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  • 大数据采集与处理期末复习题

    千次阅读 2021-04-25 08:13:41
    大数据的四个特点:数据数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 大数据的四种范式:实验、理论、计算、数据密集型 大数据计算模式:批处理计算、流计算、图计算、查询分析计算 Hadoop的特性:高可靠性、高效...

    填空:

    1. 数据产生方式经历的阶段:运营式系统阶段、用户原创内容阶段和感知式系统阶段
    2. 大数据的四个特点:数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。
    3. 大数据的四种范式:实验、理论、计算、数据密集型
    4. 大数据计算模式:批处理计算、流计算、图计算、查询分析计算
    5. Hadoop的特性:高可靠性、高效性、高可扩展性、高容错性、成本低、运行在Linux平台上、支持多种编程语言
    6. Hadoop的核心:HDFS和MapReduce
    7. 分布式文件系统的节点:一类叫主节点(名称节点)或从节点(数据节点)
    8. Hbase:采用行键、列族、列限定符和时间戳进行索引
    9. Hbase:三个主要的功能组件:库函数,链接到每个客户端;一个Master主服务器;许多个Region服务器
    10. Hbase:三层结构 Zookeeper文件 -ROOT-表 .META.表
    11. Hbase系统架构:客户端、Zookeeper服务器、Master主服务器、Region服务器,一般采用HDFS作为底层数据存储
    12. NoSQL数据库三个特点:灵活的可扩展性、灵活的数据模型、与云计算紧密融合
    13. 关系数据库无法满足Web2.0的需求的三个方面:无法满足海量数据的管理需求、无法满足数据高并发的需求、无法满足高可扩展性和高可用性的需求。
    14. NoSQL的四大类型:键值数据库、列族数据库、文档数据库、图数据库
    15. NoSQL三大基石:CAP、BASE和最终一致性
    16. CAP指的是:C 一致性 A 可用性 P 分区容忍性 三选二
    17. 数据库事务具有ACID四性:A 原子性、C 一致性、I 隔离性、D 持久性
    18. BASE基本含义:基本可用、软状态、最终一致性
    19. 云数据库具有以下特性:动态可扩展、高可用性、较低的使用代价、易用性、高性能、免维护、安全
    20. YARN体系机构中包含了三个组件:ResourceManager、 ApplicationMaster、 NodeManager
    21. Spark四个特点:运行速度快、容易使用、通用性、运行模式多样
    22. Spark具有以下优点:Spark的计算模式也属于MapReduce,但不局限于Map和Reduce操作,还提供了多数据集操作类型,编程模型比 MapReduce
      Sperk提供了内存计算,中间结果之间放在内存中,带来了更高的迭代执行机制
      Sperk基于DAG的任务调度执行机制,要优于MapReduce的迭代执行机制
    23. 数据的两种类型:静态数据和流数据
    24. 计算模式:批量计算和实时计算
    25. Storm主要术语:Streams、Spouts、Bolts、Topology、Stream Groupings
    26. Spark Streaming和Storm最大的区别在于,Spark 无法实现毫秒级的流计算,而Storm则可以实现毫秒级响应。
    27. Pregel图计算模型:有向图和顶点、顶点之间的消息传递、Pregel的计算过程
    28. 推荐方法:专家推荐、基于统计的推荐、基于内容的推荐、协同过滤推荐、混合推荐

    名词解释:

    1. 分布式文件系统的概念:是一种通过网络实现文件在多台主机上进行分布式存储的文件系统
    2. HDFS:是Hadoop项目的核心子项目,是分布式计算中数据存储管理的基础,是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的,可以运行于廉价的商用服务器上。
    3. 名称节点:负责管理分布式文件系统的命名空间,保存了两个核心的数据结构,即FsImage和EditLog
    4. 数据节点:是分布式文件系统HDFS的工作节点,负责数据的存储和读取,会根据客户端或者名称节点的调度来进行数据的存储和检索,并且向名称节点定期发送自己所存储的块的列表。
    5. 第二名称节点:是HDFS架构的一个重要组成部分,具有两个方面的功能:首先,可以完成EditLog与FsImage的合并操作,减小EditLog文件大小,缩短名称节点重启时间;其次,可以作为名称节点的“检查点”。
    6. Zookeeper服务器:Zookeeper服务器并非一台单一的机器,可能是由多台机器构成的集群来提供稳定可靠的协同服务。Zookeeper不仅能够帮助维护当前集群中机器的服务状态,而且能够帮助选出一个“总管”。让这个总管来管理集群。
    7. 云数据库的概念:云数据库是部署和虚拟化在云计算环境中的数据库,云数据库是在云计算的大背景下发展起来的一种新兴的共享基础结构的方法,它极大地增强了数据库的存储能力,消除了人员、硬件、软件的重复配置,让软、硬件升级变得更加容易,同时也虚拟化了许多后端功能。
    8. RDD概念:是弹性分布式数据集的英文缩写,是分布式内存的一个抽象概念,提供了一种高度受限的共享内存模型。
    9. 窄依赖:父RDD的一个分区只被一个子RDD的一个分区所使用就是窄依赖
    10. 宽依赖:父RDD的一个分区被一个子RDD的多个分区所使用就是宽依赖
    11. 什么是数据可视化:数据可视化是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示,并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元素表示,大量的数据集构成数据图像,同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示,可以从不同的维度观察数据,从而对数据进行更深入的观察和分析。
    12. 协同过滤推荐:是推荐系统中应用最早和最为成功的技术之一。它一般采用最近邻技术,利用用户的历史信息计算用户之间的距离,然后利用目标用户的最近邻居用户对商品的评价信息来预测目标用户对特定商品的喜好程度,最后根据这一喜好程度对目标用户进行推荐。

    简答题:

    1. 数据存取策略原理:数据存取策略包括数据存放、数据读取和数据复制等方面,它在很大程度上会影响到整个分布式文件系统的读写性能,是分布式文件系统的核心内容。
    2. Region服务器的工作原理:Region服务器内部管理一系列Region对象和一个Hlog文件,其中,Hlog是磁盘上面的记录文件,它记录着所有的更新操作,每个Region对象又是由多个Store组成的,每个Store对应了表中的一个列族的存储。每个Store又包含了MemStore和若干个StoreFile,其中,MemStore是在内存中的缓存。
    3. Map函数的输入来自于分布式文件系统的文件块,这些文件块的格式是任意的,可以是文档,也可以是二进制格式的。文件块是一系列元素的集合,这些元素也是任意类型的,同一个元素不能跨文件存储。Map函数将输入的元素转换成<key,value>形式的键值对,键和值的类型也是任意的,其中键不同于一般的标志属性,即键没有唯一性,不能作为输出的身份标识,即使是同一输入元素,也可通过一个Map任务生成具有相同键的多个<key,value>
      Reduce函数的任务就是将输入的一系列具有相同键的键值对以某种方式组合起来,输出处理后的键值对,输出结果会合并成一个文件。用户可以指定Reduce任务的个数,并通知实现系统,然后主控进程通常会选择一个Hash函数,map任务输出的每个键都会经过Hash函数计算,并根据哈希结果将该键值对输入相应的Reduce任务来处理。对于处理键为k的Reduce任务的输入形式为<k,<v1,v2,…vn>>,输出为<k,v>.
    4. Map端的Shuffle过程:Map端的输出结果首先会被与入到缓存中(比磁盘效率高),
      当缓存满时(80%写入后),就会启动流与掷作;溢写操作会清空内容,把内容写入到磁盘空间。每次溢写操作会写一个磁盘文件(key,value),当Map程序运行完成后,会把这个Map程序产生的溢写文件归并成一个大的文件(key,value1,value2,…),然后通知Reduce端来取数据
    5. HDFS HA新特性:在一个典型的HA集群中,一般设置两个名称节点,其中一个名称节点处于“活跃”状态,另一个处于“待命”状态。处于活跃状态的名称节点负责对外处理所有客户端的请求,而处于待命状态的名称节点则作为备用节点,保存了足够多的系统元数据,当名称节点出现故障时提供快速回复能力也就是说,在HDFS HA中,处于待命状态的名称节点提供了“热备份”,一旦活跃名称节点出现故障,就可以立即切换到待命名称节点,不会影响到系统的正常对外服务。
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  • 数据采集与处理技术 马明建 试卷试题 期末考试专用 数据采集与处理技术 马明建 试卷试题 期末考试专用 数据采集与处理技术 马明建 试卷试题 期末考试专用 数据采集与处理技术 马明建 试卷试题 期末考试专用 数据...
  • 数据采集与处理技术(第3版)(下册)
  • 大数据采集与处理相关脚本

