野外数据采集

如何进行野外测量和数据采集野外测量和数据采集对于许多学科和领域而言都是至关重要的一环。

无论是生态学、地理学、环境科学，还是农业、建筑等领域，野外测量和数据采集都是研究和决策的基础。

在这篇文章中，我们将探讨一些关键的步骤和技巧，帮助您更好地进行野外测量和数据采集。

首先，进行野外测量和数据采集前，我们需要进行充分的准备工作。

首要的是确定研究目的和假设，明确我们需要测量和采集哪些数据。

其次，我们需要编制合理的测量计划。

这包括确定测量地点、样本数量、采样间隔和时间等。

合理的测量计划可以提高数据的准确性和可比性，从而增加后续数据分析的可靠性。

在进行野外测量和数据采集时，我们需要选择合适的测量方法和工具。

不同的研究对象和目的需要选择不同的测量方法。

比如，生态学研究中常用的方法包括样地调查、物种丰富度和多样性测量，以及环境因子的测量等。

而地理学研究中则需要使用测距仪、地形图和卫星影像等工具。

在选择测量方法时，需要考虑准确性、可操作性和经济性等因素。

测量和数据采集过程中，我们需要注意一些常见的问题和误差。

首先是测量误差。

测量误差可能来自于测量仪器的精度、操作员的技术水平、环境条件的影响等。

为了减小误差，我们可以采取多次测量和重复采样的方法，并对数据进行统计分析和质量控制。

其次是采样偏差。

采样偏差指的是样本并不代表总体的情况，这可能导致数据的失真。

为了减小采样偏差，我们需要根据样本选择的原则进行合理的采样，并确保样本的代表性和随机性。

另外，在进行野外测量和数据采集时，我们需要遵循一些伦理和法律规定。

例如，保护野生动植物的法律法规，以及保护个人隐私的原则等。

在测量和采集过程中，我们需要尊重和保护研究对象，合法合规地获取数据。

此外，我们需要妥善保存和管理数据，确保数据的安全和可用性。

最后，数据的分析和解释是野外测量和数据采集的重要环节。

通过合适的统计方法和模型，我们可以从数据中提取有用的信息和结论。

在进行数据分析时，我们需要根据研究目的和假设，选择合适的分析方法，并对结果进行合理的解释。

野外数据采集的技术要求野外数据采集是指在户外环境中收集各种数据和信息的过程。

它在科学研究、环境监测、资源调查等领域具有重要的应用价值。

为确保野外数据采集的准确性和可靠性，需要遵循一些技术要求。

本文将从数据采集设备、数据处理和分析、数据质量控制和隐私保护等方面介绍野外数据采集的技术要求。

一、数据采集设备数据采集设备是野外数据采集的基础，它应具备以下要求：1. 耐用性：野外环境复杂恶劣，设备需要具备耐用性，能够在各种恶劣条件下正常工作。

2. 防水防尘性能：野外可能会有雨水、尘土等影响设备正常工作，因此设备需要具备良好的防水防尘性能。

3. 高精度和高灵敏度：野外数据采集对数据的准确性要求较高，设备需要具备高精度和高灵敏度，能够准确地采集各种数据。

4. 低功耗：野外环境无法提供充足的电源供应，设备需要具备低功耗特性，以延长设备的使用时间。

二、数据处理和分析野外数据采集得到的原始数据需要经过处理和分析，以提取有用的信息。

数据处理和分析的技术要求如下：1. 数据清洗：野外数据采集容易受到环境干扰，数据中可能存在噪声和异常值，需要进行数据清洗，去除干扰因素。

2. 数据标准化：野外数据采集设备可能存在不同厂商和型号，数据格式和单位可能不同，需要进行数据标准化，以确保数据的一致性和可比性。

3. 数据挖掘和分析：野外数据采集得到的数据量庞大，需要采用数据挖掘和分析技术，提取数据中的规律和关联，得出有用的结论和预测。

三、数据质量控制数据质量是野外数据采集的关键，保证数据质量需要遵循以下技术要求：1. 校准和验证：野外数据采集设备需要定期进行校准和验证，确保数据的准确性和可靠性。

