¿Cuál es el enfoque de la revisión de SIG?

1. Datos de referencia geográfica: datos que describen la ubicación y características de elementos espaciales en la superficie terrestre, es decir, datos espaciales y datos de atributos. (P5)

2. Datos espaciales: datos que describen las características geométricas de los elementos espaciales, que pueden ser discretos o continuos; datos de atributos: datos que describen las características de los elementos espaciales.

3. La diferencia entre datos vectoriales y datos ráster: los datos vectoriales son adecuados para representar elementos discretos, mientras que los datos ráster son adecuados para representar elementos continuos. Su estructura también es diferente. El modelo de datos ráster utiliza una estructura de datos única de fila y columna y posiciones de píxeles fijas. Los modelos de datos vectoriales pueden estar relacionados geográficamente o basados ​​en objetos, con o sin topología, y pueden incluir elementos únicos o compuestos.

4. La diferencia entre modelos de datos relacionados geográficamente y modelos de datos basados ​​en objetos: diferentes métodos de almacenamiento. Los modelos relacionados geográficamente utilizan diferentes sistemas de datos para almacenar datos espaciales y datos de atributos; los modelos de datos basados ​​en objetos almacenan datos espaciales y datos de atributos en un sistema de datos unificado.

5. Herramientas y técnicas para el análisis de datos vectoriales: creación de buffer (creación de un buffer midiendo la distancia en línea recta de los elementos seleccionados), superposición de mapas (creación de capas de salida combinando la geometría y los atributos de diferentes capas). ), medición de distancias (calculando distancias entre elementos espaciales), estadísticas espaciales (detectando correlaciones espaciales y patrones de agregación entre elementos) y operaciones cartográficas (gestionando y cambiando capas en la base de datos).

6. Operaciones de análisis de datos ráster: local (operación sobre un solo píxel), vecindad, partición (operación sobre un grupo de píxeles del mismo valor o elementos similares) y operación global (operación sobre el conjunto). Operaciones de red). Las funciones matemáticas se utilizan a menudo para relacionar entradas y salidas.

7. Ejercicios: ① Importar archivos ráster y archivos Shapefile a geodatabases; (2) Métodos y procesos para generar mapas de pendientes a partir de ② archivos de cuadrícula; mxd y que funciones tiene.

Capítulo 2 Sistema de Coordenadas

1. La importancia del datum geodésico en SIG: El datum geodésico es un modelo matemático de la tierra, que puede usarse como referencia o base para calcular el Coordenadas geográficas de un lugar determinado. La definición de datum geodésico puede incluir el origen de la Tierra, los parámetros del elipsoide utilizados en el cálculo y la separación del elipsoide de la Tierra en el origen. El concepto de dato geodésico también se puede utilizar para medir la elevación y la altura.

2. Proyección cartográfica (el proceso de conversión de la superficie terrestre esférica a una superficie plana): la disposición sistemática de las líneas de longitud y latitud sobre una superficie plana.

3. Según la naturaleza de la preservación, se describen cuatro tipos de proyecciones cartográficas: proyección conforme, proyección de áreas iguales, proyección equidistante y proyección isotrópica.

4. Utilizar proyecciones o superficies desarrollables para describir los tres tipos de proyecciones cartográficas: proyección cilíndrica, proyección cónica y proyección azimutal.

5. La diferencia entre la línea estándar y la línea central: la línea estándar es un parámetro común que define la proyección del mapa y está directamente relacionado con el estado de corte. La línea estándar representa el patrón de distribución de la deformación de la proyección. ; la línea central define el centro de la proyección u origen del mapa.

6. Cómo establecer la relación entre el coeficiente proporcional y la escala principal: El coeficiente proporcional es la relación entre la escala local y la escala principal.

7. Sistema de coordenadas proyectadas universales basado en la proyección Transversa de Mercator: UTM - Sistema de coordenadas Universal Transversa de Mercator.

8. Cómo definir divisiones UTM utilizando el meridiano central, el meridiano estándar y el coeficiente de escala: cada división UTM se dibuja utilizando la proyección Universal Secante Transversa de Mercator, y el factor de escala del meridiano central es 0,9996. la latitud del origen es el ecuador. Los dos meridianos estándar están a 180 kilómetros al oeste y al este del meridiano central. La función de cada banda UTM es mantener una precisión de al menos 1:2500.

9. Ejercicio: Método y proceso de proyección de coordenadas de latitud y longitud a proyección Horizontal de Mercator.

Capítulo 3 Modelo de datos vectoriales relacionales geográficos

1. El modelo de datos relacionales geográficos utiliza un sistema independiente para almacenar datos vectoriales. "Sistema independiente" significa que los datos espaciales se almacenan en archivos de gráficos y los datos de atributos se almacenan en bases de datos relacionales.