    千次阅读 2021-12-08 18:11:09
    大数据采集与处理相关shell脚本
    自动创建文件
    #!/bin/bash
    beg_date=`date -d "${1}" +%s`
    end_date=`date -d "${2}" +%s`
    if((${beg_date} > ${end_date}));then
     echo "beg_date < end_date"
     exit 0;
    fi
    currentDate=""
    for((i=beg_date;i<=${end_date};i=i+86400))
    do
     currentDate=`date -d @${i} +%Y%m%d`
     echo "--create hive bales /${currentDate}-----"
     hive -e "use data;CREATE TABLE order_status_log${currentDate}(id string,order_id string,order_status string,operate_time string) row format deli
    mited fields terminated by '|';"
     #hive -e "use test;drop table order_status_log${currentDate}"
    done
    
    自动采集
    #!/bin/bash
    
    log_dir=/root/log
    
    log_prefix=order_status_log
    
    function write_log(){
     log_format="`date '+%Y-%m-%d' %H:%M%S` ${1} >>"
     echo "${log_format} $2" >> ${log_dir}/${log_prefix}.`date '+%Y-%M:%S'`.log
     [ $1 == "ERROR" ] && exit 1
    }
    date=`cat /root/sh/date`
    afterday_timestamp=$[`date -d "${date}" +%s` +86400]
    afterday=`date -d @${afterday_timestamp} +%Y%m%d`
    sed -i "s/order_status_log${date}/order_status_log${afterday}/g" /root/datax/job/logcopy.json
    sed -i "s/${date}/${afterday}/g" /root/sh/date
    write_log INFO "log.json文件的日期由${date}成功替换成${afterday}!!!"
    python /root/datax/bin/datax.py /root/datax/job/logcopy.json
    
    if [ $? -eq 0 ];then
     result_num=`hive -e "use test;select count(id) from order_status_log${afterday};"`
     write_log INFO "数据从mysql采集成功!!!采集成功的数据有${result_num}条!!!"
    else
     write_log ERROR "数据从mysql采集到hive失败"
    fi
    
    分区
    #!/bin/bash
    beg_date=`date -d "${1}" +%s`
    end_date=`date -d "${2}" +%s`
    
    currentDate=""
    for((i = ${beg_date};i<=${end_date};i=i+86400))
    do
     currentDate=`date -d @${i} +%Y%m%d`
    
      hive -e "
       set hive.exec.dynamic.partition.mode=nostrict;
       set hive.exec.dynamic.partition=true;
       set hive.exec.max.dynamic.partitions=1000;
       insert into table data.order_status_log partition(day) select id,order_id,order_status,operate_time,date(operate_time) from data.order_status_
    log${currentDate}
    "
     echo "-------create /${currentDate}---------"
    done
    hive -S -e "select day,count(id) from data.order_status_log group by day;" >> /root/sh/month_count.txt
    user="root"
    passwd="123456"
    host="123.60.71.57"
    mysql_conn="mysql -h"$host" -u "$user" -p"$passwd" -P8888"
    
    cat /root/sh/month_count.txt | while read day count
    do
     ${mysql_conn} -e "insert into test.month_count values('${day}','${count}')"
    done
    
    log
    
    
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  • IMU数据采集与处理

    2014-04-26 14:40:26
    惯性测量单元的数据采集处理相关.基于LINUX的环境。
  • 大数据采集与预处理技术

    千次阅读 2020-05-30 11:12:47
    数据采集 (系统日志采集,互联网数据采集,ETL) 在网上采集各种信息 数据预处理(数据清理,数据集成,数据变换,数据规约) 采集到信息杂乱,需要处理 数据存储 ( HDFS,NoSQL,云存储) 处理完数据我们要把它...

