遥感影象的纠正，一般选用和遥感影象比例尺相近的地形图或正射影象图作为变换标准，选用合适的变换函数，分别在要纠正的遥感影象和标准地形图或正射影象图上采集
图5-5 遥感影象纠正选点示例
同名地物点。
具体采点时，要先采源点（影像），后采目标点（地形图）。选点时，要注意选点的均匀分布，点不能太多（见图5-5）。如果在选点时没有注意点位的分布或点太多，这样不但不能保证精度，反而会使影象产生变形。另外选点时，点位应选由人工建筑构成的并且不会移动的地物点，如渠或道路交叉点、桥梁等，尽量不要选河床易变动的河流交叉点，以免点的移位影响配准精度。
三、数据格式的转换
数据格式的转换一般分为两大类：不同数据介质之间的转换，即将各种不同的源材料信息如地图、照片、各种文字及表格转为计算机可以兼容的格式，主要采用数字化、扫描、键盘输入等方式，这在上一节中已经说明；第二类转换是数据结构之间的转换，而数据结构之间的转化又包括同一数据结构不同组织形式间的转换和不同数据结构间的转换。
同一数据结构不同组织形式间的转换包括不同栅格记录形式之间的转换（如四叉树和游程编码之间的转换）和不同矢量结构之间的转换（如索引式和DIME之间的转换）。这两种转换方法要视具体的转换内容根据矢量和栅格数据编码的原理和方法来进行。
不同数据结构间的转换主要包括矢量到栅格数据的转换和栅格到矢量数据的转换两种。具体的转换方法在第四章中已有详细说明。
四、地图投影转换
当系统使用的数据取自不同地图投影的图幅时，需要将一种投影的数字化数据转换
92
为所需要投影的坐标数据。投影转换的方法可以采用：
1、正解变换: 通过建立一种投影变换为另一种投影的严密或近似的解析关系式，直接由一种投影的数字化坐标x、y变换到另一种投影的直角坐标X、Y。
2、反解变换: 即由一种投影的坐标反解出地理坐标(x、y→B、L)，然后再将地理坐标代入另一种投影的坐标公式中(B、L→X、Y)，从而实现由一种投影的坐标到另一种投影坐标的变换(x、y→X、Y)。
3、数值变换: 根据两种投影在变换区内的若干同名数字化点，采用插值法，或有限差分法，最小二乘法、或有限元法，或待定系数法等，从而实现由一种投影的坐标到另一种投影坐标的变换。
目前，大多数GIS软件是采用正解变换法来完成不同投影之间的转换，并直接在GIS软件中提供常见投影之间的转换。
五、图象解译
遥感影象的信息，要进入GIS，很重要的一步就是图像解译：从图像中提取有用信息的过程。
对图像进行解译，是一项涉及诸多内容的复杂过程。这些内容包括：研究地理区域的一般知识；掌握影像分析的经验和技能；对影像特征的深入理解。有时，在图象解译之前，还会对其进行图象增强处理。
图像解译过程一般是建立在对图像及其解译区域进行系统研究的基础之上，具体包括图象的成像原理、图象的成像时间、图象的解译标志、成像地区的地理特征、地图、植被、气候学以及区域内有关人类活动的各种信息。
遥感图象的解译标志很多，包括图象的色调或色彩、大小、形状、纹理、阴影、位置及地物之间的相互关系等。色调被认为是最基本的因素，因为没有色调变化，物体就不能被识别。大小、形状和纹理较复杂，需要进行个体特征的分析和解译。而阴影、类型、位置和相互关系则最为复杂，涉及特征间的相关关系。
影像分析是一个不断重复的过程，其中要对各种地物类型的信息以及信息之间的相关关系进行周密调查，收集资料、检验假说、作出解译并不断修正错误，才能最终得出正确的结果。
遥感图象的解译有目视判读和计算机自动解译两种方法，其中，自动解译又可分为监督分类和非监督分类两种。
93
六、图幅拼接
在相邻图幅的边缘部分，由于原图本身的数字化误差，使得同一实体的线段或弧段的坐标数据不能相互衔接，或是由于坐标系统、编码方式等不统一，需进行图幅数据边缘匹配处理。
图幅的拼接总是在相邻两图幅之间进行的。要将相邻两图幅之间的数据集中起来，就要求相同实体的线段或弧的坐标数据相互衔接，也要求同一实体的属性码相同，因此必须进行图幅数据边缘匹配处理。具体步骤如下： 1、逻辑一致性的处理
由于人工操作的失误，两个相邻图幅的空间数据库在接合处可能出现逻辑裂隙，如一个多边形在一幅图层中具有属性A，而在另一幅图层中属性为B。此时，必须使用交互编辑的方法，使两相邻图斑的属性相同，取得逻辑一致性。 2、识别和检索相邻图幅 将待拼接的图幅数据按图幅进行编号，编号有2位，其中十位数指示图幅的横向顺序， 图5-6 图幅编号及图幅边缘数据提取范围 1A112B12C向右追踪22A12B12D2C1向左追踪2D1222211111A1B向上追踪1C1D2A2B向下追踪2C2D图5-7 追踪拼接法
