第一节 土地资源信息系统概述

1. 第十一章 土地资源信息系统及其在土地类型与土地评价研究中的应用 第一节 土地资源信息系统概述 一、信息系统的基本概念 　　（一）信息与数据 1.信息：是自然界和人类社会中一切事物的表征。 2.数据：数据是记录下来并可予以识别的符号，它不仅包括数字，而且也包括文字、符号和图像，在一定程度上反映事物的数量关系。 3.来源于数据的信息的特点 客观性 适用性 传递性 复合型 共享性

2. 一、信息系统的基本概念 （二）系统与系统分析 1.系统：是指可达到某种目的的若干相互联系的事物。是由各自独立且具有独立功能的多个元素结合而形成，这些元素之间的关系使系统作为整体去完成总体的特定功能。 2.系统分析：就是将所研究的对象看作为一个系统，对整个系统进行分析研究，从而作出正确的判断

3. 二、土地资源系统 土地资源信息系统（Land Resource Information System，简称LRIS）是在土地资源调查和研究的基础上，在计算机软、硬件的支持下，将与土地有关的信息和参数，按照空间分布或地理坐标，以一定格式输入、存储、检索、显示和综合分析的空间信息系统。 　　土地资源信息系统是GIS的一种特殊类型，或者说是一种专题性的地理信息系统。是利用土壤、地貌、土地利用等要素数据以及相关的社会经济数据，以土地分类、评价以及土地利用规划与管理等为目的而设计的一种信息系统。

4. 二、土地资源系统 1.国外土地资源信息系统发展 • 上世纪60年代，加拿大政府集中人力和财力，联合相关学科，以实用为宗旨，将当时才发展起来的遥感技术结合起来，形成一个国家级的大型实用的土地信息系统（CGIS），这是世界上第一个实用的GIS。这个系统始建于60年代，发挥效益在70年代。利用这个系统，可以利用遥感提供的资料，在一个月的时间内将全国1：50万土地利用现状图更新一次。美国纽约的土地利用和自然资源信息系统（LUNR,1967）。美国明尼苏达土地管理信息系统（MLMIS，1969）等。 • 70、80年代，新西兰微机土壤信息系统（MIDGE），澳大利亚联邦科学与工业研究组织的土地利用规划信息系统，美国北卡罗来纳州土地利用信息系统（NCLUIS）。尤其是80年代后期GPS技术的发展促进了LRIS的快速发展。 • 90年代随着3S技术和网络技术等的发展，很多国家都建立了各种土地信息系统，主要是基于C/S或者B/S结构的土地信息系统。

5. 二、土地资源系统 2.我国土地资源信息系统的发展 我国地理信息系统与土地信息系统发展起步较晚，但是发展很快，大体可分为三个阶段： • 准备阶段 70年代初期，我国开始探讨计算机在地图制图和遥感领域的应用。如，72年开始研制制图自动化系统；74年引进美国地球资源卫星MSS图像并开展了卫星图像处理和分析工作；77年我国诞生了第一张有计算机输出的全要素地图。这段时期，还对数字地形图做基本数据特征参数提取实验，自然景观单元划分与计算分类方法的研究。这些都为我国GIS和土地信息系统的研制和开发作了技术上的先期准备和经验上的积累

6. 二、土地资源系统 • 试验与分散阶段 80年代随着微机的问世与推广，软件技术发展和我国对信息革命的响应，GIS/LIS新技术作为实体，在我国进入全面试验阶段，一些大专院校研究机构开始有计划有组织的研究这一新技术。 这期间，典型的研究有1981年在渡口12滩的遥感和地理信息系统的试验，以遥感资料为基础。从植被覆盖和环境污染研究着手，试验多源数据的的采集与空间配准的方法和数字化技术的途径；七五期间由中科院组织的13个单位联合攻关，应用ARCINFO建立了黄土高原水土流失地理信息系统，它是人们对于黄土高原水土流失第一次有了较为准确的定量的认识，为黄河的治理奠定了坚实的科学依据；我国在七五和八五期间，GIS重要软件被列位国家科技攻关项目，又被列为863项目，这段时间北大的PURSIS系统，中科院的MCGIS系统以及前国家土地管理局土地详查软件就是典型代表。

