土地信息的数据模型

重点一空间数据库模型1．空间数据库空间数据库是地理信息系统在计算机物理存储介质上存储的与应用相关的地理空间数据的总和，一般是以一系列特定结构的文件的形式组织在存储介质之上的。

2．空间数据库模型空间数据库模型是关于现实世界中空间实体及其相互间联系的概念，为描述空间数据组织和设计空间数据库模式提供了基本的方法。

一般而言，GIS 空间数据模库型由概念数据库模型、逻辑数据库模型和物理数据库模型三个有机联系的层次所组成。

3．数据库概念模型：( conceptual model)概念模型为了把现实世界中的具体事物抽象、组织为某一数据库管理系统支持的数据模型。

人们常常首先将现实世界抽象为信息世界，然后将信息世界转换为机器世界。

也就是说，首先把现实世界中的客观对象抽象为某一种信息结构，这种信息结构并不依赖于具体的计算机系统，不是某一个数据库管理系统(DBMS)支持的数据模型，而是概念级的模型，称为概念模型。

4．逻辑模型逻辑模型，是指数据的逻辑结构。

在数据库中，逻辑模型有关系、网状、层次，可以清晰表示个个关系。

在管理信息系统中，逻辑模型：是着重用逻辑的过程或主要的业务来描述对象系统，描述系统要“做什么”，或者说具有哪些功能。

1)关系数据模型是把数据的逻辑结构归结为满足一定条件的二维表格，每个二维表格称为一个关系。

关系模型以记录组或数据表的形式组织数据，便于利用各种地理实体与属性之间的关系进行存储和变换，不分层也无指针，是建立空间数据和属性数据之间关系的一种非常有效的数据组织方法。

2)关系数据库：是建立在关系数据库模型基础上的数据库，借助于集合代数等概念和方法来处理数据库中的数据。

目前主流的关系数据库有oracle 、SQL、access 、db2 等。

3)对象—关系管理模式是指在关系型数据库中扩展，通过定义一系列操作空间对象(如点、线、面)的API 函数，来直接存储和管理非结构化的空间数据的空间数据库管理模式。

5．物理模型，在管理信息系统中，物理模型：描述的是对象系统“如何做”、“如何实现”系统的物理过程。

dem数据是什么DEM数据是什么摘要：高程数据模型（Digital Elevation Model，DEM）是地理空间数据的重要组成部分，它描述了地球表面的海拔高度和地形特征。

本文将详细介绍DEM数据的定义、获取方法、应用领域以及常见的DEM数据源，旨在帮助读者更好地理解和利用DEM数据。

一、定义：DEM数据是一种以离散点的方式描述地球表面高程的数学模型。

简单来说，它将地球表面划分为一系列规则的网格或栅格，每个网格点都对应一个海拔高度值。

根据DEM数据的精度不同，这些高度值可以表示数米到数百米之间的范围。

二、获取方法：1. 激光雷达测量：激光雷达是获取高精度DEM数据的主要工具之一。

它通过发射激光束并测量返回的反射时间来计算地表距离，进而确定地表的高程数据。

2. 光学影像测量：利用航空和卫星遥感技术获取的光学影像也可以用来生成DEM数据。

通过对影像进行几何校正和高程解算处理，可以得到地表的高程信息。

3. 陆地测量：地理测量工程师的陆地测量测量技术也可用于获取DEM数据。

通过使用全站仪、GPS等设备进行测量，再通过数据处理生成DEM数据。

三、应用领域：DEM数据在地理信息系统（GIS）和遥感应用中有着重要的作用，广泛应用于以下领域：1. 地形分析：DEM数据可以用来分析地形特征，如山脉、河流、湖泊等。

通过对DEM数据进行计算和建模，可以获得水文模型、洪水模型等，为地质灾害的预测和防范提供支持。

2. 地质勘探：DEM数据可以用于地质勘探，帮助揭示地下的地质构造和地下水资源分布情况。

通过对DEM数据进行分析和解译，可以确定矿产资源的潜力，为矿产勘探和开采提供指导。

3. 城市规划：DEM数据可以用来构建城市数字地形模型，为城市规划和基础设施建设提供支持。

通过对DEM数据进行可视化和分析，可以评估城市的景观特征，优化城市的道路和建筑布局。

4. 农业和生态研究：DEM数据可以用来研究农田的排灌系统和土地利用规划。

第一章绪论一、复习大纲1、信息、数据、土地信息、土地信息系统（）2、数据及信息的关系3、土地信息系统的特征及基本构成4、土地信息系统及其他学科的关系5、土地信息系统的发展趋势二、练习题1、名词解释信息、数据、土地信息、土地信息系统2、填空题（1）土地信息系统的英文全称是，英文缩写为。

