下载文档原格式
测绘技术中的矢量数据处理方法随着科技的不断进步和发展，测绘技术在现代社会中扮演着至关重要的角色。
测绘学科的发展给我们提供了丰富而准确的空间数据，这些数据不仅为土地规划、城市建设以及环境管理等提供了坚实的基础，也能够为导航、移动通讯、智能交通等现代化设施的发展提供重要支持。
矢量数据是测绘技术中常用的数据形式之一，其处理方法及算法也在不断完善与应用。
矢量数据是通过使用空间坐标和属性信息来描述地理实体的一种数据形式。
与栅格数据相比，矢量数据能够更加精确地描述地物的形状和位置信息，并且可以实现对地物的复杂分析和编辑。
在测绘技术中，处理矢量数据主要包括数据获取、数据存储、数据编辑和数据分析等几个方面。
首先，数据获取是矢量数据处理的重要环节。
数据获取包括地面测量和遥感影像解译两个过程。
地面测量通过使用测量仪器对目标区域进行实地测量，获取目标区域内地物的坐标和属性信息。
遥感影像解译则是通过对遥感影像进行解译和数字化，提取出地物的位置和属性信息。
这两种方式相辅相成，为矢量数据的获取提供了有效手段。
其次，数据存储是保证矢量数据的完整性和可靠性的基础。
在矢量数据处理中，我们常用的数据存储格式包括Shapefile、GeoJSON、KML等。
这些格式能够将矢量数据进行组织和存储，同时保留地物的位置、形状和属性信息。
此外，为了更有效地存储和管理矢量数据，近年来还出现了一些新的数据库技术，如空间数据库和面向对象数据库等，这些技术在数据存储方面具有更好的性能和扩展性。
数据编辑是指对矢量数据进行修改和更新的过程。
在测绘技术中，数据编辑常常包括数据清理、拓扑修正、属性更新等操作。
数据清理是指对数据中存在的错误、不一致和缺失进行处理，以提高数据的质量和准确性。
拓扑修正则是对数据的空间关系进行调整，以确保数据之间的拓扑一致性。
属性更新是指对数据属性进行修改和补充，以适应新的需求和要求。
数据分析是对矢量数据进行挖掘和研究的过程。
测绘技术中，数据分析主要包括空间分析和属性分析两个方面。
测绘技术中的矢量数据处理方法介绍随着测绘技术的不断发展，矢量数据处理方法成为了测绘工作中不可或缺的重要环节。
本文将为大家介绍测绘技术中常用的矢量数据处理方法，着重探讨数据输入、数据编辑、数据分析以及数据输出等方面的内容。
数据输入是矢量数据处理的基础环节，它是将实际的地理要素通过测量和摄影等手段获取并转化为计算机可以处理的数据形式。
常用的矢量数据输入方法包括手工绘制、GPS定位、摄影测量和卫星遥感等技术。
其中，手工绘制是最为原始的方法，通过人手对实地测量结果进行记录，并利用相应工具将数据转化为矢量数据。
而GPS定位、摄影测量和卫星遥感则是利用高科技手段获取地理数据的方法，它们可以实现大面积地理要素的快速获取，并且准确度相对较高。
数据编辑是指对矢量数据的修改和完善，使其更符合实际需求。
在数据编辑阶段，通常需要对数据进行拓扑校正、数据修正和数据精化等操作。
拓扑校正主要是解决由于数据获取过程中可能产生的误差，例如节点重叠、线段错位等问题。
数据修正是指对矢量数据进行信息补充和数据缺失处理，以使数据更加完整和准确。
而数据精化则是对数据进行优化和提升，使其达到更高的准确度和精度要求。
数据分析是矢量数据处理的核心环节，通过对矢量数据进行分析，可以获取地理要素之间的关联性以及空间分布的规律性。
在数据分析中，常采用的方法包括地理空间分析、属性查询和数据统计等。
地理空间分析是通过对矢量数据进行几何运算和空间关系分析，来获取地理要素之间的相互关系和空间分布的特征。
属性查询则是根据矢量数据中的属性信息，通过查询语句对数据进行筛选和匹配，以便获取特定要素。
数据统计是将矢量数据中的属性信息进行汇总和统计，形成相应的统计报告和图表，为决策提供依据。
数据输出是矢量数据处理的最终环节，它将处理后的数据以可视化的形式展现出来。
数据输出常用的方法包括打印、绘图和数据导出。
打印是将矢量数据输出到纸质媒介上，以便实地使用和传播。
绘图则是通过计算机辅助绘图软件，将矢量数据转化为图形显示出来，以便进行进一步的分析和研究。
