地理信息系统（复习）

写在前面

本篇博文主要用于复习地理信息系统的理论知识部分，实操部分精力有限，不再整理。
教材请参考《地理信息系统教程》 胡鹏等 武汉大学出版社 第一版 。

第一章 绪论

1.1 地理信息系统的概念
FICCDC关于GIS的定义及概念：“GIS”是由计算机硬件、软件和不同的方法组成的系统，该系统设计用来支持空间数据的采集、管理、处理、分析、建模和显示，以便解决复杂的规划和管理问题。
1.2 地理信息系统的组成
其基本组成一般包括五个主要部分：系统硬件、系统软件、空间数据、应用人员和应用模型。

第二章 地理信息系统的空间数据结构和数据库

地理信息系统的对象是空间地理实体，建立一个地理信息系统的首要任务是建立空间数据库，即将反映地理实体特性的地理数据存储在计算机中，这需要解决地理数据以什么形式在计算机中存储和处理，即空间数据结构问题和如何描述实体及其相互关系（即空间数据模型）问题。

2.1空间数据结构

2.1.1 概述

地理实体：指的是人们生存的地球表面附近的地理图层可相互区分的食物和现象。即地理空间中的事物和现象。
一、地理实体的特征
1）属性特征——用以描述事物或现象的特性；（即用来说明“是什么”，如事物或现象的类别、等级、数量、名称等）
2）空间特性——用以描述事物或现象的地理位置以及空间相互关系，又称几何特征和拓扑特征；（前者如界桩的经纬度，后者如中国和印度接壤）
3）时间特征——用以描述事物或现象随时间的变化。（例如人口数的逐年变化）

二、地理实体数据的类型
1）属性数据——描述空间实体的属性特征的数据，也称非几何数据；描述时间特征的数据也可放入这一类
2）几何数据——描述空间实体的空间特征的数据，也称位置数据、定位数据；
3）关系数据——描述空间实体之间的空间关系数据，主要指拓扑关系。
拓扑关系是一种对空间关系进行明确定义的数学方法。
三、空间数据结构
将不同类型的空间数据以不同的数据结构存储。
属性数据——二维关系表格形式存储；
元数据——以特定的空间元数据格式存储；
空间特征数据——主要以矢量数据结构和栅格数据结构两种形式存储。
地理实体的表达：
对现实世界的各类空间对象的表达有两种方法，分别称为矢量表示和栅格表示。

shp文件介绍（arcgis）

2.1.2 矢量数据结构

矢量数据的获取方式：由外业测量获得、由栅格数据转换获得、跟踪数字化。
矢量数据表示时应考虑的问题：1）矢量数据自身的存储和处理；2）与属性数据的联系；3）矢量数据之间的空间关系（拓扑关系）。
一、简单数据结构

二、拓扑数据结构
（一）拓扑元素
点（结点）——孤立点、线的端点、面的首位点、链的连接点等。
线（链、弧段、边）——两结点间的有序弧段。
面（多边形）——若干条链构成的闭合多边形。
（二）最基本的拓扑关系
1）关联（不同类元素之间）
结点与弧段
多边形与弧段
结点与结点
2）邻接（同类元素之间）
多边形之间
结点之间
其他拓扑关系
3）包含关系（面与其他拓扑元素之间的关系）
4）层次关系（相同拓扑元素之间的等级关系）
5）连通关系（拓扑元素之间的通达关系）
6）拓扑元素量、质不变及相互关系
在任何一个规则球面地图上，用A记区域个数，P记顶点个数，L记边个数，则L+2=A+P，这就是欧拉定理，又称Descartes定理。
（三）、拓扑关系的表示

示例：

2.1.3栅格数据结构

一、基本概念
1、定义
栅格结构又称为网格结构或像元结构。
以规则的像元阵列来表示空间地物或现象的分布的数据结构，其阵列中的每个数据表示地物或现象的属性特征。
2、特点
a、属性明显、定位隐含
b、操作简单、易于处理
c、容易与遥感数据结合处理
3、栅格元的分类
a、矩形（正方形）
b、菱形
c、三角形、六边形
d、经纬网栅格（辐射形）
二、栅格结构的建立
1、栅格数据的获取途径
1）来自于遥感数据
2）来自于对图片的扫描
3）由矢量数据转换而来
2、栅格代码（属性值）的确定
1）中心归属法
2）面积占优法
3）重要性法
4）长度占优法

