地貌模型、屏幕编辑、绘图文件存盘地图,这还需要时由电子计算机的图形输出设备,例如如显示器、绘图仪等。
2、几种常见的数字化测图特点常见的数字化测图特点有点位精度高、改进了作业方式、便于图件的更新和加工利用、增加了地图的表现力、便于图件的更新、方便成果的深加工利用、可作为GiS的重要信息源等几种。数字化测图的工作过程主要有:数据采集、数据处理、图形编辑和图形输出。数字化测图工作的特点还分为外工作特点和内工作特点。外工业作特点主要有自动化程度高、作业周期短、测站覆盖范围大、工作范围易于划分、对测点依赖性强、对记录要求高、测量精度高;数字化测图内业工作的特点主要有成图周期短、成图规范化、成图精度高、分幅和接边方便、易于修改和更新、对外业记录依赖性强、对绘图人员要求高等。数字化成图技术的运用,省去了手工制图中图廓整饰、展点、草绘等高线、形成铅绘图、审校、修改、清绘着墨形成初步成果、验收、修正、最终提交成果资料等十分复杂的工作流程,使这一切工作都在计算机中进行,在成果验收时发现问题也可在计算机中修正。
二、数字化测图工作中应注意的事项
数字化测图不同于传统的模拟法测图，在测量实践中应正确认识与掌握数字化测图的特点。根据数字化测图的特点，在野外数据采集、内业数据处理与成图编辑中，应注意以下事项。
1、在控制测量中，使用GpS测量时，除必要的测量起算数据外，尽可能要有已知检测点，检测合格后，再把检测点加入控制网作为已知点进行平差计算，这样可以有效检测测量精度，防止测量错误。
2、使用全站仪进行碎部点数据采集时，应严格注意输入测站点与后视点。如果测站点与后视点错号（点号与位置均认识错误），实践证明无法检测出来，造成内业处理上的不便。
3、数字化测图内业图形编辑主要依靠外业记录，外业测量时，记录员应详细记清测点点号、点的属性、连线关系，必要时绘制草图。否则，内业处理时，容易造成错乱。
4、全站仪测距精度较高，但在野外测量时，不能盲目扩大测程及测站的覆盖范围，由于测角误差不可避免，因此应严格注意仪器的对中、整平、后视瞄准的精度。
5、在内业图形编辑时，各类地物符号应严格按照地形图图式要求进行编辑。以满足数字化成图的规范要求。
6、图形编辑应遵循“不清不绘”的原则，对记录不清的暂时不编辑，经外业检查后再进行编辑处理。遵循“边编辑边注记”的原则。对于大测区来说，野外采集的信息很多，为避免错误，每编辑完一个完整的地物，应及时加上必要的符号和文字注记，如独立树，应注记树的类别等。
7、数字化地形图是GiS系统的重要信息来源，在图形编辑时应注意结点的连接精度和封闭图形的闭合性，对应连接的线条应用编辑功能进行连接；对有特殊要求的地物应单独建立图层，并适当选取层的颜色。
8、数字化测图在分组测量时，各组测量的数据编辑完成后，应将整个测区到拼接起来，认真检查各组测图的衔接情况，检查处理后，再考虑整个测区地形图分幅的问题。
9、数字化地形图内业图形编辑完成后，应利用绘图机绘出样图，到实地进行认真的检查。检查内容主要包括地物有无漏测、属性注记是否与实际相符、陡坎的走向、电力线和通讯线的连线关系、等高线是否反映实际等等。对内业处理中有疑问的地方应重点检查。实践证明，实地检查是数字化测图必不可少的重要环节。
三、数字化测图应用
数字化测图是近几年随着计算机、地面测量仪器、数字化测图软件的应用而迅速发展起来的全新内容,广泛用于测绘生产、水利水电工程、土地管理、城市规划、环境保护和军事工程等部门.数字化测图作为一种全解析机助测图技术,与模拟测图相比具有显著优势和发展前景,是测绘发展的技术前言.目前许多测绘部门已经形成了数字图的规模生产.作为反映测绘技术现代化水平的标志之一,数字测图技术将逐步取代人工模拟测图,成为地形测图的主流。数字测图技术的应用发展,极大的促进了测绘行业的自动化和现代化进程.
四、结语随着计算机技术的普及，数字化测图技术也会日益完善。数字化地形图具有便于保存、修改、更新和建立电子地图的特点，其长远的经济效益是很可观的数字化测图与模拟法测图相比，虽然测量的内容没有变化，但这两种测量方法在本质上有很大的差别。本文简述数字化测图特点，结合数字化测图的实践经验，对数字化测图实践工作的整个过程提出了应注意的事项，对数字化测图工作实践具有重要的指导意义。
参考文献
〔1〕詹卫华肖高铭孙芳.数字化测图方法探讨.江西测绘
〔2〕宋伟东，张永彬等.数字测图原理与应用〔m〕.北京：教育科学出版社,2002
地理数据的特点篇4
【关键词】地质空间；三维建模；插值技术
0.引言
本文分析多种面向地质建模的空间插值方法后，根据数学地质理论、矿床的赋存条件及原始采样数据的分布特点，分析研究参数优化选择的有效方法，研究关键参数选取的方法，为进一步精确构建地质模型提供了数据保障。
1.空间插值的概念与分类
空间数据的插值可描述为：给定一组已知空间离散点数据，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，并根据该函数关系式推求出区域范围内其他任意点的值。空间插值方法很多，分类标准不一。如按照拟插入点的区间范围可以分为内插和外推；按原始数据空间分布完整性可以分为整体插值和局部插值。整体插值利用所有样本点进行全区特征拟合，而局部插值则仅利用相近的数据点对未知点进行估值，根据内插点的分布范围又可分为分块插值和逐点插值。
2.整体插值法
整体插值的拟合模型是由研究区域所有采样点的观测值建立的。整体插值主要通过多项式函数来实现的，其特点是不能反映插值区域的局部特性，因此该方法不直接用于空间插值，而是用来检测不同于总趋势的最大偏离部分。从数据中去除一些不符合总体趋势的宏观地物特征后，可用剩余残差来进行局部插值。
2.1趋势面法
多元回归插值法是一种常用的整体插值方法，一般用于确定数据的大规模的趋势，因此也被称为“趋势面拟合”。其原理是用函数代表的面来拟合现象特征的趋势变化。它的理论假设是地理坐标（X，Y）是独立变量，属性值Z也是独立变量且是正态分布的，同样回归误差也是与位置无关的独立变量。
用一个简单的示例来说明，地理或环境调查征值Z沿一个断面在X1，X2，…，Xn处采样，若Z值随X值增加而线性增大，则该特征值的长期变化可以用回归方程：Z(x)=b0+b1x+ε进行计算（其中b0，b1为回归系数，ε为独立于的正态分布残差。）。
