栅格地图数据库

地理信息系统的数据源有哪些？地理信息系统（GIS）是一种用于捕捉、存储、处理、分析和可视化地理空间数据的技术系统。

在GIS中，数据源是指供GIS使用的数据集合。

以下是一些常见的地理信息系统数据源：1. 卫星图像：卫星图像是通过卫星或无人机拍摄的高分辨率图像。

这些图像可以用来绘制地图、分析土地利用、监测环境变化等。

2. 地面调查：地面调查是一种直接收集地理数据的方法。

通过实地测量、问卷调查等方式获取的数据可供GIS使用。

3. 遥感数据：遥感数据是通过遥感技术捕捉的数据，包括雷达、红外线、激光等传感器获取的数据。

遥感数据可以用来监测环境变化、制定土地利用规划等。

4. 矢量数据：矢量数据是使用点、线、面等矢量要素来表示地理现象的数据。

常见的矢量数据包括道路网络、河流、建筑等。

5. 栅格数据：栅格数据是使用像素网格来表示地理现象的数据。

栅格数据适用于需要表现地理现象的连续变化的情况，如高程、气候等。

6. 地理数据库：地理数据库是专门用于存储地理空间数据的数据库。

它可以存储各种类型的数据，并提供高效率的数据管理和查询功能。

7. 公共数据集：许多政府和非政府组织提供免费或付费的公共数据集，包括地图、统计数据、人口数据等。

这些数据集通常可以用于GIS分析。

8. 在线数据服务：许多在线平台和服务提供商提供了丰富的地理数据源，如地图服务、地理编码、卫星影像等。

用户可以通过这些服务获取所需的地理数据。

请注意，这只是地理信息系统数据源的一些常见类型，实际上还有许多其他类型的数据源可供使用。

arcgis批量计算栅格平均值在ArcGIS中，计算栅格的平均值通常涉及到遥感图像的处理和分析。

通过批量计算栅格的平均值，可以更快速和高效地处理大量的栅格数据，提高数据处理的效率和精度。

在本文中，我们将介绍如何在ArcGIS中进行批量计算栅格的平均值。

首先，我们需要准备好待处理的栅格数据。

这些栅格数据可以是遥感影像、数字地形模型（DTM）、数字表面模型（DSM）等，可以通过遥感传感器获取或者通过数字化处理得到。

在ArcGIS中，我们可以将这些栅格数据导入到地理数据库或者直接加载到地图中进行处理。

接下来，我们可以使用ArcGIS中的栅格工具来进行批量计算栅格的平均值。

具体步骤如下：1. 打开ArcGIS软件，并加载待处理的栅格数据。

2. 在工具栏中选择“空间分析”或者“遥感”选项，找到“栅格功能”或者“栅格分析”工具集。

3. 在栅格工具集中找到“栅格计算”工具，并选择“栅格平均值”工具。

4. 在工具参数设置界面中，选择待处理的栅格数据图层，设置输出文件路径和文件格式等参数。

5. 点击“运行”按钮，等待计算过程完成。

通过上述步骤，我们就可以在ArcGIS中批量计算栅格的平均值了。

需要注意的是，在设置输出参数时，可以选择将计算结果保存为栅格数据、Excel表格或者其他格式，以满足不同需求。

另外，值得一提的是，ArcGIS中还提供了多种栅格数据处理和分析工具，如栅格统计、栅格代数运算、栅格重分类等，用户可以根据具体需求选择相应的工具进行数据处理和分析。