2.1.4矢量栅格一体化数据结构

1、矢量、栅格数据结构的优缺点
1）矢量——面向目标组织数据
2）栅格——面向空间分布组织数据

2、矢栅一体化的概念
无论是点状地物、线状地物、还是面状地物均采用面向目标的描述方法，因而它可以完全保持矢量的特性，而元子空间充填表达建立了位置与地物的联系，使之具有栅格的性质。
3、三个约定
·地面上的点状地物是地球表面上的点，它仅有空间位置，没有形状和面积，在计算机内部仅有一个位置数据。
·地面上的线状地物是地球表面的空间曲线，它有形状但没有面积，它在平面上的投影是一连续的直线或曲线，在计算机内部需要用一组元子填满整个路径。
·地面上的面状地物是地球表面的空间曲面，并具有形状和面积，它在平面上的投影是由边界包围的紧致空间和一组填满路径的元子表达的边界组成。
4、细分格网法（提高一体化数据结构的精度）
1）在有点、线通过的基本格网内再细分成256×256细格网（精度要求低时，可细分为16×16个细格网）。
2）为了与整体空间数据库的数据格式一致，基本网格和细格网均采用十进制线性四叉树编码，将采样点和线性目标与基本格网的交点用两个Morton码表示（简称M码）。
3）前一M1表示该点（采样点或附加的交叉点）所在基本网格的地址码，后者M2表示该点对应的细分格网的M码，亦即将一对X，Y坐标用两个M码代替。
5、矢栅一体化数据结构的设计
线性四叉树——基本数据格式
三个约定——设计点、线、面数据结构的基本依据
细分格网法——保证足够精度
6、栅格数据压缩存储

十进制Morton码的编码

线性四叉树压缩存储






按照M码的顺序，如果像元值与前一像元相等，则不计入二维行程表，如果不等，将M码和属性值计入二维行程表。

修改：二维行程编码中的属性值可以是叶结点的属性值，也可以是指向该地物的下一个子块的循环指针。

2.1.5三维数据结构

八叉树三维数据结构

2.2GIS的数据模型

一、数据库基础知识
1.数据库的概念
数据库技术产生与60年代末期，是计算机领域中最重要的技术之一，由数据集、数据存储介质和数据库软件三个基本部分构成。
数据库可以看作是与现实世界有一定相似性的模型，是认识世界的基础，是集中、统一地存储和管理，数据结构化，数据较少冗余，数据共享，具有较高的数据独立性、安全性，能为多种应用服务。
2.数据库的系统结构

3.数据模型
在数据库系统中，现实世界中的事物及联系是用数据模型来描述的，数据库中各种操作功能的实现是基于不同的数据模型的，因而数据库的核心问题是模型问题。
数据模型是数据库中对数据的逻辑组织形式的描述。数据模型大体可以分为两种类型∶
一种是独立于计算机之外的，它们不涉及信息在计算机中如何表示，常称概念模型，如实体——关系模型、等;
另一种模型是直接面向计算机的，它们以记录为单位构造数据模型，如数据库中常用的层次模型、网状模型和关系模型等。
E-R图

数据模型中的常用概念：
Entity 实体
Attribute 属性
Key 码：唯一标识
Domain 域：属性的取值范围
Entity Type 实体型
Entity Set 实体集：同型实体的集合
Relationship 联系：实体间的联系，1对1,1：m，m：n
4.DBMS数据库管理系统
数据库管理系统(DBMS)是处理数据库数据存取和各种管理控制的软件。它是数据库系统的核心，应用程序对数据库的操作全部通过DBMS进行。
数据库管理系统(DBMS)通常具有数据库定义、管理(Add、Delete等）和维护（性能调整、备份还原、用户权限分配、用户修改、通讯等）功能。
二、数据模型（传统）
1、层次数据模型

2、网状数据模型

3、关系数据模型

4、对象数据模型
面向对象的基本思想是通过对问题领域进行自然的分割，用更接近人类通常思维的方式建立问题领域的模型，并进行结构模拟和行为模拟，从而使设计出的软件能尽可能地直接表现出问题的求解过程。

2）面对对象的特性
抽象性，封装性，多态性




5、时空数据模型
时态地理信息系统(TGIS)以表达、管理和分析动态变化的地理现象为目的,其核心是时空数据库,因此对时空数据库的理论基础——时空数据模型的研究十分必要。