7. 二、土地资源系统 • 土地信息系统建设阶段 1986年底，前国家土地管理局正式成立不久，即将土地信息系统建设列为科技基础建设的重要内容。各大学相继开设土地信息系统课程。90年代以来土地信息系统建设发展迅猛，很多市、县级土地管理部门与大专院校、科研部门、软件公司合作，研制、开发建立土地信息系统。特别是沿海部分大中城市土地管理部门建设土地信息系统规模还相当大。比如香港耗资2400万美元的不动产信息系统，深圳、上海等地的土地信息系统投资都在千万元以上，耗资百万元以上建立土地信息系统的城市多达20余座。

8. 三、土地资源信息系统的特点 • 信息采集的自动化 • 数据输入智能化 • 多媒体技术开始应用于土地信息系统 • 政府引导为主 　　　尤其是我们国家，十五期间信息化建设的一个指导思想就是政府引导促进我国信息化建设。象公安部的金盾工程、水利部的金水工程、国土资源部的金土工程（数字国土工程）等等。

9. 第二节 土地数据的获取与编码 一、数据类型与数据源 （一）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； • 样本数据：气象站、航线和野外点； • 曲面数据：高程点、等高线和等值区域； • 文本数据：地名、河流名称和区域名称； • 符号数据：点状符号、线状符号和面状符号。

10. 一、数据类型与数据源 （二）数据源 土地资源信息系统的数据源主要有四类： 1.图件 　　 图件是一种最重要的土地数据源。 　　 比如土地利用图、土地类型图、土地评价图、土地结构与分区图、土地改良图以及其它有关图件，如土壤图、地貌图、植被图、气候要素图等。 　　 图件数据源的特点是可以直观形象和生动地反映土地资源各组成要素的内在联系和依存关系，利用这类数据可以对土地的形成、演变做出系统的分析，还可以为土地的开发利用保护等提出明确的意见。

11. 一、数据类型与数据源 2.遥感资料　 　　 遥感由于其宏观性、现势性、良好的周期性等特点越来越成为土地资源信息系统的一个重要的数据源。利用遥感资料可以及时更新土地数据，即确保土地数据的现势性，航天遥感资料在这方面尤其具有优势。

12. 一、数据类型与数据源 3.统计资料 　　 主要包括社会经济资料，人口和基础设施资料。可以从各级政府统计部门获得。此外，还包括各类专业统计资料：气息统计资料、水文统计资料等，可以从相关专业管理部门获得。 4.文字报告等资料 　　 许多定性的土地数据可以从各类相关文字报告获得，它们提供对土地数据的解释，因此研究区的前期积累资料应该收到重视。

13. 二、空间数据的地理编码 1.地理实体的分类系统 用特征码表示，例如在土地利用分类系统中，1001代表水稻，1002代表旱地。 2.数据量化 　　 是指实体图形的数字化，目的是获取一系列定位数据。

14. 二、空间数据的地理编码 3.数据结构

15. 1）栅格结构：栅格结构是将地理空间划分成若干行、若干列，称为一个象元阵列，其最小单元称为象元或象素。每个象元的位置由行列号确定，其属性则以代码表示。1）栅格结构：栅格结构是将地理空间划分成若干行、若干列，称为一个象元阵列，其最小单元称为象元或象素。每个象元的位置由行列号确定，其属性则以代码表示。 　以栅格数据结构表示的地理空间关系称为图像。

16. 九土地数据的获取与编码 （三）土地数据的编码（以栅格数据为例） 1栅格结构有关概念 2）像元 象元－－栅格单元 遥感影像：MSS 79×79米 SPOT 10×10米 TM 30×30米 QuickBird 0.61 ×0.61米 影像分辨率

17. 九土地数据的获取与编码 （三）土地数据的编码（以栅格数据为例） 1栅格结构有关概念 3）像元阵列：反映某一空间分布的系列象元队列，其行、列确定每个象元的空间位置。