Elementos simples en 2.2.

SIG y sus atributos geométricos: la dimensión de un punto es cero y solo tiene el atributo de posición; la línea es unidimensional y tiene características de longitud y la superficie es bidimensional y tiene atributos de área y perímetro;

3. Describa cómo la estructura del archivo de datos de cobertura del polígono realiza la relación topológica del modelo de cobertura:

4. Explique el papel de la topología (conectividad, definición de superficie y adyacencia). Importancia en SIG: ① Puede garantizar la calidad de los datos; ② La topología puede mejorar el análisis SIG.

5. Las principales ventajas de utilizar Shapefiles son: ① Los datos vectoriales no topológicos se pueden mostrar en la computadora más rápido que los datos topológicos. ② Los datos no topológicos no son exclusivos y son interoperables.

6. Las particiones en el modelo de datos de partición son diferentes de los polígonos en el modelo de cobertura: el modelo de datos de partición geográfica puede manejar dos características espaciales: ① Una partición puede estar conectada y separada espacialmente, ② Una partición puede superponerse. o cubrir la misma área. Sin embargo, cubrir los polígonos en el modelo no puede manejar estas dos características.

7. Ejercicio: ①①¿Cuál es la diferencia entre la estructura de archivos de Coverage y Shapefile? (2) El método y proceso de exportar ② cobertura a Shapefile ③ El método y proceso de importar y exportar ③ archivos Shapefile y dwg.

El Capítulo 4 es un modelo de datos vectoriales basado en objetos.

1. Explique la diferencia entre el modelo de datos relacionales geográficos y el modelo de datos basados ​​en objetos: el modelo de datos relacionales geográficos almacena datos espaciales y datos de atributos en diferentes sistemas; el mismo sistema Datos espaciales y datos de atributos. El modelo de datos basado en objetos permite asociar elementos espaciales (objetos) con una serie de propiedades y métodos.

2.ArcObjects: Colección de objetos.

3. En términos de visualización geométrica de elementos espaciales, ¿cuál es la diferencia entre el modelo de datos de Geodatabase y el modelo de Cobertura? Se encuentra principalmente en elementos compuestos como tabiques y caminos. La geodatabase ya no admite subregiones en los modelos de cobertura, pero la geodatabase aún conserva las características geométricas de la subregión, porque en una geodatabase, un polígono compuesto de múltiples elementos puede estar compuesto por componentes espacialmente adyacentes o no adyacentes. superpuestos unos a otros. El modelo de datos de geodatabase de la subclase de ruta en el modelo de Cobertura será reemplazado por una polilínea con un valor de m (medición). Las geodatabases utilizan valores m en lugar de segmentos de línea y arcos para medir rutas.

La relación entre 4.4. Geodatabases, conjuntos de datos de entidades y clases de entidades:

5. ¿Cuál es la diferencia entre clases de entidades independientes y clases de entidades contenidas en un conjunto de datos de entidades? Las clases de entidad contenidas en conjuntos de datos de entidades a menudo están relacionadas topológicamente con otras clases de entidad.

6. Definición de reglas de encapsulación en tecnología orientada a objetos: tecnología que oculta las propiedades y métodos de los objetos para que los usuarios sólo puedan acceder a los objetos a través de interfaces predefinidas.

7. Definición de reglas polimórficas en tecnología orientada a objetos: El mismo método aplicado a diferentes objetos puede producir diferentes efectos.

Ventajas de 8.8. Modelo de datos de geodatabase: ① Tiene nuevas ventajas funcionales de la tecnología orientada a objetos; ② Proporciona un marco conveniente para almacenar y administrar diferentes datos SIG; ③ Evita la complejidad de la coordinación entre elementos espaciales y elementos de atributos, y reduce el tiempo de procesamiento de datos; procesamiento de carga; ④ Los objetos se pueden personalizar según las necesidades de diversas industrias.

9. Ejercicio: Métodos y procesos para convertir Shapefiles en clases de entidad de Geodatabase;

Capítulo 5 Modelo de datos ráster

1. : filas, columnas y píxeles.

2. Las ventajas y desventajas del modelo de datos ráster frente al modelo de datos vectoriales: es más fácil de operar, ensamblar y analizar datos.

3. Dé ejemplos de datos ráster enteros y datos ráster de punto flotante: Los valores de datos ráster enteros no tienen decimales y generalmente representan datos categóricos. Por ejemplo, en un modelo de cobertura terrestre, 1 podría representar terreno urbano, 2 terrenos forestales y 3 cuerpos de agua. Los datos ráster de punto flotante con decimales representan datos numéricos continuos.