    第一章  三个点

    1.1数据的处理流程 

    数据采集 (系统日志采集,互联网数据采集,ETL)          在网上采集各种信息

    数据预处理(数据清理,数据集成,数据变换,数据规约)  采集到信息杂乱,需要处理

    数据存储 ( HDFS,NoSQL,云存储)            处理完数据我们要把它存储起来

    数据分析与挖掘 (关联,聚类,分类,预测,回归,机器学习)         对数据分析产生价值

    数据可视化 (标签云,流式地图,聚类图,信息流热力图)        将数据更好的表达出信息

    1.2 大数据采集技术

     1.系统日志采集  

      数据到来源 : 系统操作日志,Web服务器访问日志,应用程序日志

     2.互联网数据采集

     

    第二章  数据采集基础 

    1传统数据采集技术

    采集系统分为 硬件 与 软件 

    硬件有分两类 1,微型计算机数据采集系统 2,集散型数据采集系统 

     

     

    第三章大数据采集基础

    1

    2

    3大数据采集的挑战与困难   分布性 不稳定性 无结构与冗余性 错误性 结构复杂

    4,系统日志文件采集         日志: 系统自动生成的记录文件. 

    5,ETL工具采集  数据源不同 格式不同 缺少整合 (E抽取 T转换 L 加载)

    E(extract) 全量抽取 增量抽取(日志对比,时间戳,触发器,全表对比)

    T(transform) 过滤 清洗 替换 验证 加解密

    L(load)  自有数据的加载  非电子数据到数字化  对系统结构到清晰理解 ETL——ELT  API接口提供数据 

    6,互联网数据采集 ——人 机 物 

    特性 多源异构 互交性 时效性 社会性 突发性 高噪声

    采集——网络爬虫              通用网络爬虫  聚焦网络爬虫 增量式网络爬虫  分布式网络爬虫

    第四次课  大数据采集架构  flume

    (几种采集项目 )

    面对到问题 :数据源多种多样 数据量大 变化快 如何保证数据采集的可靠性到性能  如何避免重复到数据 如何保证数据质量

    1,Flume数据采集

    数据源 (Web Server)   数据搜集Agent (Source,Channel,Sink)  数据存储目的地(HDFS)

    第四讲

    数据源 web Server   数据收集Agent Source Channel sink 

    channel  通道  

    memory channel  写入内存  非持久化存储 断电   碟机 丢失信息         file channel  写入文件持久化储存 

    第五讲 kafka

    1,Scribe 数据采集   scribe 是facebook开源的日志收集系统 可以从各种日志源上收集日志存储到一个中央存储系统  特点 容错性好当后端的存储系统crash时scribe会将数据写到本地磁盘上,当存储系统恢复正常后,scribe 将日志重新加载到存储系统中

    2,kafka数据采集  是发布订阅消息系统构建实时数据管道和数据流应用程序 

    结构 生产者producer(数据采集的源头)  消费者consumer  kafka集群 broker(topic partition   broker 节点)   zookeeper负责协调节点

     (1)producer 负责向kafka的主题topic 提供数据(push)     topic是kafka的核心抽象 数据源可以用kafka按topic发布信息给定阅者

    topic 一个主题 与多个分区维护一个分区日志 要求顺序写入均匀分布批量传输

    (2)consumer 按组消费

    (3)发布—订阅 Push and pull 机制    有主动获取与被动获取 

    (4)zookeeper 分布式服务框架 统一命名服务   状态同步管理

    第六次课  ELK

    ELK是一种数据采集架构  E (ElasticSearch)   L(Logstash)   K(Kibana)

