地理国情监测复习资料.docx
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地理国情监测复习资料
第0章绪论
1、国情：
是一个国家的社会性质、政治、经济、文化等方面的根本情况和特点。
2、地理国情：
是空间化、可视化的国情信息，是从地理空间角度分析、研究、描述和反映一个国家自然、经济、人文的国情信息。
3、监测：
是对事物动态变化的监管和检测。
4、地理国情监测：
是对地理相关的国情进展动态测绘、统计和分析研究。
〔概念本质：
是地理监测在国家尺度上的一种变化监测〕
5、地理国情监测的数据特点：
海量性、多维性、异构性、多源性〔位置、属性和时间〕
6、监测的最终目的：
获取事物的动态变化信息并分析变化信息的合理性
7、地理国情监测的特点：
系统集成性、动态变化性、主动效劳性、准确可靠性、过程完整性。
8、地理国情监测技术开展趋势：
随着数据获取技术、数据分析方法、数据表达方法等开展，向着更快、更好的方向开展。
技术集成开展、数据源的多样性、更科学的时效性监测、监测成果的共享效劳、更先进的监测设备、多部门协同监测。
9、地理国情监测的容及过程
容：
土地资源调查与监测、环境调查与监测、农情监测、森林和湿地监测、灾害动态监测、水文监测、海洋监测、矿产资源调查与监测气象监测
10、地理国情监测系统的功能：
国情信息普查、地理国情动态监测信息系统、综合分析与决策建模。
11、地理国情监测活动涉及的关键核心技术：
遥感技术〔偏重空间位置的现状、变化数据的获取〕；GIS技术〔时空数据管理、数据的分析、信息共享等〕；地理和社会经济调查与地理编码技术〔偏重属性数据的获取、属性数据的空间化技术等〕
第1章地理国情普查
1、地理国情普查：
是一项重大的国情国力调查，是全面获取地理国情信息的重要手段，是掌握地表自然、生态以及人类活动根本情况的根底性工作。
2、地理国情普查的容：
地形地貌普查、地表覆盖普查、地理单元普查。
3、地理国情普查的对象〔围〕：
地表自然要素〔地形地貌、植被覆盖、水域、荒漠与裸露地等〕
人文地理要素〔与人类活动密切相关的交通网络、居民地与设施、地理单元等〕
4、地理国情普查的目标：
查清我国地表自然和人文地理要素的现状和空间分布情况，为开展常态化地理国情监测奠定根底，满足经济社会开展和生态文明建立的需求，提高地理国情信息对政府、企业和公众的效劳能力。
5、地理国情普查的任务：
查清自然地理要素的根本情况、查清人文地理要素的根本情况、开展地理国情信息综合统计分析、建立覆盖全国的地理国情本底数据库
6、地理国情普查任务时点：
普查标准时点为2015年6月30日。
需利用2015年3月1日至2015年6月30日获取的航空航天遥感影像，对前期普查成果进展核准，形成符合标准时点要求的成果。
第2章地理国情监测的数据获取
1、众源地理数据：
是由大量非专业人员志愿获取并通过互联网向群众或相关机构提供的一种开放地理数据,是有别于传统测绘产品的一种新型地理空间数据。
2、地理国情监测数据类型：
根底地理信息数据、地理国情监测变化数据、地理环境实时监测数据。
3、地理国情监测数据获取的技术特点：
多传感器集成、高分辨率、高光谱分辨率、高时间分辨率。
4、地理国情监测数据获取的要求：
高可靠性、高时效性、准确性、覆盖围广、灵活性。
5、地理国情监测数据获取的主要来源：
遥感〔航天卫星、航空、低空、地面等〕、GNSS、数字测图、无线传感器、专业监测站网、地理统计调查、众源地理空间数据。
6、众源式地理国情监测数据〔OSM〕的应用：
道路网变化监测与更新、兴趣点动态更新、应急地图制作。
第3章地理国情监测遥感数据处理
1、影像的几何畸变：
原始影像上各地物的几何位置、形状、尺寸、方位等特征与在参照系统中的表达要求不一致时产生的变形。
2、影像的几何纠正：
是指从具有几何畸变的影像中消除畸变的过程，从而建立影像上的像元坐标与目标物的地理坐标间的对应关系，并使其符合地图投影系统的过程。
3、几何校正的方法：
直接法、间接法
4、遥感数据的类型：
有两种类型：
〔1〕使用光学传感器获取的是地物的影像数据，如SPOT、TM、QuickBird、Worldview、Geo-eye影像数据等；
〔2〕使用非成像传感器获取的是地物的物理观测数据，如地物波谱数据、大气观测数据、激光扫描数据等。
5、遥感图像几何变形的原因〔部、外部畸变〕：