2. 数据备份：野外环境复杂多变，数据采集过程中可能会丢失数据，因此需要进行数据备份，以防止数据丢失。

3. 数据传输安全：野外数据采集设备可能会通过网络传输数据，需要采取相应的安全措施，防止数据被窃取或篡改。

4. 数据一致性：野外数据采集设备可能会分布在不同地点，需要确保数据的一致性，避免因设备差异导致数据不一致。

测绘技术中的野外数据采集方法介绍测绘技术在现代社会中起到了非常重要的作用，它能够为国家的规划、管理和发展提供准确的地理信息。

而这些准确的地理信息的获取离不开野外数据的采集。

本文将介绍测绘技术中常用的野外数据采集方法。

一、GPS定位测量GPS（Global Positioning System，全球定位系统）是一种利用卫星进行地面位置测量的技术。

它通过接收来自卫星的信号来确定接收器的位置，并将其坐标数据传输到数据采集设备上。

GPS定位测量广泛应用于测量地理位置、划定边界、绘制地图等方面。

通过使用GPS定位测量，野外数据的采集工作可以更加高效和准确。

二、激光扫描测量激光扫描测量是一种利用激光雷达仪器进行三维野外数据采集的方法。

它通过发射激光束并测量其反射回来的时间来确定物体的位置和形状。

激光扫描测量可以高速地获取大量的点云数据，进而实现对周边环境的精确描述。

这种采集方式广泛应用于测绘、建筑、工程等领域。

三、航空摄影测量航空摄影测量是利用航空器携带的摄影测量仪器进行数据采集的方法。

它通过摄影测量仪器拍摄地面照片，通过地面控制点的测量和影像解算来确定地物的位置和形状。

航空摄影测量具有覆盖范围广、效率高等优点，可以迅速获取大范围地理信息。

四、地面测量技术地面测量技术是指在地面上使用测量仪器进行数据采集的方法。

它通常涉及到使用测距仪、水平仪、经纬仪等测量仪器进行测量，通过测量数据的处理和分析来获取地理信息。

地面测量技术广泛应用于测绘、工程勘察、土地管理等领域。

五、无人机遥感技术无人机遥感技术是指利用无人机携带的遥感设备进行数据采集的方法。

无人机可以携带摄像机、红外测温仪、多光谱相机等设备，通过对地面的拍摄或扫描来获取数据。

无人机遥感技术具有机动灵活、覆盖范围广等优点，可以获取到更加详细和精确的地理信息。

通过上述的介绍，我们可以看到测绘技术中的野外数据采集方法是多种多样的。

不同的方法有着不同的应用场景和优势。

大比例尺数字测图的野外数据采集一、测图前的准备工作（一）图根控制测量野外数据采集包括两个阶段，即图根控制测量和地形特征点（碎部点）采集。

测区高级控制点的密度不能满足大比例尺数据测图的需求时，应加密适当数量的图根控制点，又称图根点，直接供测图使用。

图根控制布设，是在各等级控制下进行加密，一般不超过两次附合。

在较小的独立测区测图时，图根控制可作为首级控制。

图根控制点（包括已知高级点）的个数，应根据地形复杂、破碎程度或隐蔽情况而决定其数量。

如果利用全站仪采集碎部点，就常规成图方法而言，一般以在500m以内能测到碎部点为原则。

一般平坦而开阔地区每平方千米图根点的密度，对于1/2000比例尺测图不少于4个，对于1/1000比例尺测图不少于16个，对于1/500比例尺测图不少于64个。

图根平面控制点的布设，可采用图根导线、图根三角、交会方法和GPS RTK 等方法。

还可采用“辐射法”和“一步测量法”。

辐射法就是在某一通视良好的等级控制上，用极坐标测量方法，按全圆方向观测方式，一次测定周围几个图根点。

这种方法无需平差计算，直接测出坐标。

为了保证图根点的可靠性，一般要进行两次观测(另选定向点)。

“一步测量法”就是将图根导线与碎部测量同时作业。

利用全站仪采集数据时，效率非常高，可少设一次站，少跑一遍路，适合数字测图，现在有很多测图软件都支持。

“一步测量法”的步骤归结为（如图5-1所示）：先在已知坐标的控制点V501上设测站，在该测站上先测出下一导线点C1（图根点）的坐标，然后再施测本测站的碎部点30，36，56，50的坐标，并可实时展点绘图。

