地理数据及其采集与处理74页PPT

技术创新
新型的数据采集技术如基于区块链的 数据验证、基于人工智能的数据预测 等，将为数据采集带来更多的可能性 。
02
数据预处理技术
数据清洗
数据去重
异常值处理
去除重复和冗余的数据， 确保数据集的唯一性。
识别并处理异常值，如 离群点或极端值，以避 免对分析结果的干扰。
缺失值处理
根据数据分布和业务逻 辑，对缺失值进行填充
案例二：实时数据处理系统设计
总结词
实时数据流处理、数据质量监控
详细描述
介绍实时数据处理系统的关键技术，如数据流处理框架、实时计算引擎等。同时，结合具体案例，讲解如何设计 一个高效、可靠的实时数据处理系统，并实现数据质量监控和异常检测功能。
案例三：数据挖掘在商业智能中的应用
总结词
数据挖掘算法、商业智能应用场景
数据采集的方法与分类
方法
数据采集的方法包括传感器采集、网络爬虫、日志采集、数据库导入等。
分类
数据采集可以根据数据来源、采集方式、数据类型等进行分类，如物联网数据、 社交媒体数据、交易数据等。
数据采集技术的发展趋势
发展趋势
随着物联网、人工智能等技术的不断 发展，数据采集技术正朝着自动化、 智能化、高效化的方向发展。
特点
应用场景
适用于需要复杂查询和事务处理的场 景，如金融、电商等。
数据结构化、完整性约束、事务处理 能力、支持ACID特性。
NoSQL数据库
定义
NoSQL数据库是指非关系型的数 据库，它不使用固定的数据结构，
而是根据实际需要灵活地组织数 据。
特点
可扩展性、灵活性、高性能、面向 文档或键值存储。
应用场景
分析。
数据转换

板c13
图3
Y地图 = X面板 * a2 + Y面板 * b2 + 这六个参数。
c2
3.3.2坐标变换的地理意义
(4)实现多图幅拼接或不同比例尺间地图的匹配
当需求对多幅地图进展数字化时，假设在多幅地 图之间或在不同比例尺之间建立了一个一致的坐 标系，并在每一幅地图都输入一定数量的控制点 及相应的地理坐标，那么经由控制点拟合的坐标 变换公式，将一切图幅的数字化仪平面坐标转换 为所建立的坐标系中的坐标，使得图幅拼接或不 同比例尺间地图的匹配成为能够。
由数字化设备读取的坐标值直接依 赖于该设备的坐标系统及其设置， 并不代表实践地理坐标，因此有必 要建立坐标转换公式，在数字化过 程中将设备坐标转换为实践地理坐 标。
3.3.2 坐标变换的地理意义
(3)控制数据采集的精度
由控制点建立的坐标转换公式实践 上是一组回归方程，经过在图面上均 匀选取适当数目的控制点，并准确输 入控制点的实践地理坐标，可以提高 回归方程的拟和精度，进一步控制数 字化的精度。
控制点〔tic〕概念
地图上具有控制地图图幅准确度的 一些点，也称地理控制点〔同名点〕， 通常这些点都具有准确的实地坐标或可 以准确定位的，如图幅图廓点、公路网 格点、丈量点、道路交叉口等
2.3.2 地图扫描数字化
1、扫描仪数字化思想 经过扫描将地图转换为栅格数据，然后采用栅 格数据矢量化的技术追踪出线和面，采用方式 识别技术识别出点和注记，并根据地图内容和 地图符号的关系自动给矢量数据赋以属性值。 2、主要方法 自动矢量化 交互式矢量化 ：采用人机交互方式
➢ 空间数据编辑内容 ➢ 数据不完好、反复 ➢ 空间数据位置不正确 ➢ 空间数据比例尺不准确 ➢ 空间数据变形 ➢ 几何和属性衔接有误 ➢ 属性数据不完好

数据脱敏技术
01
静态数据脱敏
对敏感数据进行处理，使其在数 据仓库或数据湖中不再包含真实 的敏感信息。
02
动态数据脱敏
03
数据去标识化
在数据传输和使用过程中，对敏 感数据进行实时脱敏处理，确保 数据的安全性。
将个人数据从原始数据集中移除 或更改，使其无法识别特定个体 的身份。Байду номын сангаас
THANK YOU
关联规则挖掘
关联规则
发现数据集中项之间的有趣关系，生成关联规则。
关联规则挖掘算法
常见关联规则挖掘算法包括Apriori、FP-Growth等。
序列模式挖掘
序列模式
发现数据集中项之间的有序关系。
序列模式挖掘算法
常见序列模式挖掘算法包括GSP、SPADE等。
05
大数据处理与云计算
大数据处理技术
01
02
Microsoft Azure：微软的云服务平台，提供IaaS、 PaaS和SaaS服务。
03
Google Cloud Platform (GCP)：谷歌的云服务平 台，提供基础设施和应用服务。
大数据与云计算的结合应用
实时数据处理
利用云计算的弹性可扩展性，处理大规模实 时数据流。
数据安全保障
云计算的安全机制可以保护大数据免受未经 授权的访问和泄露。
《数据采集与处理》PPT课件
• 数据采集概述 • 数据预处理 • 数据存储与数据库 • 数据挖掘与分析 • 大数据处理与云计算 • 数据安全与隐私保护
01
数据采集概述
数据采集的定义
定义
数据采集是指从各种来源获取、识别 、转换和存储原始数据的过程，以便 进行后续的数据处理和分析。