传感器成像方式引起的图像变形、遥感平台位置和运动状态变化的影响、地形起伏的影响、地球外表曲率的影响、大气折射的影响、地球自转的影响
6、几何畸变纠正的方法：
系统性纠正〔几何粗纠正〕、非系统性纠正〔几何精纠正，核心工作:
像元坐标变换和像元灰度值计算，
7、遥感影像几何校正步骤：
确定原始影像与纠正后影像之间的几何关系、选择控制点数据对、解求对应像素的位置、进展灰度插与赋值运算
8、三种重采样方法比拟〔影像灰度插方法〕：
最邻近像元法、双三次卷积法、双线性插法
9、几何纠正的根本原理:
原始影像与纠正影像存在某种数学关系
遥感影像像元在图像中的坐标〔图像坐标〕与其在地图坐标系等参考系统中的坐标〔地理坐标〕之间的差异。
〔数学模型、纠正公式、变换参数、几何变换、重采样〕
10、影像配准〔或影像匹配〕将不同时间、不同传感器或不同条件下〔天气、照度、摄像机姿态等〕获取的数据进展匹配、叠加，以保证多个传感器的数据在同一时间和空间坐标系下。
影像配准算法就是设法建立两幅图像之间的对应关系,确定相应几何变换参数,对两幅图像中的一幅进展几何变换的方法。
11、影像配准方法：
按照配准算法所利用的图像信息，可以分为基于区域的方法〔主要是模板匹配和基于灰度的匹配〕和基于特征的方法〔包括基于特征点线、线、面的匹配算法〕
按自动化程度可以分为人工、半自动和全自动三种类型
12、基于特征的图像配准算法一般过程：
特征提取、特征匹配、估计变换模型、图像重采样及变换
13、遥感影像分类是利用计算机技术〔依据各类地物的光谱信息和空间信息的分析来选择特征〕实现地理国情监测遥感数据地物类别自动分类，是从影像中提取地理国情信息的重要方法之一。
14、遥感影像分类原理：
同类地物在一样条件下应具有一样或相似的信息特征。
15、遥感影像分类方法：
按人工干预的程度不同〔监视分类法、非监视分类法〕。
16、图像融合：
将多源遥感图像按照一定的算法，在规定的地理坐标系，生成新的图像的过程。
17、监视分类：
遥感图像上样本区地物的类属，利用这些样本类别的特征作为依据来识别非样本数据的类别。
18、监视分类的主要步骤：
确定感兴趣的类别数、特征变换和特征选择、选择训练样区、确定判别函数的判别规那么、根据判别函数和判别规那么对非训练区的图像区域进展分类。
19、影像融合的目的：
消除冗余数据，突出有用的专题数据；利用多源数据间的信息互补性，对各种遥感影像数据进展融合，以弥补单一数据的缺乏，提高分析的精度，并扩大数据的使用围；提高信息的协调能力，融合并非是几种数据的简单叠加，它可以得到原来几种单个数据不能提供的新数据，满足地学分析及各种专题研究的需求。
20、基于IHS变换的影像融合方法的特点：
融合影像保存了绝大局部的高空间分辨率影像的信息；保存了多光谱影像的光谱特征；提高了影像的判读、识别、分类能力，特别有利于视觉理解；由于成像原理和时间的不同，易产生光谱退化现象；HIS三个分量只是相对独立，易产生一定的光谱扭曲现象。
21、基于PCA变换的影像融合法过程：
将多光谱图像进展PCA正变换〔将原始图像的R、G、B经过PCA变换，形成按能量排序的正交分量：
第1主分量、第2主分量、…第n主分量〕；高分辨率影像代替第1主分量；将合成的数据进展PCA逆变换，获得高分辨率的多光谱融合图像。
22、基于PCA变换的影像融合法的特点：
经过融合的图像包含了原始图像的高空间分辨率与高光谱分辨率特征；主成分变化较IHS变换融合能够更多的保存多光谱影像的光谱特征；同时也克制了IHS变换融合只能同时对3个波段的影像进展融合的局限性，可以对3个以上的多光谱图像进展融合；融合后的图像在空间分辨率和光谱分辨率上会有所变换；光谱信息的变化仍然存在，使融合图像不便用于地物识别和反演工作，但是它可以改良目视判读的效果，提高分类制图的精度。
23、基于小波变换的影像融合法的流程：
将多光谱影像和高分辨率影像进展小波分解；用高频分量进展信息融合；将合成的数据进展小波重构，获得高分辨率的多光谱融合图像。
24、基于小波变换的影像融合法的特点：
融合后的图像既保存原高分辨率遥感影像的构造信息，又融合多光谱影像丰富的光谱信息；用小波变换法得到的融合图像随着小波分解尺度的增大，会出现明显的、有规律的方块效应，同时随着尺度的增大，融合图像的光谱信息出现损失。
25、遥感的反演，是根据观测信息（遥感数据）和前向模型（遥感模型），求解或推算描述地物特征的应用参数（或目标参数）〔尺度效应问题、病态反演问题〕。