搬到下一测站C1，其坐标已知，测出下一导线点C2的坐标，再测本站碎部点40，41点坐标…，待导线测到C5测站，可测得V511坐标，记作V511′点。

V511′点坐标与V511点已知坐标之差，即为该附合导线的闭合差。

若闭合差在限差范围之内，则可平差计算出各导线点的坐标。

为提高测图精度，可根据平差后的坐标值，重新计算各碎部点的坐标，然后再显示成图。

自然资源调查中的数据采集与处理自然资源调查是对地球上的各种自然资源进行系统、全面、深入的调查和研究，以获取相关数据和信息。

其中，数据采集与处理是调查工作的重要环节。

本文将介绍自然资源调查中的数据采集方法和处理过程。

一、数据采集方法1. 野外实地调查野外实地调查是最常见的自然资源数据采集方式。

调查人员亲自前往调查地点，进行直接观察、测量和记录。

例如，在植被调查中，调查员可使用样方法、划线法等野外调查方法，记录不同植物物种的数量、分布等信息。

2. 卫星遥感技术卫星遥感技术通过卫星对地球表面进行遥感观测，获取大范围、高分辨率的地理信息。

遥感数据可用于获取土地覆盖类型、植被指数、气候变化等自然资源信息。

调查人员可通过卫星遥感数据辅助野外实地调查，在一定程度上提高调查效率和准确性。

3. 信息系统与数据库信息系统与数据库的运用对自然资源调查起到了至关重要的作用。

调查人员可建立自然资源数据库，将采集到的数据进行整理、存储和管理。

通过信息系统的应用，他们可以快速检索和分析数据，加快调查工作的进展，并方便未来的数据维护与分析。

二、数据处理过程1. 数据整理与清洗采集到的数据需要进行整理与清洗，以保证数据的准确性和可靠性。

整理过程包括将数据分类、归类、排布等，使其易于查看和管理。

清洗过程是对数据进行筛选和纠正，删除重复、错误或异常数据，确保数据的完整性和一致性。

2. 数据分析与统计在数据处理过程中，数据分析与统计是非常重要的环节。

通过采用合适的统计方法和工具，调查人员可以对数据进行计算、总结、描述和推断。

数据分析的目的是了解数据之间的关系和规律，提取有用的信息来支持自然资源的管理与保护。

3. 数据可视化呈现数据的可视化呈现是将数据以图表、图像等直观的方式展示出来，使其更易于理解和分析。

调查人员可使用各种数据可视化工具和软件，如地图制作软件、数据图表制作工具等，将数据转化为可视化图像，以便更好地传达数据的信息和结果。

野外数据采集的技术要求
野外数据采集的技术要求包括以下几个方面：
1. GPS定位技术：野外数据采集需要准确获取采集点的地理
位置信息，GPS定位技术可以提供精确的经纬度坐标，帮助
确定采集点的位置。