在实际应用中，结合不同的工具和功能，可以实现更灵活和高效的数据处理流程。

总的来说，通过批量计算栅格的平均值，可以更好地了解和分析遥感数据，从而为地理空间分析和决策提供支持。

在今后的工作中，我们可以进一步探索ArcGIS中更多的功能和工具，深入挖掘遥感数据的潜力，为科学研究和应用提供更多可能。

如何利用测绘技术进行栅格地图制作测绘技术在现代社会的发展中扮演着重要角色，尤其是在栅格地图制作方面。

栅格地图是利用测绘技术将地球表面分割成规则的网格，并用颜色或其他符号来表示不同的地理特征或属性。

利用测绘技术进行栅格地图制作首先需要获取地理数据。

地理数据可以通过遥感技术、地理调查或现场测量等手段来获得。

遥感技术通过卫星或其他航空实体收集影像数据、高程数据和其他相关数据。

地理调查则通过实地勘察、人工测量等手段获得地理特征数据。

当然，在获取地理数据时，我们还需要考虑数据的精度、准确性和分辨率等因素。

在获取到地理数据后，我们可以利用测绘软件进行数据处理和地图制作。

测绘软件可以对地理数据进行加工、处理、编辑和分析，以生成栅格地图。

其中，数据加工包括数据清理、筛选、重采样等操作，以确保数据的质量和准确性。

数据处理则包括地理信息系统（GIS）的应用，通过对地理数据进行计算、模型分析等操作，揭示数据之间的关系和趋势。

数据编辑则是在数据处理的基础上，对数据进行进一步修改、调整和优化，以满足特定的制图要求。

最后，通过数据分析，我们可以从地理数据中挖掘出有价值的信息，用以支持决策和规划。

栅格地图制作不仅仅是简单地在地理数据上盖上颜色或符号，还需要考虑到地图的表达方式和效果。

在栅格地图的制作中，我们需要选择合适的颜色、符号和图例，以准确地传达地理数据的含义和价值。

同时，栅格地图的比例和尺度也需要仔细考虑，以确保地图的可读性和准确性。

此外，地图的布局和设计也是制作栅格地图时需要注意的要点，合理的布局和设计能够提升地图的美观度和易读性。

在栅格地图制作中，还需要考虑到地理数据的更新和维护。

地球上的地理特征是不断变化的，新的地理数据会不断涌现，旧的数据也需要进行更新和校正。

因此，我们需要建立起一个完善的地理数据管理系统，以便对地理数据进行管理、更新和维护。

同时，栅格地图的制作也需要与地理数据库相结合，以确保地图的及时更新和精度保证。

11栅格数据与栅格数据处理除了矢量数据之外，另一种形式的数据在表示图形信息和计算机图像处理方面，也起着愈来愈重要的作用，那就是栅格形式的数据。

11.1栅格数据及其获取11.1.1栅格数据的概念将制图区域的平面表像按一定的分解力作行和列的规则划分，就形成一个栅格阵列，其中每个栅格也称“像元”或“像素”。

根据所表示的表像信息，各个像元可用不同的“灰度值”来表示，但每个像元被认为是内部一致的基本单元。

由平面表像对应位置上像元灰度值所组成的矩阵形式的数据就是栅格数据。

如果一个图像的灰度值只有两种（通常用1表示前景元素，用0表示背景元素），则这个图像也称“二值图像”（或称“二元图像”）。

图11.1表明如何用矢量数据和栅格数据来表示一条曲线。

图11.1在矢量形式表示中，曲线由一个顺序点列的X，Y坐标值给出，井可通过对每相邻的两点作连线而予以再现；而在栅格形式表示中，曲线是通过对其经过的所有像元赋以特定的数值而给出，即“线上”与“线外”的像元具有不同的灰度值。

只要通过一种装置，将栅格数据中不同的灰度值变为物理上不同的亮度，就可以将曲线再现出来。

在计算机地图制图中，用栅格数据表示各种地图基本图形元素的标准格式如下（见图11.2）。

点状要素——用其中心点所处的单个像元来表示；线状要素——用其中轴线上的像元集合来表示。

中轴线的宽度仅为一个像元，即仅有一条途径可以从轴上的一个像元到达相邻的另一个像元。

这种线划数据称细化了的栅格数据；面状要素——用其所覆盖的像元集合来表示。

图11.211.3图在栅格数据中，常用的相邻概念有四方向相邻和八方向相邻两种。

如图11.3。

设所讨论的中心像元为（i，j）（即第i行、第j列的那个像元），若只定义与其有公共边的四个像元（i-l，j）、（i，j ＋1）、(i＋1，j)、（i，j-1）与中心像元（i,j）相邻，则这种相邻称为四方向相邻。

此时，像元（i,j）（i+1,j-1）（i+1,j+1）、具有四向邻域；若除了上述的四个像元以外，还定义像元（i-1，j-1）、（i-1，j＋1）、也与中心像元（i，j）相邻，则这种相邻称为八方向相邻。