（2）土地信息系统主要有、、。

（3）土地信息系统和传统的管理信息系统相比，其根本区别就在于其能管理。

（4）土地信息的特征包括、和。

3、简单题（1）简述土地信息、土地信息系统的涵义。

（2）简述土地信息系统的组成及基本功能。

（3）简述土地信息系统的特征及基本构成。

（4）简述土地信息系统的发展趋势。

第二章土地信息的空间数学基础一、复习大纲1、土地信息空间参考系2、地图投影的变形及分类3、高斯—克吕格投影和投影4、高程参考系统5、地图比例尺的概念及表示方法6、土地数据常用的坐标系7、地图的分幅及编号二、练习题1、名词解释土地信息空间参考系、地图比例尺、地图投影2、填空题（1）地图投影的变形主要反映在三个方面，、和。

（2）地图投影按变形性质主要分为三类：、和。

（3）常用的两种地图投影有高斯—克吕格投影和投影。

其中高斯—克吕格投影是一种投影；投影是投影。

（4）地图比例尺有三种表示方法：、、。

（5）地图有两种分幅形式，即和。

(6) 高程参考系统是以大地水准面为基准建立。

1988年1月1日起，我国启用1985国家高程基准，原点高程为。

3、简答题（1）常用的空间参考系有哪些？简述其各自的特点和使用范围。

（2）什么是地图投影？地图投影的分类。

（3）简述矩形分幅和梯形分幅的特点及优缺点。

（4）大比例尺地图的分幅及编号中，J50C003002代表什么含义？第三章土地信息的数据源及采集处理一、复习大纲1、土地信息空间数据和属性数据获取方法2、土地信息分类的原则和基本方法3、土地信息分类和分级4、土地信息编码的原则5、土地信息代码分类及编码方法6、土地数据的统一标准二、练习题1、名词解释土地信息编码2、填空题（1）土地数据一般具有三个特征：、、。

土地分类模型
土地分类模型是一种基于机器学习技术的模型，用于将土地按照特定的属性或特征进行分类和划分。

这样的模型可以用于土地利用规划、农业管理、环境保护等领域。

土地分类模型的建立通常包括以下步骤：
数据收集：收集土地相关的各种数据，如土壤类型、植被覆盖、地形高程等。

这些数据可以通过遥感技术、地面调查和传感器等手段获取。

特征提取：从收集到的土地数据中提取有用的特征，如颜色、纹理、光谱等。

这些特征可以反映土地的不同属性和特性。

标注数据：人工对已有的土地样本进行分类标注，将其划分为不同的类别。

这需要专业知识和经验来确定土地类别的定义和标准。

模型训练：使用机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）或深度学习方法（如卷积神经网络），以标注好的数据作为训练集，来构建土地分类模型。

模型评估：使用测试数据对模型进行验证和评估，检测其对新样本的分类准确性和泛化能力。

模型应用：将训练好的土地分类模型应用于新的土地数据，通过模型的预测和分类，可以对土地进行合理的划分和利用规划。

土地分类模型的准确性和效果受到数据质量、特征提取的准确性、标注数据的质量和模型选择等多个因素的影响。

因此，在建立和使用土地分类模型时，需要慎重考虑数据的质量和准确性，并结合专业知识和实际需求进行合理的模型设计和评估。

1。

国土空间信息模型知识建模首先，国土空间信息模型知识建模涉及到地理信息系统（GIS）技术。

GIS技术是一种集成了地理空间数据采集、存储、管理、分析和可视化的技术系统，它为国土空间信息模型的建模提供了基础。

通过GIS技术，可以将国土空间的地理要素进行数字化表示，建立起空间数据模型，包括地形地貌、土地利用、交通网络、水系等地理要素的空间关系和属性信息，从而实现对国土空间的知识建模。

其次，国土空间信息模型知识建模还涉及到地理信息数据的采集和整合。

地理信息数据是国土空间信息模型的基础，包括卫星遥感数据、地面调查数据、地理统计数据等多种类型的数据。

在知识建模过程中，需要对这些数据进行采集、整合和清洗，以建立起完整、准确的国土空间信息模型。

此外，国土空间信息模型知识建模还需要进行空间分析。

通过空间分析，可以揭示国土空间中的地理关系、空间分布规律和空间交互作用，为国土空间的规划、管理和决策提供支持。

空间分析技术包括空间统计分析、空间缓冲区分析、空间插值分析等多种方法，这些方法可以帮助构建国土空间信息模型的知识表示。

最后，国土空间信息模型知识建模还需要考虑到国土空间信息的可视化和表达。

通过地图、图表、三维模型等形式，可以将国土空间信息模型的知识表示直观地展现出来，为相关部门和公众提供直观的国土空间信息展示和交流平台。

总之，国土空间信息模型知识建模是一个涉及多个领域知识和技术的复杂过程，需要综合运用地理信息系统、地理信息数据、空间分析和可视化技术，以全面、准确地表示国土空间的地理信息和知识。

