gis數據演算法

⑴ 什麼是地理編碼主要有哪三種方法其演算法分別是怎樣的

地理編碼（Geocoding）又稱地址匹配（address-matching），指建立地理位置坐標與給定地址一致性的過程。也是指在地圖上找到並標明每條地址所對應的位置。地理編碼是GIS中比較重要的一個功能。
地址匹配,或地理編碼,就是一個通過地址中某路段的起始,終了位置,並同時考慮到單雙號因素,以確定地理位置的過程.

一個大型的政府GIS要求能夠將任何數據移植到空間坐標系中，這個過程包括對數據的准確分類和注冊，以及使所有的數據能夠與一個空間坐標系建立關聯；從而保證資料庫中的每一個對象被准確無誤地疊加在地圖上，建立空間信息與非空間信息之間的聯系。因此，地理編碼在城市空間定位和分析領域內具有非常廣泛的應用，如滿足城市規劃建設以、公安部門119、110報警系統等基於位置的服務要求。

地理編碼的方式主要有：反向地理編碼服務、向量式地理編碼、網格式地理編碼

反向地理編碼服務

反向地理編碼服務實現了將地球表面的地址坐標轉換為標准地址的過程，反向地理編碼提供了坐標定位引擎，幫助用戶通過地面某個地物的坐標值來反向查詢得到該地物所在的行政區劃、所處街道、以及最匹配的標准地址信息。通過豐富的標准地址庫中的數據，可幫助用戶在進行移動端查詢、商業分析、規劃分析等領域創造無限價值。

向量式地理編碼

向量式地理編碼(vector geocoding)指使用坐標參考系統去定義點、線、面特徵的位置。 向量化(vectorization):指將網格式資料轉換為向量形式的過程。

網格式地理編碼

網格式地理編碼(raster geocoding)指使用建立於矩陣或方格的座標系統來標定位置，這樣的位置資料包含欄與列，稱為圖元(pixel)。 柵格化(rasterization)指將向量式資料轉換為網格形式的過程。

⑵ 幾種GIS空間插值方法

GIS空間插值方法如下：

1、IDW

IDW是一種常用而簡便的空間插值方法，它以插值點與樣本點間的距離為權重進行加權平均，離插值點越近的樣本點賦予的權重越大。 設平面上分布一系列離散點，已知其坐標和值為Xi，Yi, Zi （i =1，2，…，n）通過距離加權值求z點值。

IDW通過對鄰近區域的每個采樣點值平均運算獲得內插單元。這一方法要求離散點均勻分布，並且密度程度足以滿足在分析中反映局部表面變化。

2、克里金插值

克里金法（Kriging）是依據協方差函數對隨機過程/隨機場進行空間建模和預測（插值）的回歸演算法。

在特定的隨機過程，例如固有平穩過程中，克里金法能夠給出最優線性無偏估計（Best Linear Unbiased Prediction,BLUP），因此在地統計學中也被稱為空間最優無偏估計器（spatial BLUP）。

對克里金法的研究可以追溯至二十世紀60年代，其演算法原型被稱為普通克里金（Ordinary Kriging, OK），常見的改進演算法包括泛克里金（Universal Kriging, UK）、協同克里金（Co-Kriging, CK）和析取克里金（Disjunctive Kriging, DK）；克里金法能夠與其它模型組成混合演算法。

3、Natural Neighbour法

原理是構建voronoi多邊形，也就是泰森多邊形。首先將所有的空間點構建成voronoi多邊形，然後將待求點也構建一個voronoi多邊形，這樣就與圓多邊形有很多相交的地方，根據每一塊的面積按比例設置權重，這樣就能夠求得待求點的值了。個人感覺這種空間插值方法沒有實際的意義來支持。

4、樣條函數插值spline

在數學學科數值分析中，樣條是一種特殊的函數，由多項式分段定義。樣條的英語單詞spline來源於可變形的樣條工具，那是一種在造船和工程制圖時用來畫出光滑形狀的工具。在中國大陸，早期曾經被稱做「齒函數」。後來因為工程學術語中「放樣」一詞而得名。

在插值問題中，樣條插值通常比多項式插值好用。用低階的樣條插值能產生和高階的多項式插值類似的效果，並且可以避免被稱為龍格現象的數值不穩定的出現。並且低階的樣條插值還具有「保凸」的重要性質。

5、Topo to Raster

這種方法是用於各種矢量數據的，特別是可以處理等高線數據。

6、Trend

根據已知x序列的值和y序列的值，構造線性回歸直線方程，然後根據構造好的直線方程，計算x值序列對應的y值序列。TREND函數和FORECAST函數計算的結果一樣，但是計算過程完全不同。

⑶ 地理信息系統常用的演算法有哪些

GIS數據以數字數據的形式表現了現實世界客觀對象(公路、土地利用、海拔)。 現實世界客觀對象可被劃分為二個抽象概念: 離散對象(如房屋) 和連續的對象領域(如降雨量或海拔)。這二種抽象體在GIS系統中存儲數據主要的二種方法為：柵格（網格）和矢量。

