GIS习题及参考答案(2)(4)

? 光栏法

? 几种方法的比较

如果某种矢量数据的压缩算法既能精确地表示数据，又能最大限度地淘汰不必要的点，那就是一种好的算法。具体可以依据简化后曲线的总长度、总面积、坐标平均值等与原始曲线的相应数据的对比来判别。

通过分析可以发现，大多数情况下道格拉斯——普克法的压缩算法较好，但必须在对整条曲线数字化完成后才能进行，且计算量较大；光栏法的压缩算法也很好，并且可在数字化时实时处理，每次判断下一个数字化的点，且计算量较小；垂距法算法简单，速度快，但有时会将曲线的弯曲极值点p值去掉而失真。

8．栅格地图数据如何减少硬盘存贮空间？

利用数据压缩技术。如进行游程长度(行程)编码、弗利曼编码、四叉树编码等。 以游程长度(行程)编码为例说明：

地理数据往往有较强的相关性，也就是说相邻像元的值往往是相同的。游程长度编码的基本思想是：按行扫描，将相邻等值的像元合并，并记录代码的重复个数。如图1,其编码为A4 A1 B3 A2 B2 A2 B2。若在行与行之间不间断地连续编码，则为A5 B3 A2 B2 A2 B2。

对于游程长度编码，区域越大，数据的相关性越强，则压缩越大。其特点是，压缩效率较高，叠加、合并等运算简单，编码和解码运算快。

图1

9．请简要说明通过扫描仪得到矢量地图数据的原理和过程。

在数字图像中，二值图像占有非常重要的地位。在对地图、文字的扫描数字化和识别时，通常都是当作二值图像来处理的。

（1）二值化

由于扫描后的图像是以不同灰度级存储的，为了进行栅格数据矢量化的转换，需压缩为两级(0和1)，这就称为二值化。二值化的关键是在灰度级的最大和最小值之间选取一个阈值，当灰度级小于阈值时，取值为0，当灰度级大于阈值时，取值为1。

（2）二值图像的预处理

对于扫描输入的图幅，由于原稿不干净等原因，总是会出现一些飞白、污点、线划边缘凹凸不平等。除了依靠图像编辑功能进行人机交互处理外，还可以通过一些算法来进行处理。 除了上述方法外，还可用其它许多方法。例如，对于飞白和污点，给定其最

小尺寸，不足的消除；对于断线，采取先加粗后减细的方法进行断线相连；用低通型滤波进行破碎地物的合并，用高通滤波提取区域范围等等。

（3）细化

所谓细化就是将二值图像象元阵列逐步剥除轮廓边缘的点，使之成为线划宽度只有一个像元的骨架图形。细化后的图形骨架既保留了原图形的绝大部分特征，又便于下一步的跟踪处理。

细化的基本过程是：(1)确定需细化的像元集合；(2)移去不是骨架的像元；(3)重复，直到仅剩骨架象元。

如果是对扫描后的地图图像进行细化处理，应符合下列基本要求： ? 保持原线划的连续性； ? 线宽只为一个像元；

? 细划后的骨架应是原线划的中心线； ? 保持图形的原有特征。 （4）追踪

细化后的二值图像形成了骨架图，追踪就是把骨架转换为矢量图形的坐标序列。其基本步骤为：

? 从左向右，从上向下搜索线划起始点，并记下坐标。

? 朝该点的8个方向追踪点，若没有，则本条线的追踪结束，转(1)进行下条线的

追踪；否则记下坐标。

? 把搜索点移到新取的点上，转2°。

（注意的是，已追踪点应作标记，防止重复追踪）。 （5）拓扑化

为了进行拓扑化，需找出线的端点和结点，以及孤立点。 ? 孤立点：8邻城中没有为1的像元。如下图2- (1)。 ? 端点：8邻城中只有一个为1的像元。如图2- (2)。

? 结点：8邻城中有三个或三个以上为1的像元。如图2-（3）。

图2

在追踪时加上这些信息后，就可形成结点和孤段，就可用矢量数据的自动拓扑方法进行拓扑化了

10．对于扫描仪输出的结果一般需要做哪些处理？

扫描仪输出的结果需要经过图像增强、数据编码和传输、平滑、边缘锐化、分割、特征抽取、图像识别与理解等内容。经过这些处理后，输出图像的质量得到相当程度的改善，既改善了图像的视觉效果，又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。

11．二值图像的处理对于GIS有什么意义？常用哪些方法？

在数字图像中，二值图像占有非常重要的地位。在对地图、文字的扫描数字化和识别时，通常都是当作二值图像来处理的。在二值图像中，通常1表示图形，0表示背景。经过二值图像的处理后的数据量明显减小，对于GIS克服海量数据的缺点，及提高处理速度等都具有极其重要的意义。

二值化为了从图像中分离出对象物，把图形和背景作为二值图像对待。图像二值化可以用下列阈值处理方法进行。

确定出阈值t的方法： （1）、状态法

图3

求出给定图像的灰度值直方图，在具有两个峰值（对应于图形和背景）的情况下，可以在峰之间的谷底确定t值。（见图3）

（2）、微分直方图法

这是设想图像的对象图形和背景的边界处的灰度值急剧变化。这样就可不直接利用图像的灰度值，而是利用微分值（灰度的变化率）来确定阈值。

设图像中某一像素的为S，计算这个像素的微分值，如取邻域各像素与该像素灰度值之差的最大值，或取各个灰度值之差的绝对值之和；求出图像中具有灰度值S的所有像素的微分值之和。对所有的灰度值作同样的处理，即得到微分直方图。