如何进行矢量数据处理与分析矢量数据处理与分析是地理信息系统（GIS）领域中的重要环节，它涵盖了从数据准备、空间分析到结果展示的整个过程。
在这篇文章中，我们将探讨如何有效进行矢量数据处理与分析的方法和技巧。
一、数据清洗与预处理在进行矢量数据处理与分析之前，首先需要对所使用的数据进行清洗和预处理。
数据清洗主要包括删除重复数据、修复损坏的几何体、填充空缺值等操作。
同时，还需要对数据进行投影转换，确保数据的一致性和统一性。
二、空间查询与筛选空间查询与筛选是矢量数据处理与分析的基本操作之一。
通过定义特定的查询条件，可以从矢量数据中提取出符合条件的要素。
例如，可以进行空间范围查询，筛选出位于某个特定区域内的要素，或者进行属性字段查询，筛选出符合特定属性条件的要素。
三、空间拓扑分析空间拓扑分析是矢量数据处理与分析的重要环节，它用于解决要素之间的空间关系问题。
拓扑关系包括相交、相离、包含、覆盖等，通过空间拓扑分析可以计算要素之间的空间关系，并进行相关的统计分析和相交缓冲分析等。
四、空间插值与表面分析空间插值和表面分析用于推断未知区域的属性值或者表面特征。
通过基于已知数据点的属性值和位置信息，可以利用插值方法估计未知点的属性值。
表面分析则是基于已知点的高程值或其他属性值来构建地形或地貌表面，并进行相关的分析操作。
五、空间统计与聚类分析空间统计与聚类分析是研究矢量数据空间分布特征的重要工具。
通过利用统计方法和空间分析技术，可以探索矢量数据的自相关性、聚集性等属性。
例如，可以通过空间统计工具对不同区域的要素密度进行分析，或者利用聚类分析方法对研究区域进行空间分类。
六、网络分析与路径规划网络分析和路径规划主要用于研究基于网络结构的空间问题。
通过构建网络数据模型，并利用网络分析工具，可以计算网络中的最短路径、最优路径、最小生成树等结果。
路径规划工具在交通运输、地理路线规划等领域具有广泛的应用。
七、空间交互与可视化最后一步是将处理和分析得到的矢量数据结果进行可视化展示。
矢量数据的空间分析在当今数字化的时代，地理信息系统（GIS）、测绘、城市规划等众多领域都离不开对数据的深入分析和处理。
其中，矢量数据作为一种常见且重要的数据类型，其空间分析在解决实际问题和获取有价值信息方面发挥着至关重要的作用。
那什么是矢量数据呢？简单来说，矢量数据是通过点、线、面等几何对象来表示地理实体或现象的位置、形状和属性。
比如，一条河流可以用一条线来表示，一个湖泊可以用一个面来表示，而一个城市的地标建筑可以用一个点来表示。
这些几何对象不仅包含了空间位置信息，还可能附带诸如名称、类型、面积等属性信息。
矢量数据的空间分析，就是基于这些数据进行的一系列操作和计算，以揭示隐藏在数据中的模式、关系和趋势。
空间查询是矢量数据空间分析的基础操作之一。
通过设定特定的条件，我们可以快速从大量的矢量数据中筛选出符合要求的数据。
比如说，我们想要找出某个区域内所有面积大于一定值的湖泊，或者找出距离某条公路特定范围内的居民点。
这种查询能够帮助我们迅速聚焦到感兴趣的对象上，为后续的深入分析提供基础。
缓冲区分析也是一项常用的技术。
想象一下，围绕一条道路或者一个工厂划定一个一定宽度的区域，这个区域就是缓冲区。
缓冲区分析可以帮助我们评估道路建设对周边环境的影响，或者工厂可能产生的污染范围。
在城市规划中，通过为公园、学校等设施创建缓冲区，可以评估其服务覆盖范围，从而优化设施的布局。
叠加分析则能够将多个矢量图层进行组合和比较。
比如，将土地利用图层和土壤类型图层叠加，我们可以了解不同土壤类型在各种土地利用方式下的分布情况。
这对于农业规划、环境保护等工作具有重要的指导意义。
网络分析在交通规划和物流配送等领域有着广泛的应用。
通过构建道路网络模型，我们可以计算最短路径、最优路径，确定交通流量的分布，从而优化交通线路和提高物流效率。
比如，在城市交通规划中，通过网络分析可以确定新的公交线路，以更好地满足居民的出行需求。
除了以上这些常见的分析方法，矢量数据的空间分析还包括了空间统计分析、邻近分析等多种手段。
如何进行矢量数据的空间分析与处理矢量数据的空间分析与处理在地理信息系统（GIS）中扮演着至关重要的角色，它不仅可以帮助我们理解地理现象，还可以帮助我们做出更有针对性的决策。