这样的知识建模对于国土空间的规划、管理和决策具有重要的意义。

地信复习纲要1、地信构成：系统硬件、系统软件、空间数据、应用人员和应用模型。

2、地信的发展、应用（结合专业）3、空间数据的分类按数据来源 按数据结构 按数据特征 按几何特征 按数据发布形式 地图数据 矢量数据 空间数据 点 数字线画图DLG 影像数据 栅格数据 非空间属性数据 线 数字栅格图DRG 文本数据 面、曲面 数字高程模型DEM 体 数字正射影像图DOM 数字线划图:DLG 是现有地形图要素的矢量数据,保存各要素间的空间关系和相关的属性信息,全面地描述地表目标.数字栅格图:DRG 数据是现有纸质地图经计算机处理后得到的栅格数据文件. 数字高程模型:DEM 数据是以数字形式表达的地形起伏数据.数字正射影像图:DOM 数据是对遥感数字影像,经过像元进行投影改正、镶嵌,按国家基本比例尺地形图图幅范围剪裁生成的数字正射投影影像数据.4、拓扑关系的类型：关联：不同拓扑元素之间的关系邻接：相同拓扑元素之间的关系包含：面与其他元素之间的关系层次：相同拓扑元素之间的层次关系拓扑关系的意义：1）根据拓扑关系，不需要利用坐标和距离，可以确定一种地理实体相对于另一种地理实体地空间位置关系。

（因为拓扑数据已经清楚地反映出地理实体之间的逻辑结构关系，而且这种拓扑数据较之几何数据有更大的稳定性，即它不随地图投影而变化。

）2）利用拓扑数据有利于空间要素的查询。

（例如应答像某区域与哪些区域邻接；某条河流能为哪些政区的居民提供水源等）3）可以利用拓扑数据，重建地理实体。

（例如建立封闭多边形，实现道路的选取，进行最佳路径的计算等。

）5、游程编码结构逐行将相邻同值的网格合并，并记录合并后网格的值及合并网格的长度，其目的是压宿栅格数据量，消除数据间冗余。

（特别适用于二值图像数据的表示）6、四叉树结构（会写）将空间区域按照四个象限进行梯归分割，直到子象限的数值单调为止。

序号 二元组序列 1 （2,2） 2 （5,2) 3 （2,1） 4 （7,1） 5 （5,2） 6 （7,3） 7 （5,5） 2 2 5 5 2 7 5 5 7 7 7 5 5 5 5 5 二元映射7、布尔逻辑运算和(AND)、或(OR)、异或(XOR)、非(NOT)等。

如何使用数字高程模型进行地形分析数字高程模型(Digital Elevation Model, 简称DEM)是一种用于地形表达和地形分析的数字化数据模型。

它通过测量和记录地表的高程数据，将地表的各个点组织成数字化的离散数据，从而反映了地形起伏、山脉、河流等地貌特征。

利用DEM 进行地形分析可以帮助我们深入理解和研究地球表面的地形特征、地质结构和水资源等方面。

一、DEM的获取1. 大地测量方法：传统的大地测量方法包括全球定位系统(GPS)和全站仪测量等。

这些方法需要在实地进行测量并获取地点高程数据，然后通过计算和处理来生成DEM。

2. 遥感方法：遥感技术利用航空影像和卫星图像中的高程信息，通过解析和计算来生成DEM。

这种方法可以快速获取大范围地区的地形数据，广泛应用于地形分析和地理信息系统(GIS)。

二、DEM的应用1. 地形测量和制图：DEM可以作为底层数据用于地形测量和制图。

通过对DEM进行可视化处理，可以直观地显示地形特征，帮助地理学家、测量学家和地质学家等研究人员快速了解地表地貌和地质结构。

2. 地形分析：DEM可以用于地形分析，如计算坡度、坡向、流域分割、地形曲率等。

这些分析结果可以帮助我们了解地表地貌的复杂性和变化趋势，为自然资源管理、土地规划和生态环境保护等领域提供有力的支持。

3. 洪水模拟和灾害评估：DEM可以用于洪水模拟和灾害评估。

通过结合DEM 和水流模型，可以模拟洪水的传播路径和深度，为洪水预警和防洪工程提供科学依据。

此外，DEM还可以用于评估地质灾害，如滑坡、泥石流等，分析潜在的灾害风险。

4. 水资源管理：DEM可以用于水资源管理，如模拟水流路径、计算流域的水量、研究水资源分布等。

这些结果对水资源的合理开发和利用具有重要意义。

三、DEM数据处理与分析方法1. 数据获取和处理：首先，需要获取原始的DEM数据，可以从地理信息系统(GIS)数据库或一些公开的数据集中获取。

然后，对DEM数据进行预处理，包括去除噪声、填充空缺值和修正高程异常等。