方形的对角线，其下方区域的面积为R=1/2。
如果用幂函数拟合，那么基尼系数的近似 计算公式为
G 1 1
（2.5.7）
式中： 可以通过最小二乘法（详见第3 章）
拟合，即
k
(lnXi lnYi )
i1 k (lnXi )2 i1
根据分组数据，基尼系数也可以按照如下方 法近似地计算：
按人均收入由低到高进展排序，分成假设 干组〔如果不分组，那么每一户或每一人为一 组〕，每组收入占总收入比重为 ，每一组人
地理数据及其采集与处理 幻灯片
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一、罗伦次曲线与集中化指数
〔一〕罗伦次曲线
20世纪初，意大利统计学家罗伦次〔M. Lorenz〕，首先使用累计频率曲线研究工业 化的集中化程度。后来，这种曲线就被称之 为罗伦次曲线。
5.2
211.62
7.3
136.7
4.71
2 900.68
100
图2.5.1 1999年农户家庭经 图2.5.2 2004年农户家庭经 营性纯收入构成的罗伦次曲线 营性纯收入构成的罗伦次曲线
结果分析
罗伦次曲线的上凸程度，表示农户家庭经 营性纯收入的部门集中化程度。上凸程度越 大，就表示农户家庭经营性纯收入越是集中 于某些产业部门。
显然，该曲线下方区域的面积为：A0nf(X)dX 。
当数据均匀分布时，A就变成了对角线以下三角形的 面积（R）；当数据集中于一点时，A就变成了整个正 方形的面积（M）。
显然，I越大，就说明数据分布的集中化程度越 高；反之，I越小，就说明数据分布的集中化程度 越低〔越均衡〕。
常采用如下近似取值方法： A——实际数据的累计百分比总和； R——均匀分布时的累计百分比总和； M——集中分布时的累计百分比总和。

（2）扫描过程
扫描模式的设置，（分二值、灰度、百万种 彩色），对地形图的扫描一般采用二值扫描， 或灰度扫描。对彩色航片或卫片采用百万种 彩色扫描，对黑白航片或卫片采用灰度扫描。 扫描分辨率的设置，根据扫描要求，对地形 图的扫描一般采用300dpi或更高的分辨率。 针对一些特殊的需要，还可以调整亮度、对 比度、色调、GAMMA曲线等。 设定扫描范围
扫描参数设置完后，即可通过扫描获得某个地区的栅格数据。 通过扫描获得的是栅格数据，数据量比较大。如一张地形图采用 300dpi灰度扫描其数据量就有20兆左右。 除此之外，扫描获得的数据还存在着噪声和中间色调像元的处理 问题。 噪声是指不属于地图内容的斑点污渍和其它模糊不清的东西形成 的像元灰度值。噪音范围很广，没有简单有效的方法能加以完全 消除，有的软件能去除一些小的脏点，但有些地图内容如小数点 等和小的脏点很难区分。 对于中间色调像元，则可以通过选择合适的阈值选用一些软件如 Photoshop等来处理。 一般对获得的栅格数据还要进行一些后续处理如图象纠正、矢量 化
土地利用类型 7
耕地 71
园地 72
林地 73
牧草地 74
居民点及公矿用地 75
交通用地 75
水域 76
未利用地 77
有林地 731
灌木地 732
疏林地 733
未成林林地 734
迹地 735
针叶树疏林地 7331
阔叶树疏林地 7332
编码的类型
1）层次分类编码法： 是按照分类对象的从属和层次关系为排列顺序的一 种代码，它的优点是能明确表示出分类对象的类别， 代码结构有严格的隶属关系。上图以土地利用类型 的编码为例，说明上图 ：土地利用类型编码（层次 分类编码法）层次分类编码法所构成的编码体系。 2）多源分类编码法 又称独立分类编码法。是指对于一个特定的分类目 标，根据诸多不同的分类依据分别进行编码，各位 数字代码之间并没有隶属关系。表4-1以河流为例说 明了属性数据多源分类编码法的编码方法。