2. 移动设备和传感器：野外数据采集通常使用移动设备（如智能手机、平板电脑）搭载传感器进行采集。

传感器可以测量各种环境参数（如温度、湿度、气压），以及野生动物行为、植被指标等其他特定信息。

3. 数据存储和传输：野外采集的数据需要进行实时存储和传输。

存储可以使用手机内存或者外部存储设备，传输可以通过无线网络实现。

4. 图像和视频技术：野外数据采集可能需要拍摄图像或视频，记录可视化信息。

相关技术包括图像处理和分析、图像识别、视频传输等。

5. 数据管理与分析：对于较大规模的野外数据，需要进行合理的数据管理和分析。

包括数据清洗、统计分析、空间分析等技术。

6. 操作界面和用户体验：为了提高野外数据采集的效率和准确性，需要设计直观、易用的操作界面，并考虑到野外环境的特殊性，提供稳定性和耐用性。

总而言之，野外数据采集的技术要求包括定位技术、移动设备和传感器、数据存储和传输、图像和视频技术、数据管理与分析以及操作界面和用户体验等方面。

数据外业采集员岗位职责
数据外业采集员，是指在野外进行数据采集和实地调查的专业
人员。

其岗位职责主要包括以下几个方面：
1. 调查计划制定与实施：根据工作计划及需求，在现场进行调
查计划制定和实施，并根据实际情况做出调整。

对于难以掌控的情况，采集员需要进行分析，寻找解决方案。

2. 数据采集：在规定的时间内，进行数据的采集工作，如地形
地貌，交通情况，土地利用等，采用GPS定位仪采集地理信息，通
过采集灰度图等实现拍摄。

3. 考虑数据需求：收集有关地区或项目所需的数据，并将其组
织起来，以供建模和其他地理信息系统应用程序使用。

也必须考虑
数据术语和结构，包括数据格式和文件类型。

4. 数据准确性和完整性检查：将采集的数据经过数据结构和数
据术语的检查后，对于缺少的数据元素进行补充和修正，并进行数
据文件的归档和备份。

对于数据的准确性和完整性进行监测以保证
数据的有效性。

5. 质量管理：管理数据采集过程中产生的数据，检查数据质量，对于错误的数据进行校正和验证，保证数据准确无误。

密切与数据
管理人员合作，维护数据库的一致性。

6. 以用户为导向：考虑用户需求，努力使数据符合用户需求，
并且制作数据报告，供他们使用。

7. 记录总结：记录总结计划及采集过程，并进行问题分析，提
出解决方案，以保证同类采集工作更加的规范和有序。

综上，数据外业采集员需要具备团队协作能力和精细化观察能力，需遵守保密原则和工作流程，做到正确、准确地采集数据，从而促进数据信息化建设的发展。

野外测量中的数据采集与处理方法概述：野外测量是科学研究、工程建设等领域中不可或缺的重要环节。

为了获得准确可靠的数据，野外测量中的数据采集和处理方法显得尤为重要。

本文将以此为主题，探讨一些常用的数据采集与处理方法，希望能为野外测量提供一些参考。

一、数据采集方法1. 直接采集：直接采集是指在野外进行实地调查和测量，直接获得需要的数据。

该方法通常通过使用测量仪器和设备进行数据的获取。

例如，可以使用GPS仪器测量地理位置，使用电子秤测量物体的重量，使用温度计测量环境的温度等。

直接采集的优点在于简单直观，数据准确性较高。

但是，该方法的缺点是受到环境条件和测量仪器的限制，无法获取一些难以直接测量的数据。

2.间接采集：间接采集是指通过测量一些相关的因素或参数来推导所需要的数据。

例如，通过计算恒星的位置和光谱特征来间接测量它们的距离和质量；通过测量地表植被的指数来推断附近土壤中的水分含量。

间接采集的优点在于可以获取一些无法直接测量的数据，提高数据的丰富性和多样性。

但是，该方法的缺点在于推断过程的复杂性，容易引入误差。

二、数据处理方法1. 数据清理：数据清理是指对采集到的数据进行筛选、去除异常值，保证数据的准确性和可靠性。

在实际操作中，可以使用一些统计方法来识别并删除异常值，如箱线图、Z值法等。

此外，还可以根据实际需要对数据进行插补或平滑处理，以填补数据缺失的空白。

2. 数据转换：数据转换是指将采集到的原始数据进行变换，从而得到适合分析和研究的形式。

常用的数据转换方法包括将数据进行归一化、标准化、主成分分析等。

这些方法可以降低数据的维度、简化数据结构，更好地提取和利用数据中的信息。

3. 数据分析：数据分析是指对处理后的数据进行统计和分析，以得出结论或推导出模型。

常见的数据分析方法包括描述统计分析、相关性分析、回归分析、聚类分析等。

通过对数据的统计和分析，可以更好地理解数据的特征和规律，为后续的决策和研究提供依据。

1．草图法数字测图的流程：外业使用全站仪测量碎部点三维坐标的同时，领图员绘制碎部点构成的地物形状和类型并记录下碎部点点号(必须与全站仪自动记录的点号一致)。

内业将全站仪或电子手簿记录的碎部点三维坐标，通过CASS传输到计算机、转换成CASS 坐标格式文件并展点，根据野外绘制的草图在CASS中绘制地物2．全站仪野外数据采集步骤①置仪：在控制点上安置全站仪，检查中心连接螺旋是否旋紧，对中、整平、量取仪器高、开机。

②创建文件：在全站仪Menu中，选择“数据采集”进入“选择一个文件”，输入一个文件名后确定，即完成文件创建工作，此时用来保存采集到的坐标数据。

③输入测站点：输进入数据采集之输入数据窗口，按提示输入测站点点号及标识符、坐标、仪高，后视点点号及标识符、坐标、镜高，仪器瞄准后视点，进行定向。

④测量碎部点坐标：仪器定向后，即可进入“测量”状态，输入所测碎部点点号、编码、镜高后，精确瞄准竖立在碎部点上的反光镜，按“坐标”键，仪器即测量出棱镜点的坐标，并将测量结果保存到前面输入的坐标文件中，同时将碎部点点号自动加1返回测量状态。