然而许多情况下，不是以线性函数，而是以更为复杂的方式变化，则需用二次多项式Z(x)=b0+b1x+b2x2+ε或更高次的多项式进行拟合。对于二维的情况，X，Y坐标的多元回归分析得到的曲面多项式，形式如下：
一次趋势面的数学模型：Z=b0+b1x+b2y+ε
二次趋势面的数学模型：Z=b0+b1x+b2y+b3x2+b4xy+b5y2
三次趋势面的数学模型：Z=b0+b1x+b2y+b3x2+b4xy+b5y2+b6x3+b7x2y+b8xy2+b9y3
计算是一个标准的多元回归问题，大多数情况下可采用低次多项式进行拟合，一般次数为2或3就可以。次数高的多项式可以很好地逼近观测点，但计算复杂，而且其内插效果使整体分离，降低整体趋势；当多项式次数过高时，非观测点部分的估值会产生大幅震荡。
趋势面法反映总体拟合情况，有着总体的趋势，但是并不能很好地反映出局部特征，尤其是在边界上的拟合情况偏差较大。因此，趋势面法主要用于在使用某种局部插值方法之前，模拟大范围内的宏观变化趋势，而不直接用其进行空间插值。
2.2加权最小二乘拟合法
加权最小二乘拟合法是在趋势面分析基础上引入“距离权”的概念，从而使估值更为合理。具体方法如下。
已知样本点(X1,Y1,Z1)，(X2,Y2,Z2)，…，(Xn,Yn,Zn)，估值误差平方和为：
Q=(f(xi,yi)-Zi)
对每个样本点考虑一个距离权系数，通常为w(di)=，其中di=，ε为一个很小的正数。使总估值偏差和Q最小，则
Qmin=(f(xi,yi)-Zi)w(di)令
=0
=0i=1,2,3,...,n
通过最小二乘方程建立法方程，求得方程系数矩阵，再将插入点（X,Y）带入趋势面数学模型，可求得待估点高程值Z。
加权最小二乘拟合法不仅可以反映总体趋势，还可以反映局部的变化特征，但反映出的局部变化不是十分明显。通常这种方法在矿体连续的情况下（即没有断层的情况），也可以用来加密边界点。如果出现断层情况，在边界处拟合会出现下凹问题。
3.分块插值法
由于实际的估值区域复杂多变，不可能用一个多项式进行拟合，因此一般不用整体函数法进行内插，而是采用局部分块内插拼接的方法。所谓分块内插是把参考空间分成若干分块，对各分块使用不同的函数。分块的大小根据地貌复杂程度和参考点的分布密度决定。一般相邻分块间要求有适当宽度的重叠，以保证相邻分块间能平滑、连续的拼接。分块内插的特点是可以提供内插区域的局部特性，且不受其他区域的内插影响。典型的局部内插又分为线性内插、多项式内插、双线性内插、样条函数内插和多面函数内插等。
4.逐点插值法
逐点插值法是以待插点为中心，定义一个局部函数去拟合周围的数据点，数据点的范围随待插点位置的变化而移动，因此又称移动曲面法。
逐点内插方法只使用邻近的数据点来估计未知点的值，包括几个步骤：
（1）定义一个邻域或搜索范围。
（2）搜索落在此邻域范围内的数据点。
（3）选择能够表达有限点的空间变化的数学函数。
（4）为落在规则格网单元上的数据点赋值。
（5）重复这个步骤直到格网上的所有点赋值完毕。
逐点插值法的关键参数选取包括：所选择的插值函数，邻域的大小、形状和方向，数据点的个数，数据点的分布方式（规则或不规则）。
地理数据的特点篇5
关键词：遥感GiS电力优化选线空间分析分类
中图分类号：p208文献标识码：a文章编号：1672-3791（2015）03（b）-0078-02
输电线路径的勘测设计是电力工程建设中的一项主要环节，路径选择的优劣直接影响输电的安全性、便捷性和经济性。针对输电线路路径选择现已广泛使用卫片、航片、全数字摄影测量等新技术。特别是遥感技术可实时、快速、动态地提取输电线沿线地区的地质、地貌、地形等特征，为线路的选择和确立提供依据。目前的研究，多数基于30m空间分辨率的tm数据通过目视解译的方法，人工解译输电线沿线地区的不良地质现象、岩性地质构造等信息。实质上，随着遥感技术及的发展，卫星遥感不仅可获取更高分辨率的遥感图像，并且，高分辨率卫星遥感影像还可提供立体像对。高分辨率遥感数据具有丰富的光谱特征和纹理特征。通过分析这些特征，结合遥感图像自动分类的方法，可快速得到区域土地覆盖/土地利用类型图，从而提取输电线路径选择的影响因素，如居民区、道路、水体等。此外，基于数字摄影测量方法，卫星立体像对可用于建立Dem数据，制作正射影像图，三维地面模型等。因此，综合高分辨率多光谱数据及卫星立体像对数据，自动提取输电线沿线地区的地物要素、地形等特征，构建GiS数据库，通过GiS空间分析方法实现输电线路径优选。这是加快数字电力工作现代化进程、提高设计效率及输电线路设计的自动化、信息化水平的重要途径之一。
该文以输电线路径选择为目标，研究遥感及GiS应用其中的关键问题，具体如下：（1）利用QuickBird数据提取输电线沿线地区的地表信息，重点关注居民区、道路、水体和沿线主要企业对输电线路径选线设计的影响，研究基于QuickBird多光谱遥感数据的地表信息自动提取方法。（2）研究利用iRS-p5遥感立体像对数据建立研究区数字高程模型，为路线优选提供地形影响因子即地表坡度。（3）将QuickBird多光谱遥感数据提取的地表信息的栅格数据转换为矢量数据，与数字高程模型及地表坡度图等信息集成于GiS系统，采用GiS空间分析方法，按照110～750kV架空输电线路设计规范要求，进行输电线路径优选。（4）进行居民地、道路、水体、输电线路径与Dem叠加的三维地表模型漫游。
1研究区概况及数据
选定约5km×16km范围作为路径设计的研究区，研究区位于东经约119°12'～119°14'20″，北纬约31°35'45″～31°45'25″。研究区地貌特征部分为低山丘陵岗地，最大高程约为240m，大部分地势较为平坦；水系较为发达，区内分布较多的水库、河流；区域内基本无不良地质构造。道路主要有沿江高速公路、104国道、S340省道等公路；城镇主要有天王镇、袁巷镇及散落分布大小不一的村落；主要企业有垃圾处理厂、制药厂、镀锌厂、油品剂厂、公路收费站等。这些地物要素都是输电线路路径设计过程中应考虑的影响因素。
该研究采用的遥感数据有QuickBird数据，用于提取地表地物信息；ipS-p5卫星遥感立体像对数据，用于建立研究区数字高程模型。
2研究方法
2.1地表信息提取方法