18. 九土地数据的获取与编码 （三）土地数据的编码（以栅格数据为例） 1栅格结构有关概念 4） 象元属性：栅格单元值 　地理要素的属性特征 5）栅格结构的特点：属性明显，定位隐含

19. 九土地数据的获取与编码 （三）土地数据的编码（以栅格数据为例） 2栅格数据的取值方法 • 栅格数据的获取途径 人工采样、将矢量地图转换为栅格地图、扫描、影像 • 栅格数据的取值方法 ①中心点法 ②面积占优法 ③长度占优法 ④重要性法

20. 九土地数据的获取与编码 （三）土地数据的编码（以栅格数据为例） 2栅格数据的取值方法 • 栅格数据的取值方法 中心点法 此法常用于具有连续渐变分布特性的要素，如地形 数字高程模型、数字地形DEM、DTM (Digital Terrain Modal)

21. 九土地数据的获取与编码 （三）土地数据的编码（以栅格数据为例） 3栅格数据编码 1）直接编码－－无压缩编码 将栅格数据看作是一个数据矩阵，逐行或逐列逐个记录代码 5,5 A,A,B,B,B A,C,C,C,A D,C,C,A,A D,D,C,A,A D,D,A,A,A

22. 九土地数据的获取与编码 （三）土地数据的编码（以栅格数据为例） 3栅格数据编码 2）游程长度编码 • 所谓游程是指按行的顺序连续且属性值相同的若干栅格。 • 游程长度的记录方式有两种 ①记录每个游程起（迄）列号 ②记录每个游程象元数

23. 2）游程长度编码（续） ① 逐行记录每个游程的迄点列号 5，5 A，2，B，5 A，1，C，4，A，5 D，1，C，3，A，5 D，2，C，3，A，5 D，2，A，5

24. 2）游程长度编码（续） ②记录每个游程象元数 5，5 2，A 3，B 1，A 3，C 1，A 1，D 2，C 2，A … …

25. 九土地数据的获取与编码 （三）土地数据的编码（以栅格数据为例） 3栅格数据编码 3）四叉树编码 • 四叉树又称四元树或四分树，是最有效的栅格数据压缩编码方法之一。 • 四分树将整个图像区域逐步分解为一系列方形区域，且每一个方形区域具有单一的属性。最小区域为一个象元。

26. 3）四叉树编码（续） • 区域分割原则： 将欲分解区域等分为四个象限，再根据各个象限的象元值是否单一决定要不要再分。如果单一则不再分割，否则同法再分，直到所有象限的象元属性值相同为止。

27. M M R M M M M M M M R R M R M M M R R R R R R M M R R R R R R M M R R R R R R M M R R R R R R M M M R R R R R M M M M R R M M M 3）四叉树编码（续） 区域分割方法 1 2 3 4 5 6 7 8 M M R M M M M M 1 2 3 4 5 6 7 8 M M R R M R M M M R R R R R R M M R R R R R R M M R R R R R R M M R R R R R R M M M R R R R R M M M M R R M M M

28. M M R M M M M M M M R R M R M M M R R R R R R M M R R R R R R M M R R R R R R M M R R R R R R M M M R R R R R M M M M R R M M M 3）四叉树编码（续） 在四叉树中，不能再分的结点称为叶子结点，可再分的结点称为树杈结点 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 树杈结点 叶子结点

29. 3）四叉树编码（续） 四叉树编码方法 记录每个叶子结点的地址和属性 0层 3 NW （0） NE （1） 1层 0 2 1 2层 20 23 SW （2） SE （3） 21 22 3层 200 201 202 203 230 231 232 233 例子：美国马里兰大学四叉树编码方法 　　该方法用二进制（共32位）记录每个叶结点的地址和属性值，其中地址包括两个部分，即深度和路径。

30. 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） 九土地数据的获取与编码 （四）土地空间数据特征与处理 1土地空间数据的特征 • 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。

31. 九土地数据的获取与编码 （四）土地空间数据特征与处理 1土地空间数据的特征 • 空间特征（定位数据）： 表示土地的空间位置，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 。