2.3空间数据库的设计

三部分：需求分析、结构设计、数据图层设计。
1、需求分析
1）调查用户需求
2）需求数据的收集和分析
3）编制用户需求说明书

GIS的数据可以按照空间数据的逻辑关系或专业属性分为各种逻辑数据层或专业数据层，原理上类似于图片的叠置。
数据层的设计一般是按照数据的专业内容和类型进行的。数据的专业内容的类型通常是数据分层的主要依据，同时也要考虑数据之间的关系。如需考虑两类物体共享边界(道路与行政边界重合、河流与地块边界的重合)等，这些数据间的关系在数据分层设计时应体现出来。
3、空间数据库的建立和维护
1）空间数据库的建立：①建立空间数据库结构 ②数据装入 ③调试运行
2）空间数据库的维护：①建立空间数据库的重组织②空间数据库的重构造③空间数据库的完整性、安全性控制

第三章 空间数据的采集和质量控制

3.1 概述

一、GIS数据源

二、空间数据采集的主要任务
将现有的地图、外业观测成果、航空像片、遥感图象、文本资料等，转换成GIS可以处理与接收的数字形式，通常需要经过验证、修改、编辑等处理
三、研究GIS数据质量的目的和意义
1.什么是GIS的数据质量
GIS的数据质量，是指GIS中空间数据(几何数据和属性数据)的可靠性，通常用空间数据的误差来度量。
误差是指数据与真值的偏离。
2.GIS数据质量研究的目的
建立一套空间数据的分析和处理的体系，包括误差源的确定、误差的鉴别和度量方法、误差传播的模型、控制和削弱误差的方法等，使未来的GIS在提供产品的同时，附带提供产品的质量指标，即建立GIS产品的合格证制度。
3.研究GIS数据质量的意义
研究GIS数据质量对于评定GIS的算法、减少GIS设计与开发的盲目性都具有重要意义。如果不考虑GIS的数据质量，那么当用户发现GIS的结论与实际的地理状况相差较大时，GIS会失去信誉。

3.2 空间数据的地理参照系和控制基础（略，可见地图学、大地测量学相关内容）

3.3地理实体分类与数据编码

一、地理实体与地理目标的类型
（一）地理实体
①地理实体：指一种在现实世界中不能再划分为同类现象的现象。
如城市是实体，其各组成部分则不能成为城市，而成为区、街道等。
GIS地理数据库是地理实体的集合，是一种与现实世界保持一定相似性的实体模型。
②地理目标：实体在地理数据库中的表示。
（二）地理实体的类型——以相同的方式表示和存储的一组相似的地理实体，可以作为地理实体的一种类型。
①点（状）实体——指具有特定的位置而没有长度的实体。
如：注记点、内点、结点、节点

结点：表示线的终点和起点；
节点：线或弧段的内部点。
②线实体——指具有长度的实体，如线段、边界、链、网络等，并具有以下特征：
长度：从起点到终点的总长；
曲率：用于表示像道路拐弯时弯曲的程度；
方向：如水流方向
③面实体——又称多边形、区域等，对湖泊、岛屿、地块等一类现象的表述
面积：面状实体所占有的范围大小
周长：面状实体所占有区域的周长
独立或相邻：是独立存在还是与其它面状地物相邻
岛或洞：面状实体内部是否有岛或洞
重叠：面状实体之间是否有重叠
④体实体——用于描述三维空间中的现象与物体，具有长度、宽度及高度等属性
体积、岛或洞、表面积、断面
（三）地理目标的类型——地理目标是地理实体在计算机系统内的表示，它需要选择合适的类型，而地理目标的类型按空间维来定义。

地理实体可以根据地理目标的类型划分为点、线、面、体4种类型。
（四）地理实体的描述
通常需要从如下方面对地理实体进行描述：
编码——用于区别不同的实体，有时同一个实体在不同的时间具有不同的编码。编码通常包括分类码和识别码。分类码标识实体所属的类型，识别码对每个实体进行标识，是惟一的，用于区别不同的实体。

二、几何数据的分类
地理实体数据类型——根据地理实体的特性，把地理实体数据分为三类：
①属性数据——描述空间对象的属性特征的数据，也称非几何数据。
②几何数据——描述空间对象的空间特征的数据，也称位置数据、定位数据。有矢量数据和栅格数据两种类型。
③关系数据——描述空间对象之间的空间关系的数据，一般通过拓扑关系表达。
三、地理目标数据的分层
图层：地理目标数据，可按某种属性特征形成一个数据层，通常称为图层。是描述某一区域的某一（有时也可以是多个）属性特征的数据集。某一区域的地理目标数据可以看成是若干图层的集合。
①分层的目的——便于空间数据的管理、查询、显示、分析。