首先用18个野外实测的GpS控制点（控制点高程精度为±7cm，平面坐标精度为±5cm）对QuickBird遥感图像进行几何校正，误差均控制在1个像元以内。然后，针对输电线路径优选的目标，采用决策树分类算法提取影响输电线路径选择的主要因素，重点关注居民区、道路、水体等对输电线路径选线设计的影响要素。决策树法分类算法根据影像的不同特征，从训练样本数据集中发现分类规则，集成遥感影像的光谱特征、纹理特征和空间分布特征生成各结点的判别函数，由一个根结点开始，不同取值建立二叉树的分支，在每个分支子集中重复建立下层结点和分支，最后形成决策树。由各结点的判别函数对遥感图像中的各像元进行逐层的识别、归类，通过若干次中间判断最终得到判别分类的结果，决策树的终极结点即为分类结果。
2.2iRS-p5立体像对的几何定位模型及Dem
提取iRS-p5采用有理多项式RpC（rationalpolynomialcoefficients）模型作为立体像对定位的几何模型。RpC模型的实质是将地面点大地坐标D（B，L，H）与其对应的像点坐标d（x，y）用比值多项式关联起来，立体模型经过绝对定向，最终建立数字高程模型（Dem），并对生成的Dem编辑。
2.3GiS空间分析及路径优选
依据110～750kV架空输电线路设计规范，明确选线条件如下：（1）与居民地的关系：一般22万伏可跨居民地，50万伏距居民地15m；（2）与道路的关系：距高速公路30m，交角>60°，与道路平行距离为50～80m；（3）与河流的关系：距河流20m；（4）地形地貌条件：地形坡度
3结果与分析
3.1基于光谱和纹理分析的信息提取
依据研究区土地利用/覆被类型的分布现状，初步确定研究区地物类型有：水体、居民地、水泥道路、沥青铺面道路、裸土、有植被耕地和林地等七大类。遥感图像中，各种地物由于其结构、组成及理化性质的差异，使得不同地物对电磁波的反射有其独特的特性，单纯用光谱特征很难将道路和居民地区分，因此需要借助于图像的纹理特征分析。通过对各类地物光谱特征及纹理特征的分析，确定参与决策树分类的决策特征变量有4个多光谱波段的亮度值、nDVi（归一化植被指数）和第一波段纹理对比度参数（Band1Con）等6个特征变量。比较各类地物的6个特征变量的响应特征，制定了分层分类规则，从而建立决策树分类模型，实施分类，得到初始分类结果。
该区域中影响输电线路径选择的主要地物要素为居民区、道路、水体、等。因此，对决策树地表信息提取结果进行分类后处理：（1）将两类道路合并；（2）对居民地信息主要以提取其边界为主，因此，可将居民地内的阴影归并到居民地类别；（3）裸土、有植被耕地、林地等对输电线路径的选择的影响可以忽略，都归为背景。分类后优化处理采用了2个步骤：首先，分别对居民地类别和道路类别采用自适应滤波方法对居民地和道路进行分类后处理，自适应滤波能够在保护图像清晰度及细节的前提下，抑制噪声。其处理结果可以去除居民地内部分噪声（如较小的小空和阴影），并归入居民地类别。同样也可以去除道路内的部分噪声点，使道路尽可能连续。然后，将处理后的居民地与道路类别转换为矢量数据，导入arcGiS系统中，并以几何校正后的QuickBird全色波段作为背景图，将本应为道路而被错分为居民地的图形对象归并到道路图层。利用混淆矩阵方法检验分类精度，显示分类后处理的总体精度由原来的82.09%提高到92.83%。
3.2iRS-p5立体像对的Dem提取结果
基于VirtuoZo工作站，利用RpC参数及16个地面控制点进行立体像对绝对定向，建立立体模型，模型的平面定位中误差为mx=±0.772m，my=±0.641，mz=±1.198，满足1∶10000Dem的要求。进而生成Dem，在立体观测的条件下对Dem进行编辑，消除缠绕在树木、建筑物等地物上的等高线，使高程格网点均切于地面，水域高程置平等，建立符合规范要求的Dem（空间分辨率2.5m）（见图1）。根据地理坐标，选取基于p5立体像对建立的Dem和航摄立体像对构建的1∶10000Dem（空间分辨率10m）的共同区域，并将p5建立的Dem重采样为10m空间分辨率使其与1∶10000Dem的空间分辨率相同，以便通过两Dem的差值运算来全面检验p5卫星遥感像对生成的Dem的检验精度。统计计算表明误差基本成正态分布，且较差在（-5m，5m）的点占89.3%。误差较大的点大多位于水域、有树林覆盖的山区及居民区。了解到航摄像对构建的1∶10000Dem数据没有经过Dem编辑，因此，这些表现为较大的误差并非一定是p5构建的Dem的误差。鉴于此点，利用Dem与正射影像地理坐标的链接，选择了10个稳定可靠的地形、地物特征点，读取各自的高程，以1∶10000Dem为参考值，则由p5建立的数字高程的中误差为±1.94m。
3.3基于GiS的输电线路径优选
GiS可以最大限度地将有关信息集成起来，从而为电力系统决策人员提供一个多元化的决策依据。因此，将QuickBird数据提取的地表信息的栅格数据类型分层分别转换为矢量数据，同时将QuikBird正射影像图、路径起止点、Dem、地表坡度、原常规方法选定的输电线路径分别分层导入到arcGiS系统中，并根据已有地形图判读出研究区内的重要单位，建立重要单位点图层。图2给出了用于空间分析选线的各矢量数据图层。
依据线路起终点位置，按照220kV和500kV输电线路径要求，路径选择宜靠近现有国道、省道、县道及乡镇公路，改善交通条件，方便施工和运行以及电力设计选线条件，建立了空间分析模型（见图3）。首先确立了适宜选线的区域，然后依据空间分析结果中适宜选线区域，以地形坡度图和空间分辨率为0.6m的QuickBird全色波段正射图像为辅助数据，尽可能沿道路选线，确定输电线路径。按照上述要求确定了220和500kV输电线路径。
220kV路径总长18053.67m，500kV路径总长18088.80m，所选路径满足输电线路设计规范要求（参见110～750kV架空输电线路设计规范（报批稿）。20080602（新版），主编：中华人民共和国建设部。中华人民共和国建设部，国家质量监督检验检疫总局联合）。将数字高程模型与各类矢量数据图层，如居民地、水体、道路和输电线路径等信息叠加，基于VR-GiS方法，实现以输电线路径为路线的三维地表模型漫游，再现了研究区的地形、地貌，使成果更加直观，为宏观决策提供支持。选线结果与原有常规方法所选路径总长（18456.95m）相比，路径总长减少了约400m，在一定程度上减少了工程造价及竣工后的运行维护费用。具体的表现在除了减少了输电线总长外，同时还减少了塔数、塔材、基础钢材、基础混凝土及运行维护费。此外，采用遥感及GiS方法选线解决了常规勘测方法中已有资料陈旧、作业工期长、采集数据困难、对环境保护不力的问题，大大地缩短勘测设计时间。因此，遥感技术可作为对工程的造价控制的有力环节。