再输入编码、镜高，瞄准第2个碎部点上的反光镜，按“坐标”键，仪器又测量出第2个棱镜点的坐标，并将测量结果保存到前面的坐标文件中。

按此方法，可以测量并保存其后所测碎部点的三维坐标。

3．下传碎部点坐标：完成外业数据采集后，使用通讯电缆将全站仪与计算机的COM 口连接好，启动通讯软件，设置好与全站仪一致的通讯参数后，执行下拉菜单“通讯/下传数据”命令；在全站仪上的内存管理菜单中，选择“数据传输”选项，并根据提示顺序选择“发送数据”、“坐标数据”和选择文件，然后在全站仪上选择确认发送，再在通讯软件上的提示对话框上单击“确定”，即可将采集到的碎部点坐标数据发送到通讯软件的文本区。

4．格式转换：将保存的数据文件转换为成图软件（如CASS）格式的坐标文件格式。

执行下拉菜单“数据/读全站仪数据”命令，在“全站仪内存数据转换”对话框中的“全站仪内存文件”文本框中，输入需要转换的数据文件名和路径，在“CASS坐标文件”文本框中输入转换后保存的数据文件名和路径。

野外数据采集数字测图作业通常分为野外数据采集和内业数据处理编辑两大部分。

野外数据采集通常利用全站仪或RTK GPS接收机等测量仪器在野外直接测定地形特征点的位置，并记录地物的连接关系及其属性，为内业成图提供必要的信息，它是数字测图的基础工作，直接决定成图质量与效率。

数据编码野外数据采集仅仅采集碎部点的位置(点的坐标信息)是不能满足计算机自动成图要求的，还必须将地物点的连接关系和地物诚性信息(地物类别)记录下来。

通常是用按一定规则构成的符号串来表示地物属性和连接关系等信息，这种有一定规则的符号串称为数据编码。

数据编码的基本内容包括：地物要素编码(或称地物特征码、地物属性码、地物代码)、连接关系码(或连接点号、连接序号、连接线型)、面状地物填充码等。

一、国家标准地形要索分类与编码按照《1：500 1：1OOO 1：2000外业数字测图规程》(GB/T 14912—2005)的规定，野外数据采集编码的总形式为：地形码+信息码。

地形码是表示地形图形要素的代码。

在《基础地理信息要素分类与代码》(GB/T 13923—2006)和《城市基础地理信息系统技术规范》(CJJ100—2004)中对比例尺为1 ： 500、1 ： 1000、1 ： 2 000的代码位数的规定是6位十进制数字码，分别为按数字顺序排列的大类、中类、小类和子类码，具体代码结构如图8-16所示。

左起第一位为大类码；第二位为中类码，是在大类基础上细分形成的要素码；第三、第四位为小类码，是在中类基础上细分形成的要素码；第五、第六位为子类码，是在小类基础上细分形成的要素码。

代码的每一位均用0〜9表示，例如对于大类：1为定位基础(含测量控制点和数学基础)；2为水系；3为居民地及设施；4为交通；5为管线；6为境界与政区；7为地貌；8为植被与土质。

表8-1为8个大类中大比例尺成图中基础地理信息要素部分代码的示例。

图8-16 碎部点编码规则表8-1 1：500、1：1000、1：2000基础地理信息要素部分代码Xmap数字测图系统的编码是在《基础地理信息要素数据字典第1部分：1 ： 500 1 ：1 000 1：2 000基础地理信息要素数据字典》 (GB/T —2007)7位编码方式的基础上，扩展了一位的编码，这扩展用来表示要素的表示方法。