32. （四）土地空间数据特征与处理 1土地空间数据的特征 土地空间数据的基本特性

33. 九土地数据的获取与编码 （四）土地空间数据特征与处理 2土地空间数据的类型 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； 样本数据：气象站、航线和野外点； 曲面数据：高程点、等高线和等值区域； 文本数据：地名、河流名称和区域名称； 符号数据：点状符号、线状符号和面状符号。

35. 准确性（Accuracy） 精度（Precision） 空间分辨率(Spatial Resolution) 比例尺（Scale） 误差（Error） 不确定性（Uncertainty） （四）土地空间数据特征与处理 3土地空间数据质量 1）概念 九土地数据的获取与编码 　　数据质量是空间数据在表达空间实体时，所能够达到的准确性、一致性、完整性以及它们三者之间统一性的程度。

36. 九土地数据的获取与编码 （四）土地空间数据特征与处理 3土地空间数据质量 2）土地空间数据的误差来源 • 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

37. 数据处理过程 误差来源 数据的主要误差来源表 数据 搜集 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 数据 输入 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 数据 存储 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 数据 处理 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 数据 输出 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 数据 使用 对数据所包含的信息的误解 对数据信息使用不当

38. 遥感仪器的观测过程 遥感图象处理和解译 遥感数据 系统误差 操作误差 偶然误差 测量数据 （四）土地空间数据特征与处理 3土地空间数据质量 2）土地空间数据的误差来源 九土地数据的获取与编码 地图固有误差 材料变形产生的误差 图象数字化误差 地图数据

39. 九土地数据的获取与编码 （四）土地空间数据特征与处理 3土地空间数据质量 3）常见土地空间数据的误差分析 归纳起来，数据的误差主要有四大类，即几何误差、属性误差、时间误差和逻辑误差。

40. 九土地数据的获取与编码 （四）土地空间数据特征与处理 3土地空间数据质量 3）常见土地空间数据的误差分析 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。 逻辑误差

41. 各种逻辑误差

42. （四）土地空间数据特征与处理 3土地空间数据质量 3）常见土地空间数据的误差分析 九土地数据的获取与编码 几何误差 　　由于地图是以二维平面坐标表达位置，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

43. 线在LIS中既可表示线性现象，又可以通过连成的多边形表示面状现象。线性特征的误差主要产生于测量和对数据的后处理以及在确定线的界限时的误差。线在LIS中既可表示线性现象，又可以通过连成的多边形表示面状现象。线性特征的误差主要产生于测量和对数据的后处理以及在确定线的界限时的误差。 九土地数据的获取与编码 （四）土地空间数据特征与处理 3土地空间数据质量 3）常见土地空间数据的误差分析 几何误差 • 线误差

44. （四）土地空间数据特征与处理 3土地空间数据质量 3）常见土地空间数据的误差分析 九土地数据的获取与编码 几何误差 • 线误差 折线和曲线的误差

45. 传统的手工方法 元数据方法 地理相关法 九土地数据的获取与编码 （四）土地空间数据特征与处理 3土地空间数据质量 3）土地空间数据的质量控制 　　　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 :

46. 九土地数据的获取与编码 （五）土地空间数据的获取 1土地空间元数据的获取 元数据　是关于数据的描述性数据信息。 元数据的类型 科研型元数据 按内容分 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

47. 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 九土地数据的获取与编码 （五）土地空间数据的获取 1土地空间元数据的获取 元数据的应用 使用元数据的原因 完整性 扩展性 特殊性 安全性 性能上的原因 查错功能 浏览功能 程序生成 功能上的原因

48. 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 九土地数据的获取与编码 （五）土地空间数据的获取 1土地空间元数据的获取 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； 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 。

49. 九土地数据的获取与编码 （五）土地空间数据的获取 1土地空间元数据的获取 获取方法 键盘输入 关联表 测量法 计算法 推理法

50. 数据转换 遥感数据处理 数字测量 九土地数据的获取与编码 （五）土地空间数据的获取 2土地空间数据的获取 地图的数字化录入是主要方法