94 个位数指示纵向顺序(图5-6)，并记录图幅的长宽标准尺寸。因此，当进行横向图幅拼 接时，总是将十位数编号相同的图幅数据收集 在一起；进行纵向图幅拼接时，是将个位数编 号相同的图幅数据收集在一起。其次，图幅数 据的边缘匹配处理主要是针对跨越相邻图幅的线段或弧而的，为了减少数据容量，提高处理速度，一般只提取图幅边界2cm范围内的数据作为匹配和处理的目标。同时要求，图幅内空间实体的坐标数据已经进行过投影转换。
3、相邻图幅边界点坐标数据的匹配
相邻图幅边界点坐标数据的匹配采用追踪拼接法。追踪拼接有四种情况(图5—7)，只要符合下列条件，两条线段或弧段即可匹配衔接：相邻图幅边界两条线段或弧段的左右码各自相同或相反；相邻图幅同名边界点坐标在某一允许值范围内(如土O．5mm)。 匹配衔接时是以一条弧或线段作为处理的单元，因此，当边界点位于两个结点之间时，须分别取出相关的两个结点，然后按照结点之间线段方向一致性的原则进行数据的记录和存储。
4、相同属性多边形公共边界的删除 当图幅内图形数据完成拼接后，相邻图斑会有相同属性。此时，应将相同属性的两个或多个相邻图斑组合成一个图斑，即消除公共边界，并对共同属性进行合并。 多边形公共界线的删除，可以通过构成每一面域的线段坐标链，删去其中共同
的线段，然后重新建立合并多边形的线段链表(图5—8)。
对于多边形的属性表，除多边形的面积和周长需重新计算外，其余属性保留其中之一图斑的属性即可。
11P11546P22120P1461511+P262021=420211511图 5-8 多边形公共边界的自动删除 第四节 空间数据质量及其精度分析
一、 空间数据质量的概念
1、空间数据质量
空间位置、专题特征以及时间是表达现实世界空间变化的三个基本要素。空间数据是 有关空间位置、专题特征以及时间信息的符号记录。而数据质量则是空间数据在表达这三 个基本要素时，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。
95
空间数据是对现实世界中空间特征和过程的抽象表达。由于现实世界的复杂性和模糊 性，以及人类认识和表达能力的局限性，这种抽象表达总是不可能完全达到真值的，而只 能在一定程度上接近真值。从这种意义上讲，数据质量发生问题是不可避免的；另一方面， 对空间数据的处理也会导致出现一定的质量问题；例如，在某些应用中，用户可能根据需 要来对数据进行一定的删减或扩充，这对数据记录本身来说也是一种误差。
因此，空间数据质量的好坏是一个相对概念，并具有一定程度的针对性。尽管如此，我们仍可以脱离开具体的应用，从空间数据存在的客观规律性出发来对空间数据的质量进行评价和控制。
2、与数据质量相关的几个概念
（1）误差(Error)：误差反映了数据与真实值或者大家公认的真值之间的差异，它是一 种常用的数据准确性的表达方式。
（2）数据的准确度(Accuracy)：数据的准确度被定义为结果、计算值或估计值与真实值或者大家公认的真值的接近程度。
（3）数据的精密度(Resolution)：数据的精密度指数据表示的精密程度，亦即数据表示的有效位数。它表现了测量值本身的离散程度。由于精密度的实质在于它对数据准确度的影响，同时在很多情况下。它可以通过准确度而得到体现，故常把二者结合在一起称为精确度，简称精度。
（4）不确定性（Uncertainty)：不确定性是关于空间过程和特征不能被准确确定的程度，是自然界各种空间现象自身固有的属性。在内容上，它是以真值为中心的一个范围，这个范围越大，数据的不确定性也就越大。
二、空间数据质量评价
1、空间数据质量标准
空间数据质量标准是生产、使用和评价空间数据的依据，数据质量是数据整体性能的 综合体现。目前，世界上已经建立了一些数据质量标准，如美国FGDC的数据质量标准等。 空间数据质量标准的建立必须考虑空间过程和现象的认知、表达、处理、再现等全过 程。空间数据质量标准要素及其内容如下：
(1)数据情况说明：要求对地理数据的来源、数据内容及其处理过程等作出准确、全面和详尽的说明。
(2)位置精度或称定位精度：为空间实体的坐标数据与实体真实位置的接近程度，常 表现为空间三维坐标数据精度。它包括数学基础精度、平面精度、高程精度、接边精度、形状再现精度(形状保真度)、像元定位精度(图像分辨率)等。平面精度和高程精度又可分
96