2、线条细化
剥离法：其实质是从数字图像上，由上而下 ，自左到右一次选3×3个像元，进行分析， 以不影响其连通性为原则决定中心像元是否 可以剥离，逐次排下去，可以将线条带剥离 成单个像元的细线
地图扫描数字化（自动矢量化）
3、跟踪，生成矢量格式坐标链
自动搜索方法 ●搜索结点—— 3 × 3网格法 ●结点间8个方向跟踪组成网格链，逐个网格取其中 心点坐标，转换成矢量坐标链弧段
2.5 栅格数据常用的获取方法
2.5.1 遥感数据 2.5.2手工方式：可在专题地图上均匀地划分网 格，每一单位格子覆盖部分的属性数据成为各 点的值，形成栅格地图文件；
2.5.3 矢量数据转换：数字化仪跟踪，得到矢量 数据，再转为栅格数据；
2.5.4 图片扫描数据：扫描数字化方法，逐步扫 描专题地图，将扫描数据重新采样和再编码得到 栅格数据文件。
2.2 主要采集方法 ➢ 已存在于其它系统的几何数据，经过转换装载 ➢ 测量仪器获得地几何数据，传输进入数据库 ➢ 遥感影像提取专题信息，需要进行几何纠正、光谱纠
正、影像增强、图像变换、结构信息提取等，属于遥 感图像处理内容 ➢ 栅格数据的获取，通过扫描仪输入，大多可直接进入 GIS ➢ 矢量数据采集
➢ 数据转换：各种交换格式数据（DXF/E00 /MIF等 ➢ 遥感/GPS数据：图象、GPS坐标点文件等 ➢ 数字测量：形成纸质地图或坐标点文件 ➢ 已有纸质地图：地图数字化
统计数据：GIS重要的属性数据源 文本资料：行业部门的有关法律文档、行业规范等。
1.数据源种类
数据转换是目前空间数据共享的一个重要途径，因此，
基本功能。
2.空间数据采集的任务
2.1采集任务：将地理实体的几何数据和属性 数据输入到地理数据库中，就是GIS的数据采 集。 即将现有的地图、外业观测成果、航空像片、 遥感图像、文本资料等转换成GIS可以处理和 接收的数字形式，通常经过验证、修改、编 辑等处理。采集方式与数据源有关。

地理坐标
• 地表空间实体的位置按严格的数学定义表达成 地理坐标（球面坐标）或平面坐标，地理坐标 以经度坐标/纬度坐标表示。见下图
地表的垂直和水平基准面
• 地表以最近似平均海平面的地球重力等势 面作为高度为零的大地水准面（Geoid)， 以大地水准面为参考测量得到的高度H被 用于地形制图，它是一种正射（视）高度。 如果将大地水准面换成一个椭球面，人们 也可以计算一个几何高度h或以椭球面为参 考的高度。 H-h即是大地水准面和椭球面 在基点的高度差。
1)确定三个参照点，保证平面坐标的一致性； 2)确定控制点并将其数字化，用来确定平面坐标 到输入地图的投影坐标转换； 3)进行点、线采集和面采集，其中面采集的模式 有全多边形、手工拓扑关系建立、自动拓扑关系建 立； 4)编辑
返回
3.扫描矢量化
– 栅格扫描仪扫描：扫描过程包括扫描、二值化
（例如，把有线赋为1无线为0）、细化、矢量化、 找结点、附属性值。
（3）数字化仪的其他输入功能 数字化仪主要以矢量数据形式输入各类实体的图形数据。除矢量数
据外数字化仪与适当程序配合允许操作员在数字化仪选择的位置输入文 本和特殊符号。
二.属性数据的获取方法
1.属性数据的输入方式:直接输入和进行编码
2.属性数据编码的含义:指确定属性数据的代码的方法
和过程.代码是一个或一组有序的易于被计算机识别或 处理的符号,是计算机鉴别和查找信息的主要依据和手 段.
键盘输入：顾名思义，就是通过手工在计算机终端上输入数据。属 性数据通常是由键盘输入的，然而，空间数据则很少使用这种方式输入。
坐标几何：主要用于输入土地记录信息，通过输入实际的测量成果 来获取非常高精度的数据。如果被回放成地籍图，它应当与法律描述意 义的表达准确一致。由于野外测量的代价是比较昂贵的，所以一般不采 用。

