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次序（Ordinal）量
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线性坐标上不按值的大小，而是按顺 序排列的数，例如，事故发生危险程度的 级别由大到小被标为1，2，3，…..。
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间隔（Interval）量
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不参照某个固定点，而是按间隔表示
相对位臵的数。按间隔量测的值相互之
3.1.4 土地空间数据质量控制
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＊＊数据质量控制是个复杂的过程，要控制 数据质量应从数据质量产生和扩散的所有过 程和环节入手，分别用一定的方法减少误差。 空间数据质量控制常见的方法有 : 传统的手工方法 元数据方法 地理相关法
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（1）元数据法
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• 第二阶段：随数据的形成同步产生；
• 第三阶段：在上述数据收集到以后，根 据需要产生的。包括数据处理过程描述、 数据利用情况、数据质量评估、拓扑关 系等 。
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获取方法
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键盘输入 关联表 测量法 计算法 推理法
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(2)土地空间数据的误差来源
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空间现象自身存在的不稳定性 空间现象的表达 空间数据处理中的误差 空间数据使用中的误差
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表2-2-5 数据的主要误差来源p44-49
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数据 输入 数据 存储 数据处 理过程 数据 搜集 误差来源 野外测量误差：仪器误差、记录误差 遥感数据误差：辐射和几何纠正误差、信息提取误差 地图数据误差：原始数据误差、坐标转换、制图综合及印刷 数字化误差：仪器误差、操作误差 不同系统格式转换误差：栅格-矢量转换、三角网-等值线转换 数值精度不够 空间精度不够：每个格网点太大、地图最小制图单元太大 分类间隔不合理 多层数据叠合引起的误差传播：插值误差、多源数据综合分析 误差 比例尺太小引起的误差 输出设备不精确引起的误差 输出的媒介不稳定造成的误差 对数据所包含的信息的误解 对数据信息使用不当
图2-3-3：图幅拼接
(c)
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拓扑生成
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在图形数字化完成后，对于大多数地 图需要建立拓扑，以正确判别地物之间的 拓扑关系。
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图形修改
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(a)实际地物 (c)过头 (b)不及
图2-3-4：数字化错误——不及和过头
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① 手扶跟踪数字化
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A0幅面数字化仪
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曲线离散化算法 在数字化过程中，需要对曲线进行采 样简化，即在曲线上取有限个点，将其变 为折线，并且能够在一定程度上保持原有 的形状。 4.1.4 扫描矢量化以及处理流程 （见图2-3-1）
可能 属性误差和时间误差 LIS特有
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逻辑误差
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数据的不完整性是通过上述四类误差 反映出来的。事实上检查逻辑误差，有助 于发现不完整的数据和其他三类误差。对 数据进行质量控制或质量保证或质量评价， 一般先从数据的逻辑性检查入手。
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完整性 特殊性 扩展性 安全性
功能上的原因
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查错功能 浏览功能 程序生成
空间数据元数据的获取
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空间数据元数据的获取是个较复杂的 过程，可以概括为三个阶段，五种方法 第一阶段：根据要建设的数据库的内容 而设计的元数据。包括：普通元数据、专指 性元数据；
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土地空间数据的基本特性
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3.1.2
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土地空间数据的表示方法
（1）土地空间数据类型 类型数据：例如考古地点、道路线和土壤类 型的分布等； 面域数据：例如随机多边形的中心点、行政 区域界线和行政单元等； 网络数据：例如道路交点、街道和街区等；
建立拓扑关系
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在图形修改完毕之后，就意味着可以 建立正确的拓扑关系，拓扑关系可以由计 算机自动生成，目前大多数GIS软件也都提 供了完善的拓扑功能。
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（2）坐标体系的转换
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最简单的坐标转换是平移、缩放、旋 转，其数学公式为：