栅格数据（RasterData ）是由正方形或者矩形栅格点组成，每个栅格点或者像素的位置由栅格所在的行列号来定义，所对应的数值为栅格所要表达的内容的属性值。

栅格数据-概念栅格数据结构实际就是像元阵列，每个像元由行列确定它的位置。

H值表示属性或编码为H 的一个点，其位置由所在的第六行，第九列作交叉而得到。

由于栅格结构是按一定的规则排列的，所表示的实体位置很容易隐含在网络文件的存储结构中。

在后面讲述栅格结构编码时可以看到每个存储单元的行列位置可方便地根据其在文件中的记录位置得到，且行列坐标可以很容易地转为其它坐标系下的坐标。

在网络文件中每个代码本身明确地代表了实体的属性或属性的编码。

点实体在栅格数据中表示为一个像元；线实体则表示为在一定方向上连接成串的相邻像元集合；面实体由聚集在一起的相邻像元结合表示。

这种数据结构很适合计算机处理，因为行列像元阵列非常容易存储、维护和显示。

用栅格数据表示的地表是不连续的，是量化和近似离散的数据，这就意味着地表一定面积内（像元地面分辨率范围内）地理数据的近似性，例如平均值、主成分值或按某种规则在像元内提取的值等。

另一方面，栅格数据的比例尺就是栅格大小与地表相应单元大小之比。

像元大小相对于所表示的面积较大时，对长度、面积等的度量有较大影响。

这种影响除对像元的取舍外，还与计算长度、面积的方法有关。

栅格数据-结构 栅格数据栅格数据栅格结构是最简单最直接的空间数据结构，是指将地球表面划分为大小均匀紧密相邻的网格阵列，每个网格作为一个象元或象素由行、列定义，并包含一个代码表示该象素的属性类型或量值，或仅仅包括指向其属性记录的指针。

因此，栅格结构是以规则的阵列来表示空间地物或现象分布的数据组织，组织中的每个数据表示地物或现象的非几何属性特征。

特点：1、属性明显，定位隐含，即数据直接记录属性本身，而所在的位置则根据行列号转换为相应的坐标，即定位是根据数据在数据集中的位置得到的，在栅格结构中，点用一个栅格单元表示；线状地物用沿线走向的一组相邻栅格单元表示，每个栅格单元最多只有两个相邻单元在线上；2、面或区域用记有区域属性的相邻栅格单元的集合表示，每个栅格单元可有多于两个的相邻单元同属一个区域。

gis的基本构成
GIS的基本构成主要包括以下几个方面：
1. 空间数据：GIS处理的是地理空间数据，因此空间数据是GIS的基石。

空间数据包括点、线、面、栅格等形式的数据。

2. 数据库：GIS需要存储和管理大量的空间数据，因此必须有一个强大的数据库系统作为基础支持。

常用的GIS数据库包括ESRI的ArcSDE，Oracle Spatial，PostGIS等。

3. 地图制图：GIS的输出通常以地图形式呈现。

地图制图需要考虑的因素包括数据的显示、颜色、标注、图例等，同时还需要考虑输出格式和分辨率等。

4. 空间分析：GIS有强大的空间数据分析和处理能力，可以对数据进行空间查询、空间叠加、空间分析等操作，以便用户进行科学的决策。

5. 软件平台：GIS是一种计算机技术，因此必须有相应的软件平台。

常见的GIS 软件包括ArcGIS、QGIS、MapInfo、SuperMap等。

6. 应用领域：GIS的应用领域十分广泛，从农业到城市规划，从能源开发到灾害预警，都可以使用GIS技术进行数据处理和分析。

什么是4D（DRG、DLG、DOM、DEM）数据1，DOM ，利⽤数字⾼程模型对扫描处理的数字化的航空相⽚、遥感影像抄，经逐个像元纠正，按图幅范围裁切⽣成的影像数据。

百DOM 是需要DEM进⾏⼆次加⼯的，也是4D产品中最为⾼级的产品。

2，DEM ，通过等⾼线、或航空航天影像建⽴以表达地⾯⾼程起伏形态的数字集合。

DEM数据为基础数据。

3，DRG，是纸制地形图的栅格形式的数字化产品，可与DOM、DEM集成派⽣出新的可视信息。

4，DLG，利⽤航空航天影像通过对影像进⾏识别和⽮度量化，建⽴基础地理要素分层存储的⽮量数据集，既包括空间信息也包括属性信息，可⽤于各专业信息系统的空间定位基础。