4结语
针对输电线路径优选的目标，依据多源遥感数据，基于各种地物类型光谱特征知识分析，并结合遥感影像的纹理特征，采用决策树分类算法提取影响输电线路径选择的主要因素。研究结果表明，该分类方法能有效地进行地物分类与识别，特别是综合光谱和纹理信息有效地解决了裸土与居民地的混分现象。自适应滤波有效地去除了居民地和道路内的噪声，净化了地物类别并提高了分类精度。同时利用遥感立体像对数据，基于数字摄影测量方法构建了Dem，其精度能够满足输电线路径优选的要求。综合地物和地形多要素作为输电线路径优选的约束条件，采用GiS空间分析方法，实现了输电线路径优选。沿输电线路径的三维地表模型漫游，再现了研究区地形、地貌，使成果更加直观，为宏观决策提供了支持。与常规的航空摄影测量方法相比，将现代3S集成技术引入到输电线路径的优选中，节约了成本，提高了工作效率，对加快数字电力工作现代化进程有一定的意义和实用价值。
参考文献
地理数据的特点篇6
简单来说，网格化监测网具有以下几个特点：一是网格化监测网是基于智能化管控系统平台的；二是网格化监测网是以监测数据库为核心，以任务管理为中心的；三是网格化监测网基于多重叠覆盖原则细分监测区域，联网构成一个分布于各区域的网格化监测系统；四是网格化监测系统具有与无线电管理紧密相关的明显特点和丰富的应用功能，其中涉及时差测量技术、网格化配置技术、信号分类与比对技术、联合定位技术等。
网格监测数据库系统的概念和特点
监测数据库是监测网系统中的核心部分，所有后期的数据分析和应用扩展都是基于监测数据库来进行的。如何使频段占用度统计数据更接近于真实情况？如何开展电磁环境自动监测和评估分析工作？这些都是需要深入探讨的现实课题,而这些工作除了具备良好的监测模式外，还必须依托准确和全面的监测数据库。目前主流监测测向系统虽都具有了数据的采集和简单的分析处理功能，但没有形成完善的监测数据库，在监测数据的加工和再利用方面存在严重的缺失。很多监测任务形成监测报告或存档就结束了，没有对监测数据进行更深入的挖掘和利用。而本文所阐述的网格监测数据库系统基于地理信息系统，以实时采集节点数据为依据，按照网络计算架构设计，通过对海量的多维数据进行过滤、比对、相关性分析，通过数据挖掘整合成为动态数据库集合，其具有分布、异构、动态和自主等相关特性，是网格化无线电监测网的核心。
网格监测数据库的建立及运行流程
网格监测数据库包括实时节点监测数据库、动态监测样本库、信号模型特征库、历史统计分析结果库、台站管理数据库、频率规划数据库等。所有监测数据都应该提供采集的时间和地点信息，以便于与地理信息系统相结合。网格监测数据库的建立是一个动态的长期积累和完善过程，主要包括以下3个流程环节。
这是整个监测数据库建立的最基本要素和基础性工作，必须掌握以下采集原则：数据采集要确保一致性和准确性,尽量避免虚假信号和不确定性信号的产生；针对不同的业务频段，制定相应的监测数据采集工作规范，保证监测数据库的有效性；测量参数集和数据采集策略，根据监测地点、时间、内容（业务种类）,选择恰当的测量参数(智能化匹配)。在这个环节，按照数据采集规范和数据采集策略，收集到原始数据并按规范数据格式存储。生成实时节点监测数据库并对异常和可疑信号进行实时快照标注。
采集数据的预处理系统。这是网格监测数据库建立和正常运转的重要保证。预处理系统必须具有很强的兼容性，能够支持各种数据格式；必须能够对原始数据进行筛选和过滤，去除无效、异常数据，避免垃圾数据的产生，考虑到数据的预处理是自动运行的，因此，数据的筛选过滤策略的研究和设置是非常必要的；系统要对数据进行整合，以达到统计分析的使用目的，整合的方法要依据不同的使用目的，制定不同的整合策略；数据预处理必须支持分布式的数据处理和汇总，以处理各种远程的监测站所采集的数据，同时，数据预处理必须选择合适的处理算法，提高数据处理速度，实现整个监测网络大量数据的快速处理。在这个环节里，主要生成各类数据库表（当月监测频率表单、频段占用度统计报表、业务频谱图谱、数据库数据更新表等）。
基于前面的工作，这一步主要实现以下三项功能：形成网格动态监测数据库：要提高频率管理的科学性、预见性和前瞻性，实现频率资源的实时、动态监管，并最终实现频率资源的充分、合理利用，建立网格动态监测数据库应该算是重要的一个方面。其工作流程简述如下。根据任务要求，制定或选择匹配适当的数据采集规范和数据采集策略，保证数据采集的准确性和可靠性。对采集的原始频率数据要依照一定的数据筛选过滤策略（如按照信号平均电平+频率占用度二维组合过滤标准）进行初步筛选，生成当月监测频率表单。将当月监测频率表单与业务已指配频率数据库（作为原始监测频率样本库）进行比对和频率属性标注（即标示该频率的状态：合法、非法、不明、互调、杂散、信号特征等不同属性），生成并更新监测频率样本库。为了实现监测数据库的实时动态更新，需要制定相关的数据整合策略，即按什么标准添加新数据，剔除旧数据（在实践中，可采用2～3个月的数据循环比对方式来对数据库进行更新，数据库结构由动态频率样本库和月频率表单两部分组成）。通过此系统，监测人员可以动态掌握无线电频率资源的使用情况，为清查非法（未登记）台站提供技术支持，为打击非法设台提供科学的依据；另外，还可实现对监测网覆盖范围（覆盖效率）的评估和校正，为管理工作赢得宝贵的时间和主动权。
地理数据的特点篇7
《激光雷达技术原理》以测量学和数据处理理论和方法为基础，讲授激光雷达技术的基本原理和数据后处理方法，同时结合实际案例讲解激光雷达技术在测绘、地质和工程等领域的应用前景和亟待解决的问题。由于激光雷达是一项测绘新技术，国内还没有成熟的教材，因此结合国际上较为权威的专著《airborneandterrestrialLaserScanning》［5］以及国内外相关的研究和应用成果自编了教程，对学生采取了“了解—新型传感器原理”“熟悉—激光扫描仪操作”和“掌握—激光点云数据后处理方法”的教学模式，以达到从理论到实践的教学效果。