如果选择微分直方图中最高值的灰度值，就可认为这一灰度值对应于灰度变化率最高的部分。

这一方法在图形的边界处于一定的灰度值范围时，是比较有效的。但往往边界附近灰度值的变化常常比较复杂，这时就并不很有效。

图4

（3）、可变阈值法

当由于图像位置不同而平均灰度值不同时，用单一的阈值不能有效地对整个图像进行二值化。这时，可让阈值随着图像的不同部分而变化，从而对整个图像进行有效处理（图4）。

12．如何用GIS技术提取航空相片上的地理信息？

航空相片上的信息包括光谱信息和空间信息两种；（1）对航空相片采用对比度增强处理或边缘增强处理；（2）通过直方图分析选择恰当的门限值；（3）二直化图像，提取边界和线性特征（4）输出图形。

分析手段：纹理分析，多维信息分析，匹配，分类，区域分割；

13．RS与GPS的原理各是什么？与GIS有什么关系？

遥感（RS）是一种远离目标，通过非直接接触而判定、测量并分析目标性质的技术。是对目标进行信息采集主要是利用了目标反射或辐射的电磁波。接收从目标中反射或辐射的电磁波的装置叫做遥感器(remote sensor)，照相机及扫描仪等即属于此类。此外，搭载这些遥感器的移动体叫做遥感平台(platform)，根据遥感平台的不同，遥感可分为地面遥感、航空遥感、航天遥感三种类型。

航空遥感是以飞机或气球作为工作平台进行成像或扫描的一种遥感方式。航空遥感具有成像比例尺大、分辨率高、几何纠正准确等优点，在GIS中也有重要的应用。现在的航空遥感，除以感光胶片作为传统记录外，还可进行磁带记录，把获取的紫外、红外、微波等信息，转换成图像和数字信息，以便于计算机对遥感信息的进一步处理。

航天遥感是利用人造卫星给多种传感器提供了离地面更高的工作平台，使传感器具有更广阔的视野，居高临下，俯视一切。卫星遥感还可不受国界和地形的限制，可对全球作连续的观测。遥感卫星根据其轨道及搭载的遥感器不同而有不同的特征。遥感卫星的主要功能有，记录准确的遥感器的位置，可靠地获取数据以及将获取的数据传送到地面站。

全球定位系统（GPS）是一种采用距离交会法的卫星导航定位系统。通过测定测距信号的传播时间来间接测定距离的，将无线电信号发射机从地面站搬到卫星上，组成一个卫星导航定位系统，较好地解决覆盖面与定位精度之间的矛盾。GPS由空间部分、控制部分和用户设备三部分组成。

RS与GIS的结合具有重要意义。GIS的生命力将最终取决于其空间数据库的现势性，遥感数据是GIS的重要信息源和数据更新的手段。同时，RS与GIS的结合可以有效地

改善遥感分析。利用GIS的空间数据可以提高遥感数据的分类精度。由于分类可信度的提高，又推动了GIS中数据快速更新的实现。GIS中的高程、坡度、坡向、土壤、植被、地质、土地利用等信息是遥感分类经常要用到的数据。另外，RS与GIS的结合可以进一步加强GIS的空间分析功能。RS与GIS的结合方式通常有三种：

①分开但是平等的结合; ②表面无缝的结合； ③整体的结合。

此外，RS用于GIS地理数据库的快速更新。用卫星影像获取各种地面要素的矢量信息，将遥感图像与GIS空间数据对应的图形以透明方式迭加，并发现和确定需要更新的内容。然后要将栅格数据进行矢量化处理，同时进行一些入库前的预处理。数据就可以按GIS指定的数据结构入库了。全球定位系统与GIS的结合也具有重要意义。GPS定位准，耗时少，节约人力物力，推动了GIS中数据快速更新的实现。

第六章 空间查询与空间分析

1． 什么是空间数据的查询？

空间数据的查询一般定义为从空间数据库中找出所有满足属性条件和空间约束条件的地理对象。属性约束条件一般用带比较运算符的逻辑表达式描述，这与传统的结构查询语言SQL的where语句中条件表达式相似。空间约束条件用带空间谓词的逻辑表达式描述，空间谓词由地理对象间的空间关系演变而来，如包含、相交、分离、重叠、距离同、方向等。因此空间查询是作用在库体上的函数，返回用户请求的内容，也属于咨询式分析。

2．查询种类有哪些？实现方式如何？

查询种类及实现方式：

几何参数查询，包括点的位置坐标，两点间的距离，一个或一段线目标的长度，一个面目标的周长或面积等。

实现方式：查询属性库或空间计算（1）空间定位查询，给定一个点或一个几何图形，检索该图形范围内的空间对象及其属性。按点查询：给定一个鼠标点，查询离它最近的

对象及属性（点的捕捉）。开窗查询：按矩形、圆、多边形查询分为该窗口包含和穿过的区别。根据空间索引，检索哪些对象可能位于该窗口，然后根据点、线、面在查询开窗内的判别计算，检索到目标。

空间运算方法（2）空间关系查询，包括相邻分析检索---通过检索拓扑关系；相关分析检索（不同要素类型之间的关系）--通过检索拓扑关系；包含关系查询；穿越查询等等。A相邻分析检索---通过检索拓扑关系面—面（如查询与面状地物相邻的多边形的实现方法）：

① 从多边形与弧段关联表中，检索该多边形关联的所有弧段； ② 从弧段关联的左右多边形表中，检索出这些弧段关联的多边形。 线—线（如与某干流A相连的所有支流）：

①从线状地物表中，查找组成A的所有弧段及关联的结点；

②从结点表中，查询与这些结点关联的弧段；点—点（如：A与B是否相通等）。 B相关分析检索（不同要素类型之间的关系）--通过检索拓扑关系 线—面（例如：我国边境线总长度）

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