26、遥感反演的三要素：
模型、反演算法、信息源。
27、变化检测：
就是从不同时期的遥感数据中，定量地分析和确定地表变化的特征与过程。
解决全球变化、土地利用变化、城市开展、空间数据库更新等问题。
28、变化检测的实质是地表特征随时间变化发生的变化而引起的两个时期影像像元光谱响应的变化，所以利用不同时期的影像进展变化检测就能获得地物的变化信息。
29、变化检测的容：
检测区域是否变化、哪里变化，统计变化区域的面积、确定变化的性质、变化监测结果进展精度评定、分析变化检测的规律，预测开展趋势。
30、变化检测方法：
图像直接比拟法、分类后结果比拟法、直接分类法、图像直接比拟法、分类后结果比拟法。
第4章地理国情监测数据组织与管理
1、时空数据模型：
是一种表示、组织、管理操作空间数据随时间变化的数据模型，用于重建历史状态、跟踪变化、预测未来。
2、一个好的时空数据模型：
具备强有力的时空数据语义建模能力；提供高效的时空数据管理方法；满足多数用户的应用需求。
3、四种经典的时空数据模型：
时空立方体模型、时空复合模型、基态修正模型、空间快照模型。
4、移动对象数据组织模型，移动对象随时间变化空间位置相应变化的对象，分为移动点对象和移动区域对象〔气象观测对象云层〕。
特点：
运动状态：
确定性、不确定性；移动轨迹：
随机性、规律性
5、地理网格：
以网格为单位描述或表达地物的空间分布、属性信息、统计分析以及变化参数等的地理空间数据组织方式。
6、广义的地理网格就是指用离散的多边形来近似表达连续地球曲面。
7、地理网格在地理国情监测中的作用：
地理网格为地理国情监测数据的组织、管理、表达、分析、效劳提供了有效手段。
是海量地理国情监测数据管理的必要途径；为多源地理信息整个提供了可行方案；为地理国情表达与分析提供了理想的平台；是实现地理国情信息效劳的数据根底。
8、面向对象数据模型：
以对象为根本存储单位，每个对象包含对象的属性和方法，具有类和继承等特点。
所有的实体被定义为对象，实体之间的联系定义为关系，通常用对象实体模型〔E-R模型〕表达组织。
9、面向对象方法在地理国情监测中的作用：
面向对象方法是支撑地理空间数据，即地理国情监测数据中复杂时空对象建模、组织管理和维护的最有效手段。
从时空对象的根本属性和行为出发，将地理数据对象封装为空间、专题、时间的组合整体，符合人类对地学现象的认知习惯。
10、数据维护更新的容：
空间要素实体更新：
点、线、面、体；属性信息更新：
一种是空间实体没有发生变化，只是该空间实体的属性信息发生了变化；另一种是空间和属性都发生了变化。
拓扑重建：
一般由地理国情数据维护工具程序自动实现。
11、数据维护与更新的步骤：
确定更新方法、数据采集、数据更新、历史数据管理。
第5章地理国情空间分析与数据挖掘
1、地理国情信息统计与分析的目的与任务：
综合运用多种统计分析方法和模型，对地理国情普查数据、监测数据进展统计，分析其空间构造、空间分布、空间关系，空间变化等方面的特征，提醒经济社会开展和自然资源环境的空间分布规律，为地理国情信息效劳提供数据支撑，为政府管理和决策提供科学依据。
形成反映地形地貌、植被覆盖、水域、荒漠与裸露地表、交通网络、居民地及设施、地理单元等地理国情容根本状况的根底地理国情信息；形成地表资源分布与利用、生态协调性、城镇开展、根本公共效劳均等化和区域经济潜能等地理国情指数；从资源、生态、经济、社会等方面，形成反映地理国情信息的空间分布、空间构造、空间关系、地域差异的地理国情分析评价报告，客观准确地提醒其空间分布规律和开展演化趋势。
2、地理国情统计分析分三个层次:
根本统计分析〔根本信息统计、汇总、分析〕；综合统计分析〔综合信息分析、地理国情指数构建〕；专题分析评价（从资源分布、生态保护、区域经济开展、社会开展和社会民生等方面进展分析评价）。
3、地理国情根本统计分析单元：
规那么地理格网单元、行政区划与管理单元、自然地理单元、社会经济区域单元。
4、空间分析是从空间数据中获取有关地理对象的空间位置、分布、形态、形成和演变等信息的分析技术。
5、空间分析的类型：
根本分析：
叠置分析、缓冲区分析、网络分析和窗口分析；扩展分析：
地统计分析、水文分析、3D分析。