Por ejemplo, los datos ráster de precipitación pueden tener valores de precipitación de 20,15, 12,23.

4. La relación entre el tamaño de píxel, la resolución de datos ráster y la representación ráster de elementos espaciales: el tamaño de píxel determina la resolución del modelo de datos ráster.

5. Vectorización: Convierte datos ráster en datos vectoriales. Estos incluyen adelgazamiento de líneas (que ocupan solo un ancho de banda de píxel), extracción de líneas (el proceso de determinar los puntos inicial y final de segmentos de línea independientes) y reconstrucción de relaciones topológicas (conectar líneas extraídas de imágenes rasterizadas y mostrar errores numéricos).

Capítulo 6 Entrada de datos

1. ¿Qué tipos de datos contiene el archivo USGS DLG? Los DLG (mapas lineales digitales) incluyen tipos de datos de terreno (curvas de nivel y puntos de elevación), hidrología, límites, transporte y el Sistema de Estudio de Tierras Públicas de EE. UU. DLG es también un formato de datos.

2. Describa los tipos de datos contenidos en los archivos estándar de vectores de topología, archivos de puntos y archivos ráster de SDTS: los archivos estándar de vectores de topología son para datos vectoriales basados ​​en topología, como archivos de puntos DLG, tigre, etc.; admite puntos de control de medición. Los archivos ráster proporcionan proyecciones ortográficas digitales, modelos de elevación digitales y otros datos ráster.

3. El principio de funcionamiento de la corrección diferencial: el método de utilizar datos de la estación base para corregir errores de ruido de datos GPS.

4. Qué datos debe contener el archivo de texto antes de convertirse en un Shapefile:

5. La diferencia entre el modo puntual y el modo flujo en el proceso de digitalización: En el modo puntual, el el operador selecciona puntos Digitalizar en modo streaming, digitalizar líneas en intervalos de tiempo o distancia preestablecidos. Se prefiere el modo de punto si la entidad digitalizada tiene muchos segmentos de línea recta.

6. Los métodos de escaneo digital incluyen rasterización y vectorización. ¿Por qué?

7. Los mapas fuente tienen un gran impacto en la calidad de los mapas digitales. Por ejemplo, los mapas fuente de los mapas estándar del USGS son fuentes de datos secundarias, porque estos mapas han pasado por una serie de procesos de procesamiento cartográfico, como síntesis, integración y simbolización, y cada proceso afectará la precisión de los datos cartográficos. Por ejemplo, si se producen errores durante la edición del mapa de origen, estos errores se propagarán al mapa digitalizado.

8. Supongamos que te pidieran que convirtieras mapas en papel en conjuntos de datos digitales. Las ventajas y desventajas de cada método:

Capítulo 7 Transformación geométrica

1 Conversión de mapa a mapa: las unidades del nuevo mapa digitalizado se basan en el digitalizador, ya sea. Es digitalización manual o escaneo para digitalizar el seguimiento. Las unidades del digitalizador pueden ser pulgadas o puntos/pulgada. Este proceso de transformación geométrica del nuevo mapa digitalizado a las coordenadas proyectadas se denomina transformación de mapa a mapa.

2. Conversión de imagen a mapa: Las filas y columnas de imágenes de satélite se convierten en coordenadas proyectadas.

3. La transformación afín puede rotar, trasladar, inclinar y escalar de manera desigual. Describa varias transformaciones: la rotación se refiere a rotar los ejes X e Y de un objeto en el origen; la traslación se refiere a mover el origen a una nueva posición; la inclinación se refiere a la existencia de ángulos no verticales o afines entre los ejes, lo que hace que su forma se incline; la dirección se convierte en un paralelogramo; la escala desigual se refiere a una escala creciente o decreciente en la dirección X o Y.

4. Tres pasos de transformación afín: ① Actualiza las coordenadas X e Y de los puntos de control seleccionados a coordenadas del mundo real. Si no se puede actualizar a coordenadas del mundo real, se puede obtener proyectando los valores de latitud y longitud de los puntos de control ② Ejecute una transformación afín en los puntos de control y verifique el error RMS; Si el error RMS es mayor de lo esperado, seleccione otra serie de puntos de control y ejecute la transformación afín nuevamente. Si el error RMS está dentro del rango aceptable, los seis coeficientes de transformación afín estimados por los puntos de control se aplicarán al siguiente paso. ③Utilice coeficientes de estimación y ecuaciones de transformación para calcular las coordenadas X e Y de elementos de mapas digitales o píxeles de imágenes.