②分层的方法
A.按专题分层
每个图层对应一个专题，包含某一种或某一类数据。如地貌层、水系层、道路层等。
对于不同的研究目的，地理目标数据可以根据不同的专题分成不同的数据层。
B.按时间序列分层
把不同时间或不同时期的数据分别构成各个数据层。

3.2 地理实体的编码

一、属性数据的定义
地理实体数据的编码指的是地理实体中属性数据的编码
1、属性数据的含义——是指描述实体数据的属性特征的数据
如道路的宽度、等级、表面类型、建筑方式、建筑日期、特殊的交通规则、车流量等。

编码的过程是将信息转换成数据的过程，前提是首先要对需表示的信息进行分类分级。
二、属性数据的分类分级
分类：是将具有共同的属性或特征的事物或现象归并在一起，而把不同属性或特征的事物或现象分开的过程。
分级：对事物或现象的数量或特征进行等级的划分，主要包括确定分级数和分级界限。
1、分类的基本原则：

2、分类的基本方法
①线分类法（层次分类法）——将初始的分类对象按所选定的若干个属性或特征依次分成若干个层级目录，并编排成一个有层次的、逐级展开的分类体系。

②面分类法——将给定的分类对象按若干个属性或特性分成彼此互不依赖、互不相干的若干方面（简称面），每个面中又可以分成许多彼此独立的若干个类目。

该分类结构在应用时，可根据需要将面中的类目组合在一起，形成复合类目。
优点：具有较大的弹性，一个面内类目的改变，不会影响其他面，且适应性强，易于添加和修改类目。
缺点：不能充分利用容量。
3、分级的基本原则
①分级数应符合数值估计精度的要求
分级数多，数值估计的精度就高
②分级数应顾及可视化的效果
等级的划分要以图形的方式表示出来，根据人对符号等级的感受，分级数应在4~7级。
③分级数应符合数据的分布特征
对于呈明显聚群分布的数据，应以数据的聚群数作为分级数。
④在满足精度的前提下，应尽可能选择较少的分级数。
4、确定分级界线的基本原则
①保持数据的分布特性
使级内差异尽可能小，各级代表值之间的差异应尽可能大。
②在任何一个等级内都必须有数据，任何数据都必须落在某一个等级内
③尽可能采用有规则变化的分级界线
④分级界线应当凑整
5、分级的基本方法
①在分级时，大多采用数学方法，如数列分级、最优分割分级等
②对于有统一的标准的分级方法时，应采用标准的分级方法
如按人口数吧城市分为特大城市、大城市、中等城市、小城市等
③也可以定性地分级，如国家、省、市、县、镇等
三、属性数据的编码——确定属性数据代码的方法和过程
编码的直接产物就是代码，而分类分级则是编码的基础。
1、GIS中代码的种类——可以分为两种，一种是分类码，另一种是标识码。
①分类码：用以标识不同类别的数据
②标识码（亦称识别码）：对每类数据设计出其全部或主要实体的识别代码。标识码是联系实体的几何信息和属性信息的关键字。
2、代码的功能
①鉴别（识别码） 对象的唯一标识。
②分类（分类码） 区分分类对象类别的标识
③排序 代码又可作为区别对象排序的标识
3、编码的基本原则
①唯一性——一个代码只唯一地表示一类对象。
②合理性——代码结构要与分类体系相适应。
③可扩性——必须留有足够的备用代码，以适应扩充需要。
④简单性——结构应尽量简单，长度应尽量短。
⑤适用性——代码应尽可能反映对象的特点，以助记忆。
⑥规范性——代码的结构、类型、编写格式必须统一。
4、代码的类型——是指代码符号的表示形式，有数字型、字母型、数字和字母混合型三类。

3.4 空间数据的采集

一、几何数据的采集
已有几何数据的转换及装载;实测几何数据的直接装载;扫描获取的栅格直接装载;遥感专题信息的提取
矢量数据的采集——地图跟踪数字化，地图扫描数字化
地图数字化



二、属性数据的采集
属性数据的录人主要采用键盘输入的方法，有时也可以辅助于字符识别软件。
当属性数据的数据量较小时，可以在输入几何数据的同时，用键盘输入;
当数据量较大时，一般与几何数据分别输入，并检查无误后转人到数据库中。

