感谢您使用《我要做题》www.51zuoti.com,这是一个提供各类考试在线答题的网站,由于采用了艾宾浩斯脑外记忆管理功能,所以大大节省了记忆时间和提高了记忆效率。同时非常环保,可完全替代传统纸质习题集。
  您现在正在查看的为试题存档,如要进入做题界面请回到章节列表,如要登录网站请回到首页

简述GIS数据处理的作用和主要内容。

答:(1)GIS数据处理的作用:①将实测数据或不符合GIS质量要求的数据通过处理使之符合GIS质量的要求;②对已有的GIS数据进行处理,派生出新的信息。
(2)GIS数据处理的主要内容:①图形编辑;②自动拓扑;③数据转换;④坐标转换;⑤数据压缩;⑥数据内插等。

简述地理信息数据库设计的基本过程。

答:地理信息数据库的设计是指在现在数据库管理系统的基础上建立地理信息数据库的整个过程。主要包括需求分析、结构设计、物理设计和数据层设计四部分。①需求分析是整个空间数据库设计与建立的基础,主要包括调查用户需求、数据收集和分析,以及编制用户需求说明书。②结构设计指空间数据结构设计,结果是得到一个合理的空间数据模型,主要包括概念设计和逻辑设计两个方面。③物理设计指有效地将空间数据库的逻辑结构在物理存储器上实现,确定数据在介质上的物理存储结构,主要包括确定记录存储格式、选择文件存储结构、决定存取路径,分配存储空间。④数据层设计即是按照数据的专业内容和类型进行数据组织。

GIS数据质量的内容主要有哪些?

答:GIS数据质量的内容主要有:①位置(几何)精度,数学基础、平而精度、高程精度等,用以描述几何数据的误差。②属性精度,要素分类的正确性、属性编码的正确性、注记的正确性等,用以反映属性数据的质量。③逻辑一致性,多边形的闭合精度、结点匹配精度、拓扑关系的正确性等,由几何或属性误差也会引起逻辑误差。④完备性,数据分类的完备性、实体类型的完备性、属性数据的完备性、注记的完整性,数据层完整性,检验完整性等。⑤现势性,数据的采集时间、数据的更新时间等。

简述(DLG)数据库建库的技术流程。

答:数据建库实施流程一般包括:①数据整理;②数据预入库;③数据处理与修改;④元数据整理;⑤数据正式入库:⑥数据库功能开发。

简述基础GIS数据更新的步骤、任务及更新的要素内容。

答:①数据更新的步骤:确定更新策略一变化信息获取一变化数据采集一现势数据生产一现势数据提供;②基础地理信息数据库更新的基本任务是:综合地利用各种来源的现势资料,确定和测定全国范围内基础地理要素的位置变化及属性变化,对原有数据库要素进行增删、替换、关系协调等处理,生成新版数据体,并更新用户数据库。③更新要素主要有:境界要素、公路要素、铁路要素、居民地要素、地形地貌要素、水系要素。

简述GIS系统运行的网络体系结构。

答:主要采用C/S和B/S两种分布式模式,以适应并支持局域网和城域网(或互联网)两种网络环境。系统管理工作在内部的局域网采用C/S架构完成,具备数据入库、操作与查询功能的客户端层构成客户端,空间数据引擎与数据库构成服务器端;C/S网络结构下的GIS应用系统一般都要求具有较强的GIS分析和查询功能。在C/S网络结构下GIS的开发主要采用COM组件技术实现。在全用户范围的城域网内采用8/S架构,仅能浏览、查询、检索空间数据库的客户端层构成浏览器端;空间数据引擎、WebGIS服务器与数据库服务器构成服务器端。

简述数据整合的技术流程。

答:数据整合的技术流程主要包括数据预处理、数据格式转换、坐标系统检查、图层调整与属性结构定义、代码转换、要素识别与属性增减、图形要素处理、图层合并等过程。
①数据预处理:在原始数据打印图上进行数据预处理,如标注道路名称、居民地级别等。
②格式转换:将原数据格式转换为数据处理软件所支持的格式,以便进行数据处理,包括图形要素处理、要素属性处理和代码转换。
③图形要素处理:对原始数据中采集方式不符合要求、拓扑关系处理不严格(如境界线未连续采集、水系线面不吻合、道路悬挂点等)图面要素进行处理。
④要素属性处理和代码转换:对要素代码进行检查,并按照《基础地理信息要素分类与代码》进行代码转换,对属性不全或属性有误要素,进行补充修改(如道路分级、居民地分级等)。
⑤数据分层调整,按照所遵循的数据规范进行要素分层的调整。
⑥数据接边和检查:检查数据接边(图幅之间或者作业区之间)情况,包括图形和属性的接边,对不符合要求的进行修改。数据检查包括对空间参考系、位置精度、属性精度、接边精度、完整性、逻辑一致性等的检查。
⑦坐标系统检查与转换:原始数据无内图廓线等数学基础要素,需利用其他数据资料进行数据坐标系统正确性检查,完成坐标系统转换。
⑧元数据加工:按照数据规范填写元数据。

简述数据质量检查主要技术方法。

答:空间数据质量检查常用的技术方法和手段有三种:
①程序自动检查:通过设计模型算法和编制计算机程序,利用空间数据的图形与属性、图形与图形、属性与属性之间存在有一定的逻辑关系和规律,检查和发现数据中存在的错误。
②人机交互检查:数据中很多地方靠程序检查不能完全确定其正确与否,但程序检查能将有疑点的地方搜索出来,缩小范围或精确定位,再采用人机交互检查方法,由人工判断数据的正确性。
③人工对照检查:通过人工智能检查核对实物、数据表格,或可视化的图形,从而判断检查内容的正确性。具有简便、易操作的特点。
不同的检查方法具有各自的优势,对于大型空间数据库的质量控制需要组合使用。根据不同的要素或内容,选择合适的方法。

 在线做练习题,提高学习效率!»» 

测绘案例分析