如何进行野外测量数据采集野外测量数据采集是许多科学领域和工程实践中重要的一环。

无论是地质勘探、环境监测，还是工程测量，准确获取和分析现场数据是决策和研究的基础。

然而，野外环境复杂，存在着各种干扰因素，对数据采集人员的技术能力和实践经验提出了挑战。

因此，本文将探讨一些关键的方法和技巧，以帮助我们有效地进行野外测量数据采集。

首先，一个成功的野外数据采集工作离不开细致的计划和准备。

在进行实地工作之前，我们需要充分了解研究区域的地貌特征、气候条件以及可能的障碍物，并在此基础上进行详细的测量方案设计。

例如，在地质勘探中，针对研究区域的地层特征，我们需要选择合适的测点和采样方法，以确保采集到的样品能够准确反映地质情况。

其次，选用适当的测量仪器和工具对于数据采集的准确性至关重要。

不同的研究领域和目的需要使用不同的设备，如全站仪、GPS、无人机等。

在选用仪器时，我们需要根据不同的测量需求和研究目标进行权衡。

同时，在实地操作中，我们需要严格按照仪器使用说明书进行操作，并定期进行仪器校准和维护，以确保数据的可靠性和准确性。

第三，数据采集过程中的环境因素影响需要引起足够的重视。

例如，气象条件（如强风、高温、低温等）和地理条件（如地势陡峭、植被茂密等）都可能对数据采集造成影响。

在这些情况下，我们需要采取相应的措施，如选取适当的时间窗口进行测量、利用防护措施保护仪器等，以减少环境因素对数据采集的影响。

此外，数据采集后的处理和分析也是至关重要的一步。

根据不同的研究目标和需求，我们可以选择不同的数据处理方法和分析手段。

在此过程中，我们需要注意数据的可靠性、精确性和有效性。

同时，我们也可以借助计算机软件和数据可视化工具，对野外采集到的数据进行更深入的分析和展示，以获得更多的信息和见解。

最后，持续改进和提高自身的技能和知识，是进行野外测量数据采集的长久之道。

在技术水平方面，我们可以通过参加培训和学术交流活动，学习他人的经验和技巧。

野外地形数据采集与数据处理一、地形点的描述信息测量的基本工作是测定点位，直接测定点的坐标确定点位，或者通过测量水平角、竖直角、距离来确定点位。

数字测图是通过计算机软件自动处理(自动识别、自动检索、自动连接、自动调用图式符号等)，自动绘出所测的地形图。

因此，对地形点必须同时给出点位信息及绘图信息。

数字测图中地形点的描述必须具备3类信息：1.测点的三维坐标；2.测点的属性，即地形点的特征信息； (地貌点还是地物点)测点的连接关系。

3.其中，第一项是定位信息，后两项是绘图信息。

测点是要标明点号，点号在测图系统中是惟一的，根据它可以提取点位坐标。

二、地形编码计算机是通过测点的属性信息来识别测点是哪一类特征点，用什么图式符号来表示，数字测图中是用编码来代替地物的名称和代表相应的图式符号以表明测点的属性信息。

地形编码是一种人为的约定，是联系内业与外业的一种纽带。

我国一推出了关于地形图图式，地形图要素分类代码等国家标准：如《1：500 1 ：1000 1 ：2000 地形图图式》，1 ：《5000 1 ：10000 地形图图式》，1 ：500 1 ：1000 1 ：2000 地形图要素分类代码》，《国土基础信息数据分类与代码GB1804-93》等等。

这些标准是我们制定地形编码的重要依据。

地形信息共分九大类，并挨次细分为小类、一级和二级。

分类代码由四位数字码组成：X大类码代码1X小类码名称测量控制点X一级代码代码2X二级代码名称居民地11 平面控制点111 三角点1111 一等1112 二等1113 三等1114 四等在《国土基础信息数据分类与代码GB-13923-92》中，在上述编码基础上又扩充一位：识别位。

(一)、地形编码的原则1. 符合国标、图式分类，符合地形绘图的习惯；2. 力求简洁，便于操作和记忆，符合测量员的习惯；3. 便于计算机处理；4. 编码要有系统性、科学性和可扩充性。

(二)、常见编码方法按照《1：500 1 ：1000 1：2000 地形图图式》，地形要素分为十类：(1) 测量控制点(2) 居民地(3) 共矿企业建造物和公共设施(4) 独立地物(5) 道路及附属设施(6) 管线及垣栅(7) 水系及附属设施(8) 境界(9) 地貌与土质(10) 植被常见编码1. 三位整数编码2. 四位整数编码3. 五位整数编码4. 六位整数编码5. 七位整数编码6. 八位整数编码7. 拼音字母编码8. “无编码”系统9. “无记忆编码系统”三、连接信息连接信息可分为连接点和连接线型。