三、空间数据的检核
1、空间数据输入的误差
（1）几何数据的不完整或重复
（2）几何数据的位置不正确；
（3）比例尺不正确
（4）变形
（5）几何数据与属性数据的连接有误
（6）属性数据错误
2、空间数据的检查——常见的检查方法
⑴通过图形实体与其属性的联合显示，发现数字化中的遗漏、重复、不匹配等错误;
(2)在屏幕上用地图要素对应的符号显示数字化的结果，对照原图检查错误;
(3)把数字化的结果绘图输出在透明材料上，然后与原图叠加以便发现错漏;
(4)通过确定最低和最高等高线的高程及等高距，编制软件来检查等高线高程赋值是否正确;
(5)对于面状要素，可在建立拓扑关系时，根据多边形是否闭合来检查，或根据多边形与多边形内点的匹配来检查等;
(6)对于属性数据，通常是在屏幕上逐表、逐行检查，也可打印出来检查;
(7)对于属性数据还可编写检核程序，如有无字符代替了数字，数字是否超出范围等;
(8)对于图纸变形引起的误差，应使用几何纠正进行处理。

3.5 GIS的数据质量

一、GIS数据质量的内容和类型
1、GIS数据质量包含如下5个方面：

2、GIS空间数据的误差类型
GIS空间数据的误差可分为源误差和处理误差：
(一)源误差
源误差是指数据采集和录入中产生的误差，包括:
(1)遥感数据:摄影平台、传感器的结构及稳定性、分辨率等。
(2) 测量数据:人差(对中误差、读数误差等)、仪差(仪器不完善、缺乏校验、未作改正等)、环境(气候、信号干扰等)。
(3)属性数据:数据的录入、数据库的操作等。
(4) GPS数据:信号的精度、接收机精度、定位方法、处理算法等。
(5)地图:控制点精度，编绘、清绘、制图综合等的精度。
(6)地图数字化精度:纸张变形、数字化仪精度、操作员的技能等。
(二)处理误差
处理误差是指GIS对空间数据进行处理时产生的误差。例如在下列处理中产生的误差就是处理误差。
(1)几何纠正;
(2)坐标变换;
(3)几何数据的编辑;
(4)属性数据的编辑;
(5)空间分析(如多边形叠置等);
(6)图形化简(如数据压缩);
(7) 数据格式转换;
(8)计算机截断误差;
(9) 空间内插;
(10) 矢量、栅格数据的相互转换。
3、GIS中的误差传播

二、研究GIS数据质量的方法
1、GIS数据质量的评估方法
①直接评价法
用计算机程序自动检测、随机抽样检测
②间接评价方法
③非定量描述方法
2、研究GIS数据质量的常用方法
敏感度分析法、尺度不变空间分析法、MC实验仿真、空间滤波
三、数据采集中的数据质量评价


四、数据处理中的数据质量评价

3.6 空间数据标准

一、概述
空间数据标准概念：是指空间数据的名称、代码、分类编码、数据类型、精度、单位、格式等的标准形式。
每个地理信息系统都必须具有相应的空间数据标准。





四、GIS空间元数据
空间元数据的定义：地理的数据和信息资源的描述性信息。
空间元数据的作用：
(1)用来组织和管理空间信息，并挖掘空间信息资源，这正是数字地球的特点和优点所在。通过它可以在Intranet或Internet上准确地识别、定位和访问空间信息。
(2) 帮助数据使用者在询所需空间信息。比如，它可以按照不同的地理区间、指定的语言以及具体的时间段来查找空间信息资源。
(3)组织和维护一个机构对数据的投资。通过空间元数据内容，可以充分描述数据集的详细情况，便于数据使用者得到数据的可靠性保证。同时，当使用数据引起矛盾时，数据提供单位也可以利用空间元数据维护其利益。
(4)用来建立空间信息的数据目录和数据交换中心。通常由一个组织产生的数据可能对其他组织也有用，而通过数据目录、数据代理机、数据交换中心等提供的空间元数据内容，用户便可以很容易地使用它们，达到空间信息的共享。
(5)提供数据转换方面的信息。通过空间元数据，人们便可以接受并理解数据集，并可以与自己的空间信息集成在一起， 进行不同方面的分析决策，使地理空间信息实现真正意义上的共享，发挥其最大的潜力。
空间元数据的分类：
五、空间数据的互操作