    Logstash 日志采集 (重点)         ES 日志存储和索引 (放在中间步骤)       Kibana 分析与展示 数据可视化

    logstash的工作过程 : input 数据收集 ——filters 修改数据——output 输出数据

    input 

    (一)filters 的操作

    1,grok 对数据进行切分整理          

     

    2,rename 重命名

    3,update 更新文段

    4,replace 替代

    5,drop 删除满足条件的日志

    6,clone克隆操作  克隆增加 与克隆删除

    7,geoip 对数据的IP地址增添维度

    output 将通过索引数据输给ES 集群中

    (二)ElasticSearch 

    (三)Kibana

    展开全文
  • [GIS教程] 6.1空间数据采集与处理具体步骤

    千次阅读 多人点赞 2018-10-03 15:00:00
    文章目录数据采集空间数据采集的方法野外数据采集地图数字化摄影测量方法遥感图像处理方法属性数据采集的方法数据来源属性数据的分类数据编码方案的制定数据编辑图形数据编辑属性数据编辑数据处理数学基础变换几何...

    在知识传播途中,向涉及到的相关著作权人谨致谢意!

    数据采集

    考虑因素

    1. 是否能够满足系统功能的需要
    2. 所选数据源是否已有使用经验(优先选择有经验的,避免陌生数据源)
    3. 系统成本:数据成本占GIS工程成本的70%甚至更多

    空间数据采集的方法

    野外数据采集

    1. 平板测量:获取的是非数字化数据
      虽然现在已不是GIS野外数据获取的主要手段,但由于它的成本低、技术容易掌握,少数部门和单位仍然在使用
    2. 全野外数字测图
      全野外空间数据采集与成图分为三个阶段:数据采集、数据处理、地图数据输出。
    3. 空间定位测量

    地图数字化

    在这里插入图片描述

    1. 手扶跟踪数字化
    2. 扫描矢量化

    摄影测量方法

    【垂直摄影】航测上规定当主轴线与铅垂线方向的夹角小于3°时

    【立体摄影测量方法】摄影测量通常采用立体摄影测量方法采集某一地区空间数据

    1. 对同一地区同时摄取两张或多张重叠的像片
    2. 在室内的光学仪器上或计算机内恢复它们的摄影方位,重构地形表面,即把野外的地形表面搬到室内进行观测
    3. 航测上对立体覆盖的要求是当飞机沿一条航线飞行时相机拍摄的任意相邻两张像片的重叠度(航向重叠)不少于55%-65%,在相邻航线上的两张相邻像片的旁向重叠应保持在30%。

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    遥感图像处理方法

    属性数据采集的方法

    1. 从相关部门的观测、测量数据
    2. 各类统计数据
    3. 专题调查数据
    4. 文献资料数据
    5. 遥感图像解译

    数据来源

    国家资源与环境信息系统规范在“专业数据分类和数据项目建议总表”中,将数据分为社会环境、自然环境和资源与能源三大类共14小项,并规定了每项数据的内容及基本数据来源

    1. 社会环境数据
      1. 城市与人口
      2. 交通网
      3. 行政区划
      4. 地名
      5. 文化和通信设施
    2. 自然环境
      1. 地形数据
      2. 海岸及海域数据
      3. 水系及流域数据
      4. 基础地质数据
    3. 资源与能源
      1. 土地资源相关数据
      2. 气候和水热资源相关数据
      3. 生物资源相关数据
      4. 矿产资源相关数据
      5. 海洋资源相关数据

    属性数据的分类

    我国《国土基础地理信息数据分类与代码》(GB/T 13923-1992)

    1. 将地球表面的自然和社会基础信息分为9个大类
      分别为测量控制点、水系、居民地、交通、管线与垣栅、境界、地形与土质、植被和其他类
    2. 在每个大类下又依次细分为小类、一级和二级类

    数据编码方案的制定

    1. 层次分类编码法:按照分类对象的从属和层次关系为排列顺序的一种代码
      【优点】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
    2. 多源分类编码法(独立分类编码法)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