1．1了解新型传感器原理
首先，以学生熟悉的全站仪为对照，让学生了解激光雷达是一种集成了多种高新技术的新型测绘仪器，具有非接触式、精度高(毫米级/亚毫米级)、速度快(可达120万点/秒)、密度大(点间距可达毫米级)的优势，且数据采集方式灵活，对环境光线、温度都要求较低。其次，让学生理解LiDaR的测量原理主要分极坐标法和三角测量法两种。其中，对于极坐标法测量，使学生了解测距的关键在于时间差的测定，引出两种常用的测时方法:脉冲法和相位法;让学生理解直接测时和间接测时的区别以及各自的优缺点，从而进一步了解脉冲式和相位式激光扫描设备的优势、局限性以及应用领域。最后，通过介绍激光雷达采集数据的扫描方式，让学生了解不同平台上的激光雷达传感器的工作特点，如固定式激光扫描仪适合窗口式和全景式扫描，车载、机载以及星载平台适合移动式扫描等。
1．2熟悉激光扫描仪操作
考虑到各类平台激光雷达的作业特点以及现有设备的情况，《激光雷达技术原理》课程以地基三维激光扫描仪为重点，让学生熟悉仪器的外业操作。尽管激光扫描仪数据采集的自动化程度较高，外业采集仍然需要解决扫描设站方案设计和不同扫描站间连接点选择等问题，要求学生在熟悉激光扫描仪软硬件操作的同时，还要掌握激光扫描仪外业采集方案的设计:踏勘工作区，分析研究最优化的扫描设站方案和坐标转换控制点选择，画出相关的设计草图，并设置主要扫描设站的标志。要求设站位置既要保证与相邻站的重叠，又要覆盖尽量大范围的被扫描对象，以减少设站数，从而提高外业数据采集效率。
1．3掌握激光点云数据后处理方法
利用点云数据可视化与点云原始存储格式之间的明显反差，让学生了解激光点云数据后处理的重要性和难点，及其已成为制约激光雷达技术应用瓶颈的现状。根据学生的理解程度，选取了点云的拼接/配准、点云的滤波和分类、点云的分割和拟合等后处理方法，要求学生掌握相关的算法并编程实现。
1．3．1点云的拼接/配准点云拼接是将2个或2个以上坐标系中的大容量三维空间数据点集转换到统一坐标系统中的数学计算过程。要求学生掌握如何解决点云拼接的两个关键问题:同名特征的配准以及旋转矩阵的构造。对于同名特征的配准，使学生了解常用配准方法的特点和适用范围，如iCp方法适合用于精拼接，而基于特征面的方法对场景特征分布要求较高等。着重让学生掌握最常用的人工标靶识别，以及特征面匹配，后者有别于学生所熟知的点特征匹配;对于旋转矩阵的构造，拓展学生在《摄影测量学》［6］中学习的基于欧拉角的旋转矩阵构造，掌握角－轴转角系和单位四元数方法。
1．3．2点云的滤波和分类要求学生了解滤波和分类的目的是解决激光脚点在三维空间的分布形态呈现随机离散的问题。掌握基于高程突变和空间形态学的点云滤波和分类方法。让学生理解单一的信息量会导致算法不稳健，从而引出多源数据融合的思路。目前，已经有很多激光扫描仪生产厂商推出的新产品中实现了多传感器平台的集成，如激光扫描仪会搭载小像幅的数码相机，甚至有些系统还提供由集成传感器生成的红外影像。每种数据源都有其自身的优点和局限性，将多源数据融合能够弥补各个单数据源的局限性，增大信息量，从而提高滤波和分类方法的稳健性。
1．3．3点云的分割和拟合要求学生掌握实现点云分割的相似性原则:平面性、曲面平滑度和邻域法向，以及常用的点云分割方法表面生长法。考虑到点云拟合是由离散激光点坐标计算特征模型参数的过程，要求学生掌握点云拟合中两个主要问题的解决方法:粗差剔除及最优解获取。
2实践教学法
实践教学是卓越工程师培养体系中一个重要的组成部分。作为技术性的测绘工程学科，除应用测量仪器采集数据、应用计算机处理数据的基本能力外，还需要构建实践教学体系以培养学生在实践中选用适当的理论、技术、仪器设备和作业方法解决测绘工程与地理空间信息产品生产实际问题的能力，从而使学生接受测绘工程与地理空间信息产品生产方案设计、实施以及实际应用中测绘工程解决方案确定等系统化训练。《激光雷达技术原理》课程实习要求学生全面应用所学知识，利用实习场地，依据实习目的和要求在老师的指导下分组独立完成全部实习内容。实习仪器为中国地质大学(北京)遥感地理信息工程教研室使用教育部采购专项购买的RieGLLmSZ620三维激光扫描仪。《激光雷达技术原理》课程实习的目的主要是使学生通过三维激光扫描仪的使用，进一步巩固和加深理解相关理论知识和技术方法。要求熟悉三维激光扫描仪数据采集与处理(包括Dem、等高线和剖面图生成以及三维建模等)的全过程。通过实践性教学，不仅能够让学生掌握基本的软、硬件使用操作方法和LiDaR测量项目的作业流程，而且能够加深学生对所学专业理论知识的理解。培养学生的应用能力、创新能力以及严肃认真、实事求是、吃苦耐劳、团结协作的精神。要求学生必须参加每一个实习环节，协作完成实习任务，独立完成实习报告。实习内容主要包括以下部分。
2．1三维激光扫描
数据的外业采集要求学生分组完成测区划分和踏勘，确定测站位置，根据测区地形，设计外业数据采集方案，完成外业设站、反射标靶布设和数据采集工作。学生需要完成校园内建筑物点云数据和奥林匹克森林公园地形点云数据的采集。
2．2点云数据预处理
要求学生分别利用随机软件RiSCanpRo和上机C语言编程对外业采集的三维点云数据进行预处理，包括点云数据的滤波和拼接。
2．2．1点云滤波1)手动滤波要求学生利用RiSCanpRo对点云数据进行滤波。RiSCanpRov1．7．0有两种模式，即Filterdata和terrainfilter。前者针对一般数据，后者对于提取地形的数据有明显效果。2)自动滤波要求学生上机应用C语言编程实现数学形态学方法、移动窗口滤波法、迭代线性最小二乘内插法、基于可靠最小值的滤波方法等常用的地形滤波算法，对外业采集的数据进行滤波，并对各算法的结果进行比较和分析。图1为学生基于虹湾地区嫦娥一号激光测高数据，利用五种滤波方法滤波后的数据点残差值分布图［7］。
2．2．2点云拼接1)基于反射标靶的点云拼接要求学生利用RiSCanpRo软件，结合外业数据采集时布设的标靶连接点，对地形和建筑物点云数据进行拼接。激光点云数据的拼接有两种方式:公共反射体的方式和采用使所有的反射体处于同一坐标系统的方式。在实际操作过程中，要求学生对两者结合使用，以期达到更好的拼接效果。2)基于特征面的点云拼接要求学生在对点云进行拟合的基础上，选取至少三对相互正交的特征面，利用C语言上机编程，实现基于特征面的点云拼接，并与单纯基于点的拼接结果进行对比，分析不同方法的优缺点。