5. El papel de los puntos de control en la transformación afín;

6. Cómo seleccionar puntos de control terrestres para la conversión de mapa a mapa: solo se consideran los puntos con coordenadas conocidas del mundo real. requerido. De lo contrario, puede proyectar puntos con valores de latitud y longitud conocidos en coordenadas del mundo real. Por ejemplo, un mapa estándar del USGS con una escala de 1:24000 tiene 16 puntos con valores de longitud y latitud conocidos. Estos puntos también se denominan puntos de control geográfico.

7. Cómo seleccionar puntos de control terrestre al convertir imágenes a mapas: seleccionar directamente desde imágenes de satélite. Las coordenadas reales de los puntos de control terrestre se pueden obtener leyendo mapas digitales o GPS.

8. Error cuadrático medio (RMS) en la transformación geométrica: En la transformación geométrica, el RMS se utiliza para estimar la desviación entre la posición real y la posición estimada del punto de control.

9. ¿Por qué necesitamos volver a muestrear los valores de píxeles durante la conversión de imagen a mapa? El resultado de la transformación geométrica de la imagen de satélite es una nueva imagen basada en el sistema de coordenadas proyectadas, pero esta nueva imagen no tiene valores de píxeles y debe completarse mediante un nuevo muestreo.

10. Describa tres métodos comunes de remuestreo de datos ráster: Interpolación vecina (rellena el valor de píxel más cercano de la imagen original con cada píxel de la nueva imagen. Su ventaja es que es rápido en el cálculo y conserva el características de los valores de píxeles originales), interpolación bilineal (el promedio de los cuatro valores de píxeles más cercanos basados ​​en la interpolación lineal cúbica se asigna al píxel correspondiente de la nueva imagen) e interpolación de convolución cúbica (16 se calculan utilizando un polinomio de quinto orden interpolación. promedio de valores de píxeles adyacentes). Tanto el método de interpolación bilineal como el método de interpolación de convolución cúbica llenan la nueva imagen con el promedio ponderado por distancia de los valores de píxeles de la imagen original. Este último es más fluido que el primero, pero requiere más tiempo de procesamiento.

11. Para datos de tipo, se recomienda utilizar el método de interpolación de vecinos para el remuestreo. Motivo: el método de interpolación de vecinos puede conservar las características del valor de píxel original.

12. ¿Qué es el método piramidal? Un método común para mostrar grandes conjuntos de datos ráster. Las cuadrículas grandes con resolución reducida se representan construyendo diferentes niveles de pirámide.

Capítulo 8 Edición de datos espaciales

1. La diferencia entre errores de posicionamiento (errores geométricos de elementos digitales) y errores topológicos (que afectan a los paquetes de software SIG o a las relaciones topológicas definidas por el usuario):

2. Intente describir los nodos colgantes (puntos generados al final del colgado que no se combinan completamente en un punto) y pseudonodos (que aparecen en segmentos de línea continuos y dividen innecesariamente los segmentos de línea en varios segmentos). ) punto): los nodos colgantes son aceptables en algunos casos especiales, mientras que algunos pseudonodos no lo son.

3. Topología del mapa: colección temporal de relaciones topológicas entre elementos que se consideran coincidentes. Los tipos de capa pueden crear entidades de modelo de geodatabase o shapefile, pero no son Cobertura.

4. Describa los tres pasos básicos para aplicar reglas de topología: ① Crear una nueva topología definiendo los tipos de elementos participantes; ② Verificación de las relaciones topológicas; ③ Los resultados de la verificación se almacenarán en una capa de topología; Corregir errores y aceptarlos en circunstancias excepcionales.

Capítulo 9 Entrada y gestión de datos de atributos

1. Tabla de atributos de elementos: una tabla de atributos utilizada para almacenar datos del espacio de elementos.

2. Sistema de base de datos distribuida:

3. El concepto de escala de medición describe cuatro tipos de datos de atributos: datos nominales, datos ordinales, datos de intervalo y datos de proporción.

4. Base de datos relacional: colección de tablas relacionadas por palabras clave.

5. Ventajas de la base de datos relacional: sencilla y flexible. ① Cada tabla de la base de datos se puede compilar, mantener y editar por separado de otras tablas (2) Estas tablas permanecen separadas hasta que sea necesario unirlas debido a una consulta o análisis;

6. Operación de combinación (los * * * de las dos tablas tienen las mismas palabras clave para unir las dos tablas. Las similitudes y diferencias entre las tablas y los atributos combinados se pueden utilizar para consultas y análisis de datos). ) y operaciones de unión (solo unir temporalmente dos tablas, mientras cada tabla permanece independiente)