d1 d2
i= —dh = tan （9-2-2）
(为地面倾角)
d3 d4 d5 d6
●由于h为定值，所以 i 与d成反比，即： d大(等高线稀)， i 小(地面坡度小,缓和) d小(等高线密)， i 大(地面坡度大,陡峭)
测绘地形图时，要根据测图比例尺、测区地面的坡 度情况和按国家规范要求选择合适的基本等高距，见 下表。
(一) 用等高线表示地貌的原理
等高线——地面上高程相等的相邻点所连接而成的闭 合曲线。
(二) 等高距、等高线平距、地面坡度
等高距——相邻等高线之间的高差h，也称
h
等高线间隔。同一幅地形图中，
h
等高距h相等。
h
等高线平距——相邻等高线之间
i
的水平距离d。等高
h h
线平距d随地面坡
h
度变化而变化。
地面坡度i：
两个山头间的低凹处，一般也是两个山脊和 两个山谷的会聚处。
4.绝壁与悬崖 (a)陡崖:坡度在70º以上。 (b)绝壁:上下垂直的陡崖。也称断崖。
(c)悬崖:崖口倾斜到陡壁外面而悬空。
(a) 符号表示
(b) 符号表示
数字比例尺：1500，1 1000，1 5000，······
图示比例尺(直线比例尺)：
10 5 0
10
20
30
40m
2cm
1500
3.比例尺的分类和大小
1500 11000 12000 15000 11万 大比例尺地形图
12.5万 15万 110万
中比例尺地形图
125万 150万 1100万
地物中心。
3.半比例符号——也称线形符号，即长度按比例、 宽度不依比例。

采样过程如图2.2所示。
数据采集与处理
7
UEST
C
x(t)
2.2 采样过程
xS(nTS )
δTs(t)
图2.2中：
x(t)
xS(nTS )
t
K
τ
TS 2TS 3TS …
t
TS
图2.2 采样过程
xs(nTs ) — 采样信号; 0, TS, 2 TS — 采样时刻
τ — 采样时； TS — 采样周期。
有舍有入
1. ″只舍不入″的量化 如图2.12所示。
数据采集与处理
34
UEST C
xS(nTS)
2.7 量化与量化误差
xq(nTS)
.
.
.
.
.
.
3q 2q q 0 TS 2TS 3TS …
(a)
3q
2q q
t
0 TS 2TS 3TS …
t
(b)
图2.12 “只舍不入”量化过程
将信号幅值轴分成若干层，各层之间的间 隔均等于量化单位q。
⑴无条件采样
特点：运行采样程序，立即采集数据，直 到将一段时间内的模拟信号的采样 点数据全部采完为止。
优点：为无约束采样。
数据采集与处理
23
UEST
2.6 模拟信号的采样控制方式
C
缺点：不管信号是否准备好都采样，可能

容易出错。
①定时采样：采样周期不变 方法
②变步长采样：采样周期变化
⑵ 条件采样
①查询方式 方法
讨论：
当φ = 0， xs(nTs ) = 0，即采样值为零， 无法恢复原来的模拟信号x(t) 。
数据采集与处理
15

拓扑关系（topological relation）
指满足拓扑几何学原理的各空间数据间的相互 关系。即用点、线和面所表示的实体之间的邻 接、关联、包含和连通关系。如：点与点的邻 接关系、点与面的包含关系、线与面的相离关 系、面与面的重合关系等。
图 三种基本的地理几何实体及其组合
二、属性数据
二、不确定性
不确定性是地理数据的基本特征之一。 地理数据不确定性的主要原因：
地理系统本身的复杂性从本质上决定着地理数据的 不确定性。（地理系统是开放复杂的巨系统—钱学 森）
各种原因所导致的数据误差
自然地 理系统
人文地 理系统
地理 系统
总体、样本和样品
【总体】 population 是根据研究目的确定的所要研究同类事 物的全体。在统计学中，总体是指研究对象的某项数量指标值 的全体（某个变量的全体数值）。只有一个变量的总体称为一 元总体；具有多个变量的总体称为多元总体。
按数量标志分组的方法主要有两种：单变量值分组、组距 分组。
分组标志的选择
根据研究问题的目的来选择 要选择最能反映被研究现象本质特征的 标志 要结合现象所处的具体历史条件或经济 条件来选择
单变量分组是把每一个变量值作为一组，这种分组方法通 常只适合于离散变量，且变量值较少的情况下。
组距分组是将全部变量值依次划分为若干个区间，并将这 一区间的变量值作为一组。适用于连续变量或变量值较多 的情况。
一、空间数据
✓ 点——由一个独立的坐标点（x，y）定位，是空间
上不可再分的几何实体。 ✓ 线——由若干个（至少两个，理论上是无穷个）坐
标点（xi，yi）（i =1，2，…）定义，有一定的长
度和走向，表示线状地物或点实体之间的联系。 ✓ 面——表示在空间上连续分布的地理景观或区域。 ✓ 点、线、面之间的拓扑关系。