2．2．3地形数据处理对地形数据的处理主要包括三角化、平滑、生成等高线和剖面。三角化参数的设置可参考量测工具量测出的点云中两点之间的距离初步设定，这个值可适当调整，目的在于使图中的点云数据彼此之间能尽量大面积地构成三角网;要求学生对已经完成三角化的数据进行平滑处理;针对已经完成平滑的数据，利用RiSCanpRo软件生成等高线。剖面图的显示既可以针对三角化之前的数据，也可以针对三角化之后(包括完成平滑的数据)来操作。
2．2．4建筑物几何模型重建针对《激光雷达技术原理》数据处理方法的教学内容，指导教师结合自身的研究成果组织研究生开发了点云分割和拟合以及三维建模等软件模块，考虑到学生的掌握程度和实用性，要求学生在利用软件模块实现点云数据分割和拟合的基础上，利用autoCaD软件手工建立建筑物的几何三维模型，基于3DSmaX软件建立建筑物纹理模型。图2为暑期教学实习中指导学生利用商业软件和自主开发的软件模块重建的地大校园主要建筑物的三维模型。
3结束语
地理数据的特点篇8
论文摘要：地理信息系统，它能把各种信息用地理和相关的视图结合起来，利用计算机图形与数据库技术来采集，分析数据，从而为土地利用，城市规划以及政府部门管理提供新知识为工程设计和规划，管理决策服务。作为基础测绘测量，需要不断地学习，不断地更新技术，学好用好地理信息系统，为社会提供更好的数字产品。
地理信息系统技术在中国的出现和发展已经经过了近20年的历程，国内外著名的地理信息系统软件在中国的各个行业均得到了广泛应用，在所有利用地理信息系统技术建设的应用系统中，地理信息系统的一个最基本职能就是管理数字地形图，让用户能够轻松地利用它快速地检索所需要地区的地形数据，并按照用户需要的格式进行输出。我们目前接触过的地理信息系统有多种，但对其数据管理方式有所了解的并不多。
1、地理信息系统的数据管理方式
1.1地理信息系统定义
地理信息系统是近十几年来发展起来的一门综合应用系统，它能把各种信息同地理位置和有关的视图结合起来，并把地理学、几何学、计算机科学及各种应用对象、CaD技术、遥感、GpS技术、internte、多媒体技术及虚拟现实技术等融为一体，利用计算机图形与数据库技术来采集、存储、管理、处理、检索、分析和输出地理图形及其属性数据，从而为土地利用、资源评价与管理、环境监测、交通运输、经济建设、城市规划以及政府部门行政管理提供新的知识，为工程设计和规划、管理决策服务。此多种应用系统应用到地质测绘业，就可以产生事半功倍的效果，能大大提高工作效率和质量管理水平，同时也是地质测绘服务业的重大创新和革命。
1.2空间数据的描述方式和特征
测量工作的土要成果是与地理位置相关的信息，这种信息称为空间信息或空间信息的描述信息。如果这些空间信息是以一系列X.Y.Z点串表现的点、线或多边形，这种形式为矢量形式;还有一种以像素阵列方式表现的点、线或多边形，如图片、图像等，这种方式称为栅格形式。现在测量的成果多为矢量形式，矢量形式是空间数据的主要表达方式之一，矢量数据库的管理方法与空间数据的特征密切相关。空间数据主要具有以下几个基本特征:
(1)每个空间对象都具有空间坐标，即空间对象隐含了空间分布特征;
(2)非结构化特征使它不满足关系数据模型的范式要求，因而空间图形数据难以直接采用关系数据库管理系统;
(3)空间关系特征要求记录拓扑信息以表达多种空间关系，因而增加了问题的复杂性;
(4)分类编码特征，明确每一个、每组空间对象;
(5)海量数据特征等都对矢量数据的管理方法大大增加了难度。
1.3地理信息系统的数据管理方式
基于空间数据具有自身的上述特殊特征，国内外对空间数据的管理进行了大量研究和开发，长期以来，地理信息系统空间数据的管理方法主要有以下4种类型。
(1)文件与关系数据库混合管理系统
由于空间数据具有其自身的上述特殊特征，这种关系数据库管理系统难以满足要求，囚而大部分CiS软件采用混合管理的模式。即用文件系统管理几何图形数据，用商用关系数据库管理系统管理属性数据，它们之间的联系通过目标标识或者内部连接码进行连接。
(2)全关系型空间数据库管理系统
全关系型空间数据库管理系统是指图形和属性数据都用现有的关系数据库管理系统管理。关系数据库管理系统的软件不作任何扩展，由CiS软件在此基础上进行开发，使之不仅能管理结构化的属性数据，也能管理非结构化的图形数据。
(3)对象——关系数据库管理系统
由于直接采用通用的关系数据库管理系统的效率不高，而非结构化空间数据对GiS来说又十分重要，所以人们在关系数据库管理系统中进行扩展，通过定义操纵各种空间对象的api函数，使之能直接存储和管理非结构化的空间数据。
(4)面向对象空间数据库管理系统
目前，面向对象数据模型是最适应于空间数据的表达和管理，因为它不仅支持变长记录，而且支持对象嵌套、信息的继承与聚集。面向对象的空间数据库管理系统允许用户定义对象的数据结构以及它的操作。因而可以将空间对象根据GiS的需求，定义出合适的数据结构和一组操作。2、空间数据的无线管理
现在的测量均是将测区按某种比例尺划分成若干图幅进行，在测区表现和浏览方面不直观。地理信息系统可以管理多种测量数据之后，通过地理信息系统的空间数据的无缝管理，也就是将测量的成果成片的管理起来，形成一个完整的提供作体系，在地质测绘的工作中，使我们可以直观的了解整个测区，以达到最为理想的工作效果。
实现无缝空间数据库有两个不同的阶段:
一是在逻辑概念上的“无缝”组织阶段。所谓逻辑要领上的“无缝”组织，只是从用户的视角来看待空间数据库，它基于morton码的瓦片式大型地理空间数据库设计思想，并建立了一个“无缝”GiS数据库。然而，它们仍然只是一种逻辑概念上的“无缝”组织，能够完成地理数据的几何接边和逻辑接边，但物理上仍然按照图幅的概念进行存储管理，对同一地物实体在多个几何标识和同一地物标识间进行后台关联处理，对用户来说是不可见的，因而说是逻辑上的“无缝”组织。
优点:在用户视点上，系统便于操作，在一定程度上解决了传统地理空间数据库的组织弱点。