本文将探讨如何进行矢量数据的空间分析与处理，为读者提供一些实用的技巧和指导。
首先，我们需要明确矢量数据的概念。
矢量数据是以点、线、面等几何实体来描述地理现象的数据形式，它与栅格数据（以像素为基本单元）相对。
矢量数据的空间分析与处理主要包括空间查询、空间关系分析、空间统计以及空间处理等方面。
在进行矢量数据的空间查询时，我们可以利用GIS软件提供的各种查询工具来查找满足特定条件的空间对象。
例如，我们可以查询某一区域内的所有建筑物或道路网络，或者查找符合某种属性条件的空间对象。
通过空间查询，我们可以快速获取所需的地理信息，为后续的分析与处理提供基础数据。
空间关系分析是矢量数据处理中的重要环节，它可以帮助我们揭示不同空间对象之间的相互关系。
例如，我们可以通过空间缓冲区分析来确定某一地理实体周围一定范围内的其他对象，从而评估其影响范围。
另外，我们还可以利用空间叠加分析来查找两个或多个空间数据集之间的交集、差集、融合等关系，以便更深入地了解地理现象的空间分布。
在空间统计方面，我们可以利用GIS软件提供的统计工具来对矢量数据进行分析。
例如，我们可以对某一区域内的房屋分布进行空间聚类分析，寻找隐藏在数据中的空间模式和规律。
此外，我们还可以利用空间插值方法来研究地理现象的空间分布趋势，如温度分布、人口密度分布等。
最后，空间处理是指对矢量数据进行编辑和转换，以满足特定需求的操作。
例如，我们可以对空间数据进行投影变换，将地理数据从一个坐标系统转换到另一个坐标系统。
此外，我们还可以对空间数据进行拓扑处理，修复数据中的错误、重叠或断裂等问题，以提高数据的准确性和一致性。
总结起来，矢量数据的空间分析与处理是GIS应用中不可或缺的步骤。
通过空间查询、空间关系分析、空间统计和空间处理等手段，我们可以深入了解地理现象的特征和规律，并从中获取有价值的信息和洞见。
上机十一矢量数据分析一、目的与任务1. 熟悉并掌握ArcGIS环境下矢量数据分析的基本工具，包括建立Buffer、Overlay和Select。
2. 熟悉并掌握ArcGIS环境下地图叠置、距离量测和空间自相关的基本操作。
二、实验准备1. 人员组织：以班为单位由教师进行操作上的讲解演示。
2. 仪器资料：计算机、多媒体、已安装的ArcGIS软件、上机实验指导书。
3. 数据：landuse、soils和sewers等shapefile文件，boise_fire、fire1986和fire1992等要素类文件。
三、内容与方法本节应用部分包括4个习作。
习作1涵盖了矢量数据分析的基本工具，包括建立Buffer、Overlay和Select。
因为ArcGIS不会自动更新地图叠置输出图层（shapefile格式）中的面积和周长值，所以习作1还用Calculate Geometry 来计算面积和周长。
习作2涉及多组分多边形的地图叠置操作。
习作3介绍两种不同方法用于点与线要素之间的距离量测。
习作4进行空间自相关。
习作1：缓冲区建立和地图叠置所需数据：landuse、soils和sewers的shapefile文件。
习作1模拟进行实际项目的GIS分析。
该习作目的是按以下选址标准，为新的大学水产养殖实验室找到一个合适地点：土地利用类型以灌木林地为宜（例如landuse.shp中的字段lucode=300）。
选择适宜开发的土壤类型（例如soils.shp中的字段suit>=2）。
必须位于距离下水道300米之内。
1.启动ArcCatalog，连接到Chap11数据库。
启动ArcMap，添加sewers.shp、soils.shp和landuse.shp到图层中，将图层改名为为Task1。
其中的3个shapefile图层均以米为距离单位。
2.首先，建立sewers的缓冲区。
单击打开ArcToolbox窗口。
从ArcToolbox快捷菜单中设置Environments（环境），将Chap11数据库设置为当前工作空间。
在Analysis Tools/Proximity（分析工具/邻域分析）工具箱内双击Buffer（缓冲区）工具。
