GIS面精彩试题整理版(2015.01)

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实用1.坐标系统相关坐标系建立:首先,需要定义参考椭球体,有了参考椭球还需要大地基准面(大地基准面用来衡量椭球与大地的吻合度,基准面通过当地基准面向WGS1984的转换7参数来定义。西安80基准面是黄海平均海平面,WGS 84基准面是以地心为中心的全球通用的椭球面),然后需要定义坐标系原点和坐标轴的指向。这样一个坐标系就建立了。北京54坐标系和西安80坐标系是参心坐标系,而WGS-84坐标系与国家2000(CGCS2000)坐标系是地心坐标系,坐标原点是地球质心。坐标转换: 同一参考椭球下,大地坐标与空间直角坐标之间的转换是严密的(数学关系对应),它们与平面坐标的转换是不严密的,需要做投影转换。而不同参考椭球之间的坐标转换永远都是非严密的。 而大地坐标(B、L、H)与空间直角坐标(X、Y、Z)向平面直角坐标的转换属于非严密的,需要进行球面到平面的投影选择,通常将空间直角坐标转换为大地坐标,然后在大地坐标和平面直角坐标之间采用高斯正算和反算公式进行计算。不同参考椭球下的坐标转换实质是基准的转换。如空间定位技术所采用的全球基准与地面网所采用的局部基准间的转换。通常的转换模型有布尔莎-沃尔夫七参数模型模型,分别为三个平移参数(ΔX、ΔY、ΔZ)(坐标原点不在同一点导致三个轴的平移量)和三个旋转参数(ωx、 ωy、ωz)(三轴不平行旋转量)和一个尺度参数k(比例校正因子)。如WGS84下的空间直角坐标转换到CGCS2000下的空间直角坐标的布尔莎模型,而对于大地坐标,可以转成空间直角坐标再解算,也可以直接利用布尔莎模型。投影坐标也可以转换,如常用的西安80和北京54间的转换。我国常用地图投影的选择:在我国,大中比例尺(≥1:50万)的地图一般选择高斯-克吕格投影(等角横轴切圆柱),高斯-克吕格投影有3°和6°分带两种,1:2.5万-1:50万比例尺地形图采用经差6度分带,1:1万比例尺的地形图采用经差3度分带。小比例尺的地图(比如全中国地图)应采用等角正轴割圆锥投影,也就是兰勃特投影(Lambert Conformal Conic),但是小比例尺海图多选择等角正轴圆柱投影,也就是墨卡托投影。另外我们平时下载的遥感影像大都是WGS-84下的地理坐标系或者UTM投影(通用横轴墨卡托投影)坐标系。下面就一个例子具体说下地理坐标系到投影坐标系的转换(投影的选择):比如:北京的中心经纬度大致在(117°E,40°N),那么其在北京54投影坐标系下6°分带就应该选择Beijing 1954 GK Zone 20.prj或者Beijing 1954 GK Zone 20N.prj(后者会在横坐标前加上带号)(117/6+1),中央经线=带号(比如20)*6-3。而在西安80投影坐标系下6°分带应该选择Xian 1980 GK Zone 20.prj。北京地区的遥感影像的UTM投影一般会选择WGS 1984 UTM Zone 50N,因为Zone为20*6-3的中央经线为117,左114,右120,正好覆盖北京,而东半球要加30(全球360/6共60个Zone)所以是50N,N表示北半球。2.GDAL和OpenCVGDAL(Geospatial Data Abstraction Library)是一个在X/MIT许可协议下的开源栅格空间数据转换库。它利用抽象数据模型来表达所支持的各种文件格式。它还有一系列命令行工具来进行数据转换和处理。OGR是GDAL项目的一个分支,功能与GDAL类似,只不过它提供对矢量数据的支持。有很多著名的GIS类产品都使用了GDAL/OGR库,包括ESRI的ARCGIS 9.3,Google Earth和跨平台的GRASS GIS系统。利用GDAL/OGR库,可以使基于Linux的地理空间数据管理系统提供对矢量和栅格文件数据的支持。GDAL提供对多种栅格数据的支持,包括Arc/Info ASCII Grid(asc),GeoTiff (tiff),Erdas Imagine Images(img),ASCII DEM(dem) 等格式。GDAL使用抽象数据模型(abstract data model)来解析它所支持的数据格式,抽象数据模型包括数据集(dataset),坐标系统,仿射地理坐标转换(Affine Geo Transform), 大地控制点(GCPs), 元数据(Metadata),栅格波段(Raster Band),颜色表(Color Table),子数据集域(Subdatasets Domain),图像结构域(Image_Structure Domain),XML域(XML:Domains)。OGR体系结构: Geometry:类Geometry (包括OGRGeometry等类)封装了OpenGIS的矢量数据模型,并提供了一些几何操作,WKB(Well Knows Binary)和WKT(Well Known Text)格式之间的相互转换,以及空间参考系统(投影)。Spatial Reference:类OGRSpatialReference封装了投影和基准面的定义。Feature:类OGRFeature封装了一个完整feature的定义,一个完整的feature包括一个geometry和geometry的一系列属性。Feature Definition:类OGRFeatureDefn里面封装了feature的属性,类型、名称及其默认的空间参考系统等。一个OGRFeatureDefn对象通常与一个层(layer)对应。Layer:类OGRLayer是一个抽象基类,表示数据源类OGRDataSource里面的一层要素(feature)。Data Source:类OGRDataSource是一个抽象基类,表示含有OGRLayer对象的一个文件或一个数据库。Drivers:类OGRSFDriver对应于每一个所支持的矢量文件格式。类OGRSFDriver由类OGRSFDriverRegistrar来注册和管理。OpenCV: OpenCV于1999年由Intel建立,如今由Willow Garage提供支持。OpenCV是一个基于[1] (开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。3.DEM DOM DRG DLGDOM (数字正射影像图):利用数字高程模型对扫描处理的数字化的航空相片、遥感影像,经逐个像元纠正,按图幅范围裁切生成的影像数据,它的信息比较直观,具有良好的可判读性和可量测性,从中可直接提取自然地理和社会经济信息。在SAR图像处理中,往往需借助DEM数据来解决RD定位导致的斜距成像几何失真。因此,求解X,Y,Z考虑了三个方程。即距离公式、多普勒频率公式和地球坐标公式。也就是说DOM是需要DEM进行二次加工的,也是4D产品中最为高级的产品。
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