缺点:因为其物理底层依然是分幅方式管理地图，其分割地理实体的机制依旧，通过多个几何标识进行后台关联处理使系统的灵活性降低;查询检索依然不便(通过关联涉及多图幅或多专题):地理实体的完整性与一致性维护;数据分步管理等对“关联机制”的“压力”;插入或修改数据库会使“关联机制”不得不作相应的变动。所以逻辑上的“无缝”在本质上依然没有解决问题。
二是在逻辑上和物理概念上真正的地理空间数据库无缝组织阶段。物理概念上真正的地理数据无缝组织是从底层、从设计者的视角解决了传统GiS的分幅管理的问题使客观对象在地理数据库中以唯一的几何和物理标识被记录，这样从本质上(物理结构)使客观世界中的完整地物对象得以在计算机中被存贮。这样，不但从用户视角看，其在逻辑上是无缝的，同时从设计者视角看，其物理地层结构也是无缝的。
优点:从内到外统一了逻辑与物理的“无缝”概念，从本质上解决了GiS数据组织上的弱点问题。
缺点:数据的入库要求过于严格，在现实情况下有一定的难度;对己有GiS数据库的改造工作量较大。
地理数据的特点篇9
1、数字地籍图的制图综合
所谓制图综合,指的是编制地图时,根据地图的用途、主题、比例尺和制图区域的地理特征,选取地面上最重要、最本质的制图物体和现象,表示在地图上,将那些次要的、非本质的事物和现象舍去,最终正确而清晰地表示制图区域的基本特征和制图物体的主要特点的制图过程。数字制图的兴起,使制图综合的内涵和概念发生了许多变化。数字制图的制图综合的实质是在计算机制图环境下对空间信息和属性信息的加工处理方法。由于数字地籍图本身的特点,其制图综合与传统的普通地图的制图综合有很大的差别。
对于普通地图而言,比例尺是制图综合的直接动力,直接制约制图综合的方向和程度。而地籍图是一种带有国家基本图性质的专题地图,其制图综合主要受地籍要素及其表示方法的影响。通常地籍图是以同比例尺地形图为地理底图(如在城镇,地籍图比例尺选择1∶500或者1∶1000),以不同结构的线状符号表示土地利用类型界线(即地类界线)、权属界线、行政界线等;在工作底图上编绘各种地籍要素,最终编制成地籍图。其制图综合的目的是正确反映各种地籍要素及与其相关的地形要素的位置、分布特征及其相互联系的特点。
传统的手工制图,一方面,制图综合的每一个项目都是独立处理完成的,制图者在考虑地图要素的特征和重要性时带有主观性;另一方面,制图综合的结果是由制图者运用绘图技能在图纸上实现的,这将受到制图者的专业素质和图形分辨率的影响和限制。而在数字制图环境中,数字数据的分辨率从理论上讲是无限的。制图综合是在一定比例尺的约束下,根据专题地图的主题和用途,通过人机交互方式实现对制图数字数据的综合过程,生成具有专门用途的空间数据和属性数据的关联数据集。所以数字成图的制图综合更为合理和客观。
数字地籍图以同比例尺的数字地形图为地理底图,采用计算机制图,对地籍图中的地籍要素、地形要素均实行分层制图综合处理,由于采用计算机处理,使其比手工制图综合更快捷、准确,提高了成图的速度和质量。
2、数字地籍图的制图综合原则
地籍图必须精确地表达土地权属界线及界址点,土地利用现状及地类界线,行政界线、道路、水系、建筑物、构筑物及其他地籍、地形要素的现状特征及其相互关系。对于复杂多样的地籍图内容,制图综合的目的是正确处理好地籍、地形要素的几何精度和地理特征的关系及地图内容的详细完备性与地图的清晰易读性的关系。表示最主要、最本质的要素,舍去次要的、非本质的要素乃是制图综合的基本原则。考虑到数字制图的特点,数字地籍图制图综合应遵循以下原则：
2.1地图内容的定位和取舍原则
数字地籍图的制图综合应以精确表示地籍图各要素的位置、分布特点和区域特征等为依据,按《地籍测绘规范》实现对地籍图内容的正确选取及精确定位。
2.2面域界线的闭合原则
地籍图上面状要素的界线应该是完全闭合的,这是制图综合的依据。但构成面状要素(如宗地、地块等)的轮廓界线可能分属于不同的图层(如不同的线状地物),在表示这些面状要素时,应注意保持同一面状要素的界线的联结性,修复断线,删除重复线段和多余线段,使其精确闭合,以便能够生成具有空间拓朴关系的面域,正确反映面状地籍要素的基本特点。
2.3统一的编码原则
数字地籍图是以数字形式把地籍图各要素以及它们之间的相互关系,有机地组织起来,存贮在计算机磁盘上的关联数据文件。制图综合时应该考虑实现空间数据与属性数据的关联,即建立统一的数据编码系统。
3、数字地籍图制图综合的实施方法
数字地籍图的编制过程实际上是制图综合和图形编辑相结合的过程。实施制图综合应选择具有强大图形编辑功能的制图软件,并建立适合于数字地籍图制图综合的工作界面,以简化和方便具体的制图综合作业操作。
数字地籍图是以同比例尺数字地形图为工作底图。由于地形图内容详细,有些内容与地籍要素有关,有些内容与地籍要素无关。所以实施制图综合工作,首先要对地形图作预处理,根据地籍图的特点及其编制要求,删除数字地形图上原有的与地籍要素无关的内容所属图层,把数字地形图处理成数字地籍图编制的工作底图。制图综合的第二步工作是:根据地籍图应表示的地图内容及地籍调查、地籍测量获得的各种地籍数据,按照制图综合原则及要素的优先等级顺序选取并编绘地籍图的各种地籍要素。通过制图软件的捕捉功能从地籍调查、地籍测量数据文件中直接捕捉各种地籍要素数据,精确的表示在该地籍要素的工作图层上。同时,对于原数字地形图上已有的可直接作为地类界线或其一侧(内侧、外侧或中线)为权属界址线的河岸、道路、田埂、围墙、地类界等线状地物,则可通过改变其属性,将线状地物编绘在相应的地籍要素图层上。最后,将各要素图层叠置合成全要素地籍图,进行各要素关系协调,并对地籍要素进行分类属性编码,同时建立空间数据和属性数据的关联,完成制图综合工作。然后利用计算机屏幕显示,进行地图编辑、数据处理,最终生成能进行人机交互作业,可进行各种地籍数字量算、分析、传输、共享,并能进行快速修改、更新、复制的空间数据和属性数据的关联数据文件——数字地籍图。
地理数据的特点篇10
关键词：数据处理；影像扫描；航测遥感；空间数据
中图分类号：C37文献标识码：a
1、基础产品模式
1.1基本产品
目前，基础地理空间数据产品主要有四种基本模式：数字高程模型(Dem)、数字线划图(DLG)、数字正射影像图(Dom)、数字栅格地图(DRG)，简称为“4D”。
(1)数字高程模型，简称为Dem。