⼀、 DOM (图)：利⽤数字⾼程模型对扫描处理的数字化的航空相⽚、，经逐个像元纠正，按图幅范围裁切⽣成的影像数据，它的信息⽐较直观，具有良好的可判读性和可量测性，从中可直接提取⾃然地理和社会经济信息。

在SAR图像处理中，往往需借助DEM数据来解决RD定位导致的斜距成像⼏何失真。

因此，求解X,Y,Z考虑了三个⽅程。

即距离公式、多普勒频率公式和地球坐标公式。

也就是说DOM是需要DEM 进⾏⼆次加⼯的，也是4D产品中最为⾼级的产品。

DEM (数字⾼程模型) ：通过等⾼线、或影像建⽴以表达地⾯⾼程起伏形态的数字集合。

⽬前可得到的有90m的SRTM，和30m的Aster GDTM数据。

前者采⽤InSAR技术获取，后者则是⾼分辨率⽴体摄影测量技术。

两者相似之处都需要两幅图像，⽽且精确配准。

需要有⼀定的基线长度，需在⼀定范围内取值。

不同之处，前者是利⽤波的相⼲性原理求得，后者则是光直线传播所产⽣的共线⽅程。

DEM数据为基础数据。

DRG (数字栅格地图) ：数字栅格地图是纸制地形图的栅格形式的数字化产品，可与DOM、DEM集成派⽣出新的可视信息。

该类型数据主要是将已有的纸质地图进⾏栅格化，然后配准，⽬前这类图很少⽤到，多⽤⾼分辨率的影像来取代，或者就是将主要地物进⾏⽮量化表征和存储，⽬前⼤多数的都⽀持这⼀功能。

数据库：就是为了一定的目的，在计算机系统中以特定的结构组织、存储、管理和应用的相关联的数据集合。

空间数据库是存取、管理空间信息的数据库地理信息系统中的数据库就是一种专门化的数据库，由于这类数据库具有明显的空间特征，所以有人把它称为空间数据库。

空间数据库的内容:矢量地形要素数据库、数字高程模型数据库、数字正射影像数据库、数字栅格地图数据库、元数据库、专题数据库空间数据管理演变过程：人工管理阶段（50年代中期以前）、文件系统阶段（50年代后期一60 年代中期）、文件与数据库管理阶段（20世纪70年代初）、全关系型空间数据库管理系统（20 世纪70年代后期）、对象关系数据库管理系统、面向对象的数据库管理系统地理空间数据库主要研究内容：空间数据模型、地理空间数据的获取与处理、地理空间数据组织、空间数据库管理系统、地理空间数据共享研究空间实体一一指具有确定的位置和形态特征并具有地理意义的地理空间物体。

（河流、道路、城市、航线等）空间实体：地理信息系统中不可再分的最小单元现象称为空间实体•属性是空间实体已定义的特征（如人口数量、林地上林木名称等）空间实体：是指现实世界中地理实体的最小抽象单位，主要包括点、线和面三种类型•空间检索的目的是对给定的空间坐标,能够以尽快的速度搜索到坐标范围内的空间对象，进而对空间对象进行拓扑关系的分析处理空间对象模型特征：1 •图斑模型将一个地理空间划分成一些简单的连通域，每个区域用一个简单的数学函数表示一种主要属性的变化。

根据表示地理现象的不同，可以对应不同类型的属性函数。

2、等值线模型等值线的特点：（1）用一组等值线将地理空间划分成一些区域，每个区域中的属性值的变化是相邻的两条等值线的连续插值；（2）每条线唯一值；（3）两条等值线不相交；3、选样模型地理空间上的属性值是通过釆集有限个点的属性值来确定的。

场的特征⑴空间结构特征和属性域2）连续的、可微的、离散的3）与方向无关的和与方向有关的（各向同性和各向异性）4）空间自相关矢量数据结构的几何数据表达优点：结构简单、直观、易实现以实体为单位的运算和显示。