第四章 空间数据的处理

一、点线拓扑关系的自动建立
1、在图形采集和编辑中实时建立
2、在图形采集和编辑后自动建立
二、多边形拓扑关系自动建立

4.2 矢量数据的图形编辑

4.3 坐标变换

4.4 空间数据的压缩处理

一、矢量数据压缩
道格拉斯-普克法

垂距法

光栏法

二、栅格数据压缩
见M码、游程长度编码

4.6 空间数据的插值方法

4.6.1 空间数据的插值

加权平均内插的节结果随使用的函数及其参数、采样点的分布、窗口大小等的不同而变化。通常使用的采样点数为6—8点。对于不规则分布的采样点需要不断地改变窗口的大小、形状和方向，以获取一定数量的采样点。

4.6.2 数字高程模型的生成

一、数字高程模型的概念
数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）：研究空间起伏变化的连续表示方法。
数字地面模型（Digital Terrain Model，DTM）：含有地面起伏和属性（如坡度、坡向等）两个含义，DEM是DTM的一个子集。
二、DEM表示方法

1、等值线——DEM的线模式表示
描述高程曲线的等高线；
数字化的等高线对于计算坡度或生成着色地形图、立体图不十分适用。
2、点模式表示
离散采样点的集合
3、面模式
格网DEM（正方形、正六边形）
规则格网法是把DEM表示成高程矩阵,此时,DEM来源于直接规则矩形格网采样点或由不规则离散数据点内插产生。
结构简单，计算机对矩阵的处理比较方便,高程矩阵已成为DEM最通用的形式。高程矩阵特别有利于各种应用。
不规则三角网DEM
TIN：（Triangulated Irregular Network）表示法
利用所有采样点取得的离散数据，按照优化组合的原则，把这些离散点（各三角形的顶点）连接成互相连续的三角面。
●因为TIN可根据地形的复杂程度来确定采样点的密度和位置，能充分表示地形特征点和线,从而减少了地形较平坦地区的数据冗余。有效地用于各类以DTM为基础的计算。但其结构复杂，不利于年联合分析。
三、格网DEM的建立
1、离散点构建格网
2.1、线性内插或双线性内插（简单、常用）
2.2、距离加权法
3、离散点选取

四、不规则三角网DEM的建立
离散数据点构建三角网，相近的三点构成最佳三角形。
构三角网的要求：应尽可能保证每个三角形是锐角三角形或三边的长度近似相等，避免出现过大的钝角和过小的锐角。
构建三角网过程
1、选最近的两个点最为三角形的两个顶点。

2、余弦定理选第三个顶点，角最大。
3、三角形的三边向外扩展：仍然选使顶角最大的点作为第三个顶点，但要注意在底线异侧选点。

第五章 空间查询与空间分析

5.1 空间数据的查询

一、空间数据查询的含义
一般定义：从GIS数据库中找出所满足属性约束条件和空间约束条件的地理对象或数据内容。
大致可分为三类：
1、针对空间特征的查询（单纯的空间查询）
2、针对非空间属性的查询（单纯的属性查询）
3、结合空间关系和非空间属性的查新（与空间位置和属性条件同时相关的联合查询）
二、空间数据查询方式
四种主要查询方式：
1、基于关系数据库的查询语言（SQL）
扩充的空间查询（SpatialSQL）；
空间数据查询语言是通过对标准SQL的扩展来形成的，即在数据库查询语言上加入空间关系查询。

2、可视化空间查询

3、超文本查询
图形、图像、字符等皆当作文本，并设置一些“热点”（HotSpot），“热点”可以是文本、键等。
用鼠标点击“热点”后，可以弹出说明信息、播放声音、完成某项工作等。
但超文本查询只能预先设置好，用户不能实时构建自己要求的各种查询。
4、基于自然语言的查询

5.2 空间数据（属性）的统计分析（此部分有需请私信联系）

一、属性数据的集中特征——找出数据分布的集中位置
频数、频率、平均数、中数、众数、数学期望
二、属性数据的离散特征数——相对中心位置的程度
极差、离差、平均离差、离差平方和、方差、标准差、变差系数（相对变化）
三、统计数据的分类分级
1、系统聚类法
2、最优分割分级法

余下部分在实操中结合体会效果更好，需要请联系。

致谢

感谢陶象武老师的悉心指导，包括对于GIS系统（主要是ArcGis）的软件操作指导，以及周围同学、亲朋、老师的鼓励。