是在高斯投影平面上规则或不规则格网点的平面坐标(x，Y)及其高程(z)的数据集。为控制地表形态，可配套提供离散高程点数据。
(2)数字线划图，简称为DLG。
此产品可以满足各种空间分析的需求，可以与其他信息叠加从而进行空间分析和决策，是地形图上基础要素信息的矢量格式数据集，其中保存着要素的空间关系和相关的属性信息。
(3)数字正射影像图，简称为Dom。
Dom的特点是：信息丰富、精度高准、直观真实。是利用数字高程模型对扫描处理后的数字化的肮空像片或遥感影像，逐像元进行辐射纠正、微分纠正和镶嵌，按标准分幅的地形图范围进行裁切生成的影像数据，带有公里格网和内、外图廓整饰和注记的影像平面图，他同时具有影像的特征和地图的几何精度。可作为背景控制信息、评价其它数据的精度、现势性和完整性，从中可提取自然资源和社会经济发展信息或派生出新的信息，可用于地形图的更新。
(4)数字栅格地图，简称为DRG。
此产品可用于DLG数据的采集，然后分析、评价和更新，也可与其他产品数据叠加使用，进而提取、更新地图数据和派生出新的信息。是以栅格数据格式存储和表示的地图图形数据文件。在内容、几何精度、规格和色彩等方面与地形图图形基本保持一致，
1.2复合产品
(1)数字影像地形图。
此产品具有精度高、信息丰富、直观真实的特点，并且还具有数据保存着要素的空间关系和相关的属性信息的特点，可以为各种用户提供地形信息和最新空间实体信息，满足不同用户的需要。以数字正射影像图(单色或彩色)为基础，叠加相关的数字、线划图而产生的复合数字地图产品。
(2)数字影像地面模型。
此方法最终显示为三维地表景观，具有立体突出显示地表的起伏形态的特点。可为用户提供直观地表三维景观，可用于工程规划和优化设计。以数字正射影像图(单色或彩色)为基础，叠加相关的数字高程模型数据而产生的复合数字模型产品。
(3)数字影像专题图。
此产品具有正射影像的基本特征，并且还能突出表达各种不同专题地图信息，从而可以为各种用户提供直观信息和与之相关的丰富的背景信息，满足各专业部门对专题图的需要。以数字正射影像图(单色或彩色)为基础，叠加相关的专题矢量数据而产生的复合数字地图产品。同时
1.3空间数据特点
航测遥感内业数据处理关键技术的基本特点主要是从数据格式和基本内容两方面体现出来的。
1.3.1数据格式
基础地理空间数据的数据格式主要为矢量和栅格两种。这两种数据格式具有不同的特点，相应的矢量数据和栅格数据所体现的特点不同。其中，矢量数据能全面的描述地理目标，将数据以矢量的形式体现出来，数据结构将更加严谨，数据量减少，数据完整性增强，便于数据形成拓扑关系，矢量数据所表达的信息更加准确，对基础地理空间的分析和决策起到很大的帮助。
1.3.2基本内容
基础地理空间数据生产是一个比较复杂的过程，其基础地理空间数据采集时间、产品周期决定于数据格式的。矢量数据的采集是以大地为对象，确定平面控制点、重力点、高程控制点等，进行一一的测量，准确的记录数据，记录基础地理空间数据采集时间。
2航测遥感内业数据处理关键技术的分析
航空遥感内业数据处理关键技术的应用，有效的处理了空间数据，促使空间数据能够准确的表达信息，为空间分析和决策提供依据。数据处理关键技术主要应用于整个处理流程中。
2.1资料准备
因为此项数据处理关键技术的分析是以航空为主。首要的工作就是准备航空相关资料，如航空拍摄的底片、相关的地形图、高程控制点、航摄验收报告等等。结合这些资料对航摄效果、控制点的质量等方面进行分析，为有效的进行下一步工作作出努力。
2.2影像扫描
影像扫描是采集数据前不可缺少的一个重要条件，通过影像扫描来获得高质量的航空影像。在进行影像扫描过程中色度、清晰度、色差等都会影响影像扫描的分辨率。一旦影像扫描的分辨率降低了，运用基础地理空间数据模式所获得的空间数据精确性、完整性、都会受到影响。
2.3定向建模
基础地理空间数据模式有数字线划图、数字正影像图、数字栅格地图、数字高程模型四种。选择最为适合的一种或几种模式对影像进行处理，才能够获得相对准确的空间数据。可以说，定向建模也是一个非常关键的环节。例如，应用JX4技术进行定向建模的方法是首先进行人工内定向，由专业的工作人员应用计算机将空三时方片位置调整成与扫描时的方片位置相同，尽量减少残差，提高量测的准确度。其次是进行自动内定向，在建立像对之后，采集某个模板后，选定模板，利用JX4的自动内定向功能完成内定向。最后是进行相对定向处理，其结果就是定向模型。
2.4数据采集
数据采集是全数字测量法空间数据生产中最关键的部分。具体的数据采集内容为：
其一是进行立体测判采集。以中心点为标准，从中心点出发，在中心线上采集重要的要素，按照要素的密度遵守几何形状不失真的原则，构成密度曲线，结合数字高程模型，采集数据。例如，应用JX4技术进行数据采集，是应用JX4技术所构建定向模型，进行绝对定向处理，在此过程中找到控制点的自动定义工作区，由专业的工作人员设置工作区，应用原始影像进行测量，将测量结果打印出来，得到控制点的缩略图，结合此缩略图和JX4技术进行外方位元素安置定向，输出定向点的坐标和系数，构成要素密度曲线，结合定向模型，采集数据。
其二是将所采集的数据进行分层，对于其中矢量数据应用数据处理技术，提高矢量数据的准确性、精确度、实用性，保证矢量数据属项性、属性值正确，进而得到数字高程图形数据。
其三是将数字高程模型数据和数字正影像图数据进行单模型拼接。对拼接完成的数据进行检查，保证数据拼接完整。对于拼接数据不符合要求的数据进行重新采集、修改，使数据符合要求，在此基础上进行数据拼接，获得标准的以幅为单位的数据。
2.5数据制作
对以幅为单位的数据进行制作是按照航空的实际需求应用计算机进行具体的制作，从而为航空提供所需信息。
3结束语
全数字摄影测量是一种非常专业的、科学的测试方式。应用此种测试方式进行航测需要对空间数据有一定的了解，明确空间数据及其特点，依照全数字控制空间数据生产流程进行航测。在此流程中所应用的关键技术是完成航测的关键。笔者在文中对航测遥感内业数据处理关键技术进行了分析和探讨，确定全数字控制空间数据生产流程中影像扫描、定向建模、数据采集这三部分相对比较关键，采用最佳的数据处理关键技术尤为重要。
参考文献
[1]于秀竹.航空摄影测量数据产品生产流程研究[J].科技创新导报,2011(13).