ArcGIS的数据结构ArcGIS的数据结构⒈简介ArcGIS是一种广泛使用的地理信息系统（GIS）软件。

它提供了一个完整的、集成的平台，用于创建、管理、分析和可视化地理数据。

ArcGIS的数据结构是该软件的核心组成部分，下面将详细介绍各个组成部分。

⒉数据类型ArcGIS支持多种不同的数据类型，包括矢量数据和栅格数据。

矢量数据包括点、线和面等几何要素类型，用于表示实际地理对象的空间位置。

栅格数据则是基于栅格单元格的网格形式数据，用于表示连续和离散的地理现象。

⑴矢量数据矢量数据在ArcGIS中以要素类的形式存储，每个要素类由多个要素组成。

每个要素可以具有多个属性，如名称、类型和日期等。

矢量数据可以存储在多种文件格式中，包括Shape等。

⑵栅格数据栅格数据在ArcGIS中以栅格数据集的形式存储，它由栅格单元格组成，每个单元格包含一个特定值。

栅格数据可以表示地形高度、遥感图像和气候数据等。

ArcGIS支持多种栅格数据格式，如TIFF、GRID和IMG等。

⒊数据组织ArcGIS使用几种不同的方式来组织和管理数据，包括图层、数据库和项目。

⑴图层图层是ArcGIS中数据显示和分析的基本单位。

每个图层可以包含一个或多个要素类或栅格数据集。

图层可以用来叠加不同类型的地理数据，以便进行分析和可视化。

⑵数据库ArcGIS可以连接到各种数据库管理系统（DBMS），如Oracle、Microsoft SQL Server和PostgreSQL等。

使用数据库可以提供更复杂的数据管理和查询功能，并支持多用户共享数据。

⑶项目项目是ArcGIS中组织和管理数据的一种方式。

一个项目可以包含多个图层、表格和地图等，使用户可以轻松访问和共享数据。

项目还可以包含地图布局和地理处理任务等。

⒋数据输入与编辑ArcGIS提供了多种方式来输入和编辑地理数据。

⑴数据输入ArcGIS可以从多种数据源导入地理数据，包括文件、数据库和互联网服务。

用户可以将地理数据以不同的文件格式（如Shape）导入到ArcGIS中进行进一步处理和分析。

geo标准数据格式地理信息（Geo）标准数据格式地理信息（Geographic Information, 简称Geo）是指描述地球表面地理对象及其属性的数字化信息。

在现代社会中，地理信息被广泛应用于城市规划、环境保护、农业、交通和电信等各个领域。

为了方便地理信息的存储、传输和分析，人们开发了各种地理信息数据格式。

本文将介绍一些常见的地理信息数据格式，并探讨它们的特点和应用。

1. 栅格数据格式栅格数据格式是最常见的一种地理信息数据格式。

它将地理空间划分为一系列规则的网格单元，并在每个单元中存储相应的属性信息。

栅格数据格式适用于大范围、大尺度的地图，如卫星遥感图像。

常见的栅格数据格式包括TIFF（Tagged Image File Format）和JPEG（Joint Photographic Experts Group）。

TIFF格式是一种基于标签的图像文件格式，可存储高质量的栅格数据。

它支持灰度图像、彩色图像和多通道图像，并允许使用无损或有损的压缩算法。

TIFF格式的数据可以在多个GIS软件中进行交换和处理。

JPEG格式是一种有损压缩的图像格式，适用于网页和移动设备上的图像显示。

JPEG格式虽然失去了一些图像细节，但压缩比较高，适合存储大量的栅格数据。

2. 矢量数据格式矢量数据格式是另一种常见的地理信息数据格式。

与栅格数据格式不同，矢量数据格式使用线、点和面等几何图形来表示地理对象。

矢量数据格式适用于小范围、详细的地理数据，如城市地图和道路网络。

常见的矢量数据格式包括Shapefile和GeoJSON。

Shapefile是一种由ESRI（Environmental Systems Research Institute）开发的矢量数据格式。

它可以包含点、线和多边形等各种几何图形，以及与之相关的属性信息。

Shapefile格式的数据可以被多个GIS软件读取和编辑。

GeoJSON是一种基于JSON（JavaScript Object Notation）的矢量数据格式。