    数据编辑

    图形数据编辑

    空间数据采集过程中,人为因素是造成图形数据错误的主要原因

    【错误类型】

    1. 伪节点(Pseudo Node)
    2. 悬挂节点(Dangling Node)
    3. 碎屑多边形(Sliver Polygon)
    4. 不正规的多边形(Weird Polygon)
    5. 规则的人为对象(栅格、立方体元)
    6. 其他错误:遗漏某些实体、重复录入某些实体、图形定位错误

    【检查方法】

    1. 叠合比较法
    2. 目视检查法
    3. 逻辑检查法

    属性数据编辑

    【属性数据校核】

    1. 属性数据与空间数据是否正确关联,标识码是否唯一,不含空值
    2. 属性数据是否准确,属性数据的值是否超过其取值范围等

    【检查方法】

    1. 首先可以利用逻辑检查,检查属性数据的值是否超过其取值范围,属性数据之间或属性数据与地理实体之间是否有荒谬的组合
    2. 把属性数据打印出来进行人工校对,这和用校核图来检查空间数据准确性相似

    数据处理

    数学基础变换

    几何纠正

    【原因】由于如下原因,使扫描得到的地形图数据和遥感数据存在变形,必须加以纠正

    1. 地形图的实际尺寸发生变形
    2. 在扫描过程中,工作人员的操作会产生一定的误差,如扫描时地形图或遥感影像没被压紧、产生斜置或扫描参数的设置不恰当等
    3. 遥感影像本身就存在着几何变形
    4. 地图图幅的投影与其它资料的投影不同,或需将遥感影像的中心投影或多中心投影转换为正射投影等
    5. 扫描时受扫描仪幅面大小的影响,有时需将一幅地形图或遥感影像分成几块扫描

    地形图的纠正方法

    1. 四点纠正法:一般是根据选定的数学变换函数,输入需纠正地形图的图幅行、列号、地形图的比例尺、图幅名称等,生成标准图廓,分别采集四个图廓控制点坐标来完成
    2. 逐网格纠正法:是在四点纠正法不能满足精度要求的情况下采用的。这种方法和四点纠正法的不同点就在于采样点数目的不同,它是逐方里网进行的,也就是说,对每一个方里网,都要采点

    遥感影像的纠正

    一般选用和遥感影像比例尺相近的地形图或正射影像图作为变换标准,选用合适的变换函数,分别在要纠正的遥感影像和标准地形图或正射影像图上采集同名地物点。

    坐标变换

    【坐标变换的实质】是建立两个空间参考系之间点的一一对应关系

    投影变换

    投影变换必须已知变换前后的两个空间参考的投影参数,然后利用投影公式的正解和反解算法,推算变化前后两个空间参考系之间点的一一对应函数关系

    【评价】投影变换是坐标变换中精度最高的变换方法

    在这里插入图片描述

    仿射投影

    【仿射变换】是在不同的方向上进行不同的压缩和扩张,可以将球变为椭球,将正方形变为平行四边形,如下图图所示

    在这里插入图片描述

    相似变换

    【相似变换】是由一个图形变换为另一个图形,在改变的过程中保持形状不变(大小可以改变)。在二维坐标变换过程中

    1. 平移:是将图形的一部分或者整体移动到笛卡尔坐标系中另外的位置
    2. 旋转
    3. 缩放:缩放操作可用于输出大小不同的图形

    橡皮拉伸

    【橡皮拉伸缩】通过坐标几何纠正来修正缺陷
    主要针对几何变形,通常发生在原图上
    它们可能由于在地图编绘中的配准缺陷、缺乏大地控制或其它各种原因产生

    在这里插入图片描述

    栅格数据重采样

    【重采样】是栅格数据空间分析中处理栅格分辨率匹配问题的常用数据处理方法
    【问题背景】进行空间分析时,用来分析的数据资料由于来源不同,经常要对栅格数据进行何纠正、旋转、投影变换等处理,在这些处理过程中都会产生重采样问题

