1975年国际椭球
( )

3)按球面上得到的数值计算椭球面上的相应数值,即实现从圆球向椭球的过渡。典型解法:贝塞尔大地主题解算特点:解算精度与距离长短无关,它既适用于短距离解算,也适用于 长距离解算。可适应20000km或更长的距离,这对于国际联测,精密 导航,远程导弹发射等都具有重要意义

1.以大地线在大地坐标系中的微分方程为基础,直接在地球椭球面上进行积分运算

4 空间对象之间的方位
相对北方向的方向角 在象限中的角度 在相对4象限的16方向
方位量算的方向基准为正北,但正北在
不同场景中有不同定义,需根据需求选
择:
真北:指地球自转轴的北极方向,是地
理坐标系中方位量算的绝对基准,通过
天文观测或高精度 GIS 坐标( )
计算得出,适用于大范围、高精度场景
( )。
磁北:指地球磁场的北极方向,由指南
针直接指向,受地球磁场变化影响,与
真北存在偏差( ),适用于低精度、便携式场景
( )。
坐标北:指平面坐标系坐标纵轴所指的
北方,是 GIS 软件中默认的方位参考基
准,适用于小范围、平面空间分析( )。
关键提醒:不同基准的正北存在偏差,
方位量算前必须明确基准 —— 若用磁
北计算但误按真北解读,会导致方向判
断偏差,影响实际应用( )

2 常用距离表达
• 棋盘距离
棋盘距离指平面上A、B两点间取x,y两方向中的较大者作为距离,其数学表达式为:
dE( ) = max( )
• 曼哈顿距离
曼哈顿距离也称出租车距离,特别适合于求取矩形城市街区中两点间出租车经过的路程,
它实际是指平面A、B两点间x,y两方向上的距离之和,其数学表达式为:
dE( )=∣xA- xB∣+∣yA-yB∣
第五章 空间数据处理 §5-1 空间度量

4、统一数据库接口:在对空间数据模型有共同理解的基础上,各系统开发专门的双向转换程序,将本系统的内部数据结构转换成统一数据库接口。特点:这种方式的前提是首先对现实世界进行统一的、面向对象的数据理解,这是不易实现的。目前,外部数据交换标准仍是实现数据共享的主流方式。地理信息数据更新基本模式地理信息数据更新有三种模式,三种基本模式为:定期更新固定变化程度的更新增量式更新其中定期更新和固定变化程度更新属于批量更新。• 地球旋转椭球面空间• 球面距离:球面上两点之间的最短距离——大圆线;• 椭球面距离:椭球面上两点的最短距离——大地线;• 大地线是主法线与曲面法线处处重合的曲线,在进行测量计算时,以两点间的大地线为依据,将地面上测得的距离和方位,归算为相应大地线的距离和方位。• 一般将基于椭球面的距离和方位计算称为大地主题解算,包括正解算和反解算

2、空间数据互操作协议:特点:比外部数据交换标准方便,但由于各种软件存储和处理空间数据的方式不同,空间数据的互操作函数又不可能很庞大,因此往往不能解决所有问题

4.2.3 数字化的误差评价和质量控制
评价数字化误差的方法:
 对比法:把数字化后的数据,用绘图机绘出,与原图叠合,选择明显地物点进行量测,以确定
误差。除了几何精度外,属性精度、完整性、逻辑一致性等也可用对比法进行对照检查。对比法
是最基础、最直观的误差评价手段之一。
• 对比法的核心逻辑是以原始数据/标准图形为基准真值,将数字化后的数据与其进行多维度
对照,通过视觉观察或定量量测判断差异( )。
• 需明确基准参考物,通常是数字化的原始来源( ),其精度需高于待评价的数
字化结果( )。
• 校验逻辑:若数字化结果与基准参考物完全一致,则误差为 0;若存在差异( ),则差异大小即为误差程度,差异类型对应不同维度的质量问题。
空间数据交换标准

4.2.3 数字化的误差评价和质量控制 -Band法:• 核心操作步骤:①确定理论真实图形 L₀ 和数字化图形 L;②确定合理的 ε 值;③以数字化图形 L 上的每个点为中心,作垂直于 L 切线方向、长度为 2ε 的线段,生成 ε-Band所有线段构成的区域即为 ε-Band;④误差评价:定性评价-判断真实图形 L₀ 是否完全落在 ε-Band内、定量评价-计算 L₀ 落在 ε-

4.2.3 数字化的误差评价和质量控制
评价数字化误差的方法:
 -Band法:用一条围绕数字化结果的带状区域( )覆盖理论真实几何图形,通过判
断真实图形是否完全落在该带宽内,或计算带宽内真实图形的占比,评价数字化误差。
• ε是核心参数:代表允许的最大误差范围( )。
• 方法逻辑:将数字化得到的几何要素视为近似曲线 L,将地图上
的真实要素视为真实曲线 L₀ ;以 L 为中心,构建宽度为 2ε 的带
状区域( );若 L₀ 完全落在该带状区域内,说明数字化
误差≤ε;若部分超出,则超出比例越小,误差控制越好。由该方
法适用于任何类型的GIS数据,关键时如何给出合理的值。

4.2.3 数字化的误差评价和质量控制
 自动回归法:
• 适用数据类型:仅适用于跟踪数字化( ),不
适用于扫描数字化( )。
• 误差分析需求:需深入挖掘误差的时间关联性时( ),该方法优势显著。
• 数据条件:需获取连续采样点的误差序列,且需已知部分标准控制点( )。
• 关键操作步骤 :①选取标准地图( ),进行跟踪数字化,记录每个采样
点的实际坐标 ( );②从标准地图中提取对应采样点的理论真实坐标 ( ),计算误
差序列 εᵢₓ = xᵢ - xᵢ₀ 、εᵢᵧ = yᵢ - yᵢ₀ ;③构建自动回归模型,通过最小二乘法估计模型参数
④分析结果:若自回归系数 φ₁ 显著( ),说明误差存在强时间关联;通过模
型残差 μᵢ的方差,判断随机误差大小。