上式中：x,y为原来的坐标，X，Y为转换后 的坐标，θ为逆时针方向的旋转角度，m,n 分别为X，Y方向的缩放比例，h,k分别为旋 转后在X，Y方向的来移距离。
将栅格图像转换为矢量地图一般需要以下一 系列步骤[Musavi 1988]： 图像二值化（Threshold） 平滑（Smooth） 细化 链式编码
矢量线提取
除了上述五个步骤以外，还需要一些 处理以方便图像矢量化过程，如图像拼接 和剪裁等 。
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3.1.6土地空间数据录入后的处理
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图2-2-5：各种逻辑误差
几何误差
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由于地图是以二维平面坐标表达位臵， 在二维平面上的几何误差主要反映在点和 线上。 点误差 某点的点误差即为测量位置（x，y） 与其真实位置（x0，y0）的差异。点误差可 通过计算坐标误差和距离的方法得到。坐 标误差定义为： Δx=x-x0 Δy=y-y0
此，须用一些控制点来校正图幅变形 误差。
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橡皮伸缩法
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图幅变形校正最常用的方法是六系数 的线性变换法(Sprhsky，1987；黄杏元等， 1989)：
上式中x，y为数字化的坐标，X，Y为 转换后的坐标，A0，A1，A2，B0，B1，B2 为六个未知系数。设有n个控制点(n＞2)，
间可以比较大小，并且它们之间的差值
大小是有意义的。例如，资源环境学院
比率（Ratio）量
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比例测量尺度的测量值指那些有 真零值而且测量单位的间隔是相等的 数据，比例测量尺度与使用的测量单 位无关。如年降雨量、海拔高度、人 口密度、发病率等。
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第三章 土地空间数据获取与土地信息编码
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3.1土地空间数据的特征及表示方法
3.2土地空间数据获取与质量控制
3.3土地信息的分类与编码
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3.1土地空间数据的特征及表示方法
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3.1.1土地空间数据的特征
属性特征（非定位数据） 空间特征（定位数据） 时间特征（时间尺度）
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命名数据或次序数据便于使用，易 于理解，但有时不够精确，不能用于较
高级的算术运算。而比例数据或间隔数
据比较精确，便于计算机处理。
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图2-2-4：各种数据测量尺度以及其制图表现
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3.1.3 土地空间数据质量
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元数据 是关于数据的描述性数据信息。
元数据的类型
按内容分 科研型元数据 评估型元数据 模型元数据 数据元数据 按描述对象分 属性元数据 实体元数据
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元数据的应用
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• 帮助用户获取数据 • 空间数据质量控制 • 在数据集成中的应用
使用元数据的原因
性能上的原因
测量的尺度大致可以分成四个层次，由粗 略至详细依次为： 命名或类型 次序 间隔以及比例。
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命名（Nominal）量
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对数据定性而非定量的描述，不能进行任 何算术运算。例如，可以用不同数值表示 不同的土地利用类型、植被类型或岩石类 型，但是这些数值之间无数量关系。
属性特征（非定位数据）：表示实 际现象或特征，例如变量、级别、数 量特征和名称等。
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空间特征（定位数据）： 表示土地 的空间位臵，例如笛卡尔坐标等。
时间特征（时间尺度）：指土地数 据随时间的变化，其变化的周期有短 期 的、中期的、长期的等 。
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① 基本坐标变换
在投影变换过程中，有以下三种基本 的操作：平移、旋转和缩放。
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② 仿射变换（Affine Transformation）
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图2-3-2 仿射变换
图形拼接
土 地 信
(a)
息 系 统
(b)
(a)拼接前；（b）拼接中 的边缘不匹配；(c)调整 后的拼接结果
3.1.5 土地空间数据获取
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数据转换 遥感数据处理 数字测量
地图的数字化录入是主要方式
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地图数字化
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当纸地图经过计算机图形图像系统 光——电转换量化为点阵数字图像，经图 像处理和曲线矢量化，或者直接进行手扶 跟踪数字化后，生成可以为地理信息系统 显示、修改、标注、漫游、计算、管理和 打印的矢量地图数据文件，这种与纸地图 相对应的计算机数据文件称为矢量化电子 地图。
数据 处理
数据 输出 数据 使用
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