    在这里插入图片描述

    最邻近像元法

    直接取与P(x,y)点位置最近像元N的值作为该点的采样值,即:I(P)=I(N)
    N为最近点,其坐标值为:

    xN = INT(x + 0.5)
    yN = INT(y + 0.5)
    INT表示取整
    

    双线性插值法

    在这里插入图片描述

    双三次卷积法

    当推广到双三次多项式时,采用分块方式,每一分块可以定义出一个不同的多项式曲面,当n次多项式与其相邻分块的边界上所有n-1次导数都连续时,称之为【样条函数】

    数据重构

    【数据重构】

    1. 数据结构的转换
      通用的空间数据结构有栅格和矢量两种,在地理信息系统中,它们之间的相互转换是经常性的
    2. 数据格式转换
      GIS在其发展过程中,出现了很多研究机构和企业,它们所使用的数据格式往往不尽相同。为了实现相互之间的数据和资源共享,需要对数据格式进行转换。

    数据结构的转换

    矢量数据 转 栅格数据

    栅格数据 转 矢量数据

    1. 从图幅西北角开始,按顺时针或逆时针方向,从起始点开始,根据八个邻域进行搜索,依次跟踪相邻点,找出线段经过的栅格
    2. 将栅格(i,j)坐标变成直角坐标(X,Y)
    3. 生成拓扑关系,对于矢量表示的边界弧段,判断其与原图上各多边形的空间关系,形成完整的拓扑结构,并建立与属性数据的联系
    4. 去除多余点及曲线圆滑:常用的算法有线性叠代法、分段三次多项式插值法、正轴抛物线平均加权法、斜轴抛物线平均加权法、样条函数插值法等

    在这里插入图片描述

    数据格式转换

    【数据交换的模式大致有四种】

    1. 外部数据交换模式
    2. 直接数据访问模式
    3. 数据互操作模式
    4. 空间数据共享平台模式

    【数据转换分为三类】

    1. 分层和编码原则都不同的数据转换
    2. 分层不同,编码原则相同的数据转换
    3. 分层不同,编码方案完全一致的数据转换

    【空间数据格式转换的途径有】

    1. 外部文件交换方式
      GIS产商转成自己软件的外部文件,再进行转换
    2. 标准空间数据交换方式
      不同的GIS产商转成中间的交换格式,再进行转换
    3. 空间数据互操作方式
      Open GIS的思想是实现不同GIS软件系统之间空间数据的互操作
      不同的GIS厂商提供转换成自己的标准API函数
    4. 基于语义数据转换方式
      基于语义层次上的空间数据转换,除了数据结构的转换外,更重要的是对语义数据模型的转换和操作,更注重数据所蕴含的知识背景。语义转换模型与传统数据转换有很大的不同

    图幅拼接

    几何接边

    【几何裂缝】指由数据文件边界分开的一个地物的两部分不能精确地衔接 --> 几何接边

    逻辑接边

    【问题】逻辑裂缝:同一地物地物编码不同或具有不同的属性信息,如公路的宽度,等高线高程等 --> 逻辑接边

    【逻辑接边】

    1. 检查同一地物在相邻图幅的地物编码和属性值是否一致,不一致,进行人工编辑。
    2. 将同一地物在相邻图幅的空间数据在逻辑上连在一起。

    拓扑生成

    点线拓扑关系的建立

    1. 在图形采集和编辑中实时建立,此时有两个文件表,一个记录结点所关联的弧段,一个记录弧段两端点的结点
    2. 在图形采集与编辑之后,系统自动建立拓扑关系。在执行过程中逐渐建立弧段与起终结点和结点关联的弧段表。

    多边形拓扑关系的建立

    【多边形的三种情况】

    1. 独立多边形:它与其他多边形没有共同边界,如独立房屋,这种多边形可以在数字化过程中直接生成,因为它仅涉及一条封闭的弧段
    2. 具有公共边界的简单多边形,在数据采集时,仅输入了边界弧段数据,然后用一种算法自动将多边形的边界聚合起来,建立多边形文件
    3. 嵌套的多边形,除了要按第二种方法自动建立多边形外,还要考虑多边形内的多边形