6、空间叠置分析是指在统一空间参照系统条件下，将同一地区两个或两个以上图层进展叠合，以建立地理对象之间的空间对应关系〔空间关系〕，和产生空间区域的多重属性特征〔属性关系〕。
7、缓冲区：
缓冲区是地理空间目标的一种影响围或效劳围,根据指定的距离在点、线和多边形实体的周围自动建立一定宽度的区域围。
8、缓冲区分析：
是对一组或一类地物按缓冲的距离条件，建立缓冲区多边形图，然后将这一个图层与需要进展缓冲区分析的图层进展叠置分析，得到所需要的结果。
9、缓冲区分析涉及两步操作：
第一步是建立缓冲区图层；第二步是进展叠置分析。
10、网络分析：
依据网络拓扑关系通过考察网格元素的空间、属性数据的关系，对网络的性能特征进展多方面的分析计算。
11、常用的网络分析问题：
路径分析、连通分析、资源分配、流分析、动态分段技术、地址匹配。
12、根据地理实体或事件的空间位置研究其分布模式的方法称为空间点模式。
13、空间点格局的分布模式：
聚集分布、随机分布、均匀分布。
两类点模式的分析方法
两类点模式的分析方法：
第一类是以聚集性为根底的基于密度的方法，它用点的密度或频率分布的各种特征研究点分布的空间模式〔分析方法主要有样方计数法和核函数方法〕。
第二类是以分散性为根底的基于距离的技术，它通过测度最近邻点的距离分析点的空间分布模式。
〔分析方法主要有主要有最近邻距离法、G-函数、F-函数、K-函数方法等〕。
14、空间自相关是指一个区域分布的地理事物的某一属性和其他所有事物的同种属性之间的关系，它研究的是不同观察对象的同一属性在空间上的相互关系。
15、空间自相关是检验某一要素的属性值是否显著的与其相邻空间点上的属性值相关联的重要指标〔分为正相关和负相关〕。
空间自相关性常用的度量指标有Moran’sI、Geary’sC、Getis’G等，可分为全局和局部两种指标〔来度量〕。
全局指标用于描述某种地理现象的整体空间分布模式〔聚散或是分散〕，而局部指标那么可以有效地监测由于空间相关性引起的空间差异，确切地指出聚散或分散在哪些位置。
空间自相关度量的意义：
发现空间分布模式。
16、景观：
由气候、水文、土壤、植被等自然要素以及文化现象组成的地理综合体。
17、景观格局〔景观空间格局〕：
一般指其空间格局，表示大小、形状、属性等各异的景观要素在空间上的排列、分布与组合规律，包括景观组成单元的类型，数目及空间分布与配置。
18、景观格局的根本类型：
规那么或均匀分布格局、聚集〔团聚〕型分布格局、线状格局、平行格局、特定的组合或空间联结格局。
19、景观格局分析：
用来研究景观构造组成特征和空间配置关系的分析方法。
20、相关分析的任务，是提醒地理要素之间相互关系的密切程度。
21、根据相关程度的不同，相关关系分为不相关、完全相关和不完全相关。
22、相关性统计指标：
Pearson相关系数、Wartenberg’sCross-MC系数、Lee’sL系数。
23、回归分析，是对具有相互联系的要素，根据其联系的形态，选择一个适宜的数学模式，用来近似地表达要素间平均变化关系。
回归分析是研究要素之间具体的数量关系的一种强有力的工具，运用这种方法能够建立反映地理要素之间具体的数量关系的数学模型，即回归模型。
24、地理回归分析的意义与作用：
地理系统是一个要素众多、联系复杂的大系统。
各个因素之间存在着错综复杂的关系。
需要回归分析来测定各变量〔因素〕对不同地理现象的影响程度；并以此建立模型进展预测或控制。
因此，在地理研究中回归分析具有极其重要的作用。
第6章地理国情可视化与分布
1、可视化：
可视化是将数据转化为直观的图形、图像的技术，提供观察数据和理解数据的直观方法。
2、地理国情可视化：
运用地图学、计算机图形学和图像处理技术，将地理国情信息输入、处理、查询、分析以及预测的数据及结果采用图形符号、图形、图像，并结合图表、文字、表格、视频等可视化形式显示并进展交互处理的理论、方法和技术。
3、地理国情可视化目的：
将地理国情数据分析和应用的结果以可视化的方式传输给人，由人检验其正确性，正确那么承受，错误那么否认或修正。
以可视化的方式显示输出空间信息，通过视觉传输和空间认知活动，去探索空间事物的分布及其相互关系，以获取有用的知识，并进而发现规律。
4、地理国情可视化方法：
静态可视化〔统计图表、三维、图像、地图、虚拟现实〕；动态可视化〔动画、动态地图〕。
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