在出现的Buffer对话框中选择sewers为输入要素集，sewerbuf.shp作为输出要素集，输入300（米）作为距离，选择ALL 为dissolved type（融合类型），然后单击OK。
打开sewerbuf的属性表。
可以看到属性表中只有一条记录对应于已作边界消除的缓冲区。
3.接着进行soils、landuse和sewerbuf地图叠置操作。
在Analysis Tools/Overlay（分析工具/叠加分析）工具箱内双击Intersect（相交）工具。
选择soils、landuse和sewerbuf作为输入要素类。
输入final.shp，作为输出要素类。
单击OK执行操作。
4.最后一步是从final中选择符合前两项标准的多边形。
在AnalysisTools/Extract（分析工具/提取分析）工具箱内双击Select（筛选）工具。
选择final为输入要素类命名为sites.shp，并单击用于输入表达式的SOL 按钮。
在出现的Query Builder（查询构建器）对话框中，输入以下表达式：“SUIT”>=2 AND “LUCODE”=300。
单击OK，退出该对话框。
5.打开sites属性表。
注意该表包括了两套面积和周长数据，并且各个字段含有重复数值。
这是因为ArcGIS Desktop不能自动更新输出的shapefile文件中的面积和周长值。
使其更新的一个简单方法：把sites.shp转换为geodatabase要素类，要素类的shape_area和shape_length字段就有更新过的数值。
你将使用简单的工具来完成更新的任务。
关闭sites属性表。
6.在Date Management Tools/Fields（数据管理工具/字段）工具箱内双击AddField（添加字段）工具。
选择sites作为输入表，输入Shape_Area作为字段名，选择Double作为字段类型，输入11为字段精度，输入3作为字段尺度，单击OK。
用相同的工具和相同的字段定义，将Shape_Leng作为新字段添加到sites中。
7.在sites属性表中，右击Shape_Area并选择Calculate Geometry（计算几何）。
在Calculate Geometry对话框中，选中Area为性质，平方米为单位，单击OK。
Shape_Area就赋予正确的面积值。
8.右击Shape_Length并选择Calculate Geometry。
在Calculate Geometry对话框中，选中Length为性质，米为单位，单击OK。
Shape_Length就赋予正确的周长值。
习作2：多组分多边形的地图叠置所需数据：boise_fire、fire1986和fire1992，是boise_fire.mdb数据库中regions要素数据集的三个要素类。
其中，boise_fire记录了博伊西国家森林1908-1996年的林火情况；fire1986是1986年的林火记录；而fire1992则是1992年的林火记录。
习作2让你用多组分多变形要素作地图叠置操作。
fire1986和fire1992都是从boise_fire中获取的多边形图层。
多分组多边形类似于coverage模型中的区域。
使用多组分多边形的地图叠置操作使得输出结果中包含较少要素（记录），从而简化了数据管理任务。
1.在ArcMap中添加一个新的数据框，重命名为Task2。
往Task2中添加regions。
打开boise_fire属性表。
历史上的林火情况按年份记录为YEAR1到YEAR6，而通过名称记录为NAME1到NAME6。
其中，年份和名称的多个字段都是必要的，因为一个多边形可能在过去发生过多起林火。
打开fire1986属性表。
尽管该图层实际上包含了7个简单多边形，但文件中仅有一条记录。
fire1992也与此相同。
2.首先，进行fire1986和fire1992的联合。
在Analysis Tools/Overlay（分析工具/叠加分析）工具箱中双击Union（联合）工具。
选择fire1986和fire1992作为输入要素，输入fire_union作为regions要素数据集中的输出要素类。
单击OK执行该操作。
