遥感与GIS数据融合与空间数据压缩重分类详解

本资源名为"空间数据结构的转换(1).ppt"，是一份详尽探讨空间数据处理的重要文档，主要涵盖了以下几个核心知识点： 1. 空间数据的融合： - 遥感与GIS数据融合：如遥感图像与数字线划图(DLG)的结合，提供了丰富的光谱、几何信息以及属性数据，提升了数据的可视化效果。遥感数据与数字高程模型(DEM)的融合有助于几何校正和影像配准，而遥感与地图扫描图像的融合则可用于实时监测和快速更新变化区域。 - 不同格式数据融合：介绍了多种矢量和栅格数据格式之间的转换，如ARC/INFO Coverage E00 Grid、ARCVIEW Shape Grid等，并详细阐述了融合的不同方式，如基于转换器、数据标准接口等。 2. 数据压缩与重分类： - 数据压缩的意义在于优化存储空间并减少处理时间。通过抽取子集，如使用道格拉斯-普克算法对曲线点进行压缩，或者游程编码和四叉树编码对栅格数据进行压缩，以达到高压缩率。 - 数据重分类区分离散和连续空间，离散空间如土地利用类型，强调边界变化的显著性；连续空间如地形表面，需使用连续空间模型，如整体趋势面拟合和局部拟合技术进行内插。 3. 空间数据内插方法： - 整体拟合技术采用区域内所有采样点的数据，如整体趋势面拟合，适用于大范围变化的模拟。 - 局部拟合技术，如双线性多项式内插、样条函数和移动拟合法，仅依赖邻近数据点进行内插，避免受其他区域影响。 文档提供了丰富的实例和方法，对于从事空间数据分析、GIS应用以及遥感图像处理的专业人士来说，这是一份极具参考价值的参考资料。如果你在使用过程中遇到问题，可随时联系作者寻求帮助。