⑷ GIS 學科都是有哪些重要的演算法謝謝

一 空間數據壓縮演算法
1 基於矢量的壓縮演算法
2 基於柵格的壓縮演算法

二 空間數據內插演算法
1 點的內插演算法
2 區域內插演算法
3 采樣點曲線擬合

三 空間數據轉換演算法
1 矢量數據向柵格數據轉換
2 柵格數據向矢量數據轉換
3 TIN向規則格網DEM轉換

四 空間數據誤差分析演算法
1 屬性誤差的分析演算法
2 位置誤差分析演算法

五 多邊形自動生成與裁剪演算法
1 多邊形性質及有關處理
2 弧-弧拓撲生成演算法
3 多邊形自動生成演算法
4 多邊形圖裁剪演算法

六 TIN的構建演算法
1 基於離散點的構TIN演算法
2 基於等高線的構TIN演算法

七 Voronoi圖構建演算法
1 平面點集Voronoi圖構建演算法
2 線/面集Voronoi圖構建演算法
3 球面Voronoi圖構建演算法

八 空間變換演算法
1 地圖坐標變換演算法
2 地圖投影變換演算法
3 透視投影變換演算法

九 空間度量演算法
1 空間距離與方向度量演算法
2 面向度量演算法
3 體積度量演算法
4 坡度坡向度量演算法

十 數字地形分析演算法
1 基本地形因子分析演算法
2 地形特徵提取演算法
3 數字地形典型應用演算法

十一 空間統計分析演算法
1 多變數統計分析演算法
2 空間分類統計演算法
3 層次分析演算法

十二 空間分析演算法
1 路徑分析演算法
2 資源分配演算法
3 緩沖區分析演算法
4 疊置分析演算法

十三 GIS可視化操縱演算法
1 地形簡化演算法
2 多解析度紋理生成演算法
3 紋理映射演算法
4 光相關演算法

十四 空間數據挖掘與知識發現演算法

⑸ 關於時間依賴的最短路徑演算法

Dijkstra 最短路徑演算法的一種高效率實現*

隨著計算機的普及以及地理信息科學的發展，GIS因其強大的功能得到日益廣泛和深入的應用。網路分析作為GIS最主要的功能之一，在電子導航、交通旅遊、城市規劃以及電力、通訊等各種管網、管線的布局設計中發揮了重要的作用，而網路分析中最基本最關鍵的問題是最短路徑問題。最短路徑不僅僅指一般地理意義上的距離最短，還可以引申到其他的度量，如時間、費用、線路容量等。相應地，最短路徑問題就成為最快路徑問題、最低費用問題等。由於最短路徑問題在實際中常用於汽車導航系統以及各種應急系統等（如110報警、119火警以及醫療救護系統），這些系統一般要求計算出到出事地點的最佳路線的時間應該在1 s～3 s內，在行車過程中還需要實時計算出車輛前方的行駛路線，這就決定了最短路徑問題的實現應該是高效率的。其實,無論是距離最短、時間最快還是費用最低，它們的核心演算法都是最短路徑演算法。經典的最短路徑演算法——Dijkstra演算法是目前多數系統解決最短路徑問題採用的理論基礎，只是不同系統對Dijkstra演算法採用了不同的實現方法。
據統計，目前提出的此類最短路徑的演算法大約有17種。F.Benjamin Zhan等人對其中的15種進行了測試，結果顯示有3種效果比較好，它們分別是：TQQ（graph growth with two queues）、DKA (the Dijkstra's algorithm implemented with approximate buckets) 以及 DKD (the Dijkstra�s algorithm implemented with double buckets )，這些演算法的具體內容可以參見文獻〔1〕。其中TQQ演算法的基礎是圖增長理論，較適合於計算單源點到其他所有點間的最短距離；後兩種演算法則是基於Dijkstra的演算法，更適合於計算兩點間的最短路徑問題〔1〕。總體來說，這些演算法採用的數據結構及其實現方法由於受到當時計算機硬體發展水平的限制，將空間存儲問題放到了一個很重要的位置，以犧牲適當的時間效率來換取空間節省。目前，空間存儲問題已不是要考慮的主要問題，因此有必要對已有的演算法重新進行考慮並進行改進，可以用空間換時間來提高最短路徑演算法的效率。
1 經典Dijkstra演算法的主要思想
Dijkstra演算法的基本思路是：假設每個點都有一對標號 (dj, pj)，其中dj是從起源點s到點j的最短路徑的長度 (從頂點到其本身的最短路徑是零路(沒有弧的路)，其長度等於零)；pj則是從s到j的最短路徑中j點的前一點。求解從起源點s到點j的最短路徑演算法的基本過程如下：
1) 初始化。起源點設置為：① ds=0, ps為空;② 所有其他點: di=∞, pi= ;③ 標記起源點s，記k=s,其他所有點設為未標記的。
2) 檢驗從所有已標記的點k到其直接連接的未標記的點j的距離，並設置：
dj=min〔dj, dk+lkj〕
式中，lkj是從點k到j的直接連接距離。
3) 選取下一個點。從所有未標記的結點中，選取dj 中最小的一個i：
di=min〔dj, 所有未標記的點j〕
點i就被選為最短路徑中的一點，並設為已標記的。
4) 找到點i的前一點。從已標記的點中找到直接連接到點i的點j*，作為前一點,設置：
i=j*
5) 標記點i。如果所有點已標記，則演算法完全推出，否則，記k=i，轉到2) 再繼續。
2 已有的Dijkstra演算法的實現
從上面可以看出，在按標記法實現Dijkstra演算法的過程中，核心步驟就是從未標記的點中選擇一個權值最小的弧段，即上面所述演算法的2)～5)步。這是一個循環比較的過程，如果不採用任何技巧，未標記點將以無序的形式存放在一個鏈表或數組中。那麼要選擇一個權值最小的弧段就必須把所有的點都掃描一遍，在大數據量的情況下，這無疑是一個制約計算速度的瓶頸。要解決這個問題，最有效的做法就是將這些要掃描的點按其所在邊的權值進行順序排列，這樣每循環一次即可取到符合條件的點，可大大提高演算法的執行效率。另外，GIS中的數據 (如道路、管網、線路等)要進行最短路徑的計算，就必須首先將其按結點和邊的關系抽象為圖的結構，這在GIS中稱為構建網路的拓撲關系 (由於這里的計算