打开fire_union的属性表。
3.接下来，求取fire1986和fire1992的交集。
在Analysis Tools/Overlay（分析工具/叠加分析）工具箱中双击Intersect（相交）工具。
选择fire1986和fire1992作为输入要素，输入fire_intersect作为输出要素类。
单击OK执行该操作。
习作3：点与线之间的距离量测所需数据：deer.shp和edge.shp习作3要求进行deer.shp中的每个鹿场点和edge.shp中原始森林与皆伐区边缘的最近距离的量测。
1.在ArcMap中插入一个新数据帧，并重命名为Task3。
将deer.shp和edge.shp添加到Task3中。
2.右键单击deer，指向Joins and Relates（连接和关联）并选择Join（连接）。
在Join Date（连接数据）对话框中单击第一个下拉箭头，并选择“join date from another layer based on spatial location”（基于空间位置的另一图层的数据）。
确定edge是要合并到deer的图层。
单击说明文字为“each point will be given all the attributes of the line that is closest to it, and a distance field showing how close that line is.”（每个点都将被指定与其最接近的……）的图形界面选择按钮。
指定deer_edge.shp为输出shapefile文件。
单击OK 执行该操作。
3.右键单击deer_edge并打开其属性表。
处于表中右侧较远处的字段为Distance，该字段列出每个鹿群位置到离其最近的原始森林与皆伐区边缘的距离。
习作4：计算整体和局部G统计量所需数据：adabg00.shp是爱达荷州阿达地区各街区的2000年人口普查shapefile文件。
在习作4中，首先，需要判断阿达地区的拉美人口分布是否具有空间集聚。
然后，再检测该县拉美人口是否存在局部“热点”。
1.在ArcMap中插入一个新数据帧。
将此新数据帧重命名为Task4.并将adabg00.shp添加到Task4中。
2.右键单击adabg00.并选择Properties（属性）。
在Symbology（符号系统）栏中，选择Quantities/Graduated colors（数量/分级色彩）来显示Latino 字段值。
放大到地图的上部中心(即博伊西所在地)，查验图中拉美人口的空间分布。
可以看出，位于西南部的大面积街区中的拉美人口比例较高（11%），但该街区人口仅略高于4600。
巨大区域单元的视觉主导是等值区域地图的缺点。
3.打开ArcToolbox。
首先计算整体G统计量：在Spatial StatisticsTools/Analyzing Patterns（空间统计工具/分析模式）工具箱中双击High/Low Clustering（高/低聚类）（Getis-Ord General G）工具。
选择adabg00作为输入要素类，选择Latino作为输入字段，同时勾选“General Report”（生成报表）前的复选框。
其他字段均用默认选项。
单击OK执行命令。
4.操作完成后，从Geoprocessing（地理处理）菜单选择Results（结构）。
在Current Session（当前会话）下，扩展High/Clustering（Getis-ord General Gi），然后双击HTML Report File。
在窗口顶部，列举了观察的总的G统计量、Z得分、概率值和对结果的解释。
关闭窗口。
5.接下来，运行局部G统计量。
在Spatial Statistics Tools/Mapping Clusters（空间统计工具/聚类分布制图）工具箱中双击Hot Spot Analyst（热点分析）（Getis-Ord Gi*）工具。
选择adabg00作为输入要素类，选择Latino作为输入字段，输入local-g.shp作为Chap11数据库中的输出要素类，同时指定距离步长为5000（米）。