    网络拓扑关系的建立

    确定结点与弧段之间的拓扑关系,其方法与建立多边形拓扑关系时相似,只是不需要建立多边形。但在一些特殊情况下,两条相互交叉的弧段在交点处不一定需要结点,如道路交通中的立交桥,在平面上相交,但实际上不连通,这时需要手工修改,将在交叉处连通的节点删除。

    空间数据的简化处理

    【数据简化】是从数据集合S中抽出一个子集A,这个子集作为一个新的信息源,在规定的精度范围内最好地逼近原集合,同时取得尽可能大的压缩比。

    栅格数据压缩

    游程编码、四叉树法

    矢量数据简化

    实际上是对原矢量坐标串中的多个矢量点根据曲线形态,减少数据点

    实体线对象的简化

    1. 间隔取点法
      比较相邻两特征点的距离与阈值的大小,确定 是否保留或舍弃?
      在这里插入图片描述

    2. 垂距和偏角法
      利用曲线上顺序的3点Pn-1,Pn,Pn+1,将Pn-1与Pn+1相连,计算Pn到Pn+1的垂直距离(垂距法)或Pn-1Pn 与PnPn+1直线的夹角(偏角),并规定限差,决定点的取舍。
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    【举例】Douglas Peucker算法:
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    双线中心线生成

    【举例】根据道路边线抽取道路中心

    多边形消融

    消除具有相同属性相邻多边形的公共边界
    在这里插入图片描述

    空间数据质量评价与控制

    【空间数据质量】是指数据对特定用途的分析和操作的适用程度,与空间分辨率或制图比例尺有关

    相关概念

    1. 【准确性(Accuracy)】 一个记录值(测量或观察值)与它的真实值之间的接近程度
    2. 【数据的精密度(Precision)】对某一量的多次观测,各观测值的离散程度
    3. 【分辨率(Resolution)】两个可测量数值之间最小的可辨识的差异
    4. 【比例尺(Scale)】地图上两个点间图面距离和它所表现的真实世界的距离之间的一个比值
    5. 【误差(Error)】表示数据与其真值之间的差异
    6. 【不确定性(Uncertainty)】关于空间事物、现象的特征和过程不能被准确地确定的程度

    空间数据质量的指标

    1. 数据情况说明(source /lineage)
    2. 位置精度(metric accuracy)
    3. 属性精度(attribute accuracy)
    4. 时间精度(temporal accuracy)
    5. 逻辑一致性(logical consistency)
    6. 数据完整性(completeness)
    7. 数据相容性(compatibility)
    8. 数据可得性(accessibility)
    9. 表达形式的合理性(reasonability)

    空间数据的误差源及误差传播

    在这里插入图片描述

    空间数据质量问题的原因

    1. 空间现象自身存在的复杂性、不稳定性和模糊性 ;
    2. 空间数据的获取和表达所产生的质量问题;
    3. 空间数据处理过程中产生的空间数据质量问题;
    4. 空间数据应用中产生的空间数据质量问题。

    误差类型分析

    【空间数据误差】包括几何误差、属性误差、时间误差和逻辑误差四大类

    空间数据的质量控制

    空间数据质量控制方法

    1. 传统的手工方法
    2. 元数据方法
    3. 地理相关法

    数据质量控制应体现在数据生产和处理的各个环节

    1. 数据源的选择 ;
    2. 数字化过程的数据质量控制:
      1. 数据预处理;
      2. 数字化设备的选用;
      3. 数字化对点精度(准确性) ;
      4. 数字化限差 ;
      5. 数据的精度检查

    数据入库

    数据的入库流程

    在这里插入图片描述

    元数据

    元数据与元数据的作用

    1. 帮助用户了解和分析数据
    2. 空间数据质量控制
    3. 在数据集成中的应用
    4. 数据存贮和功能实现
    展开全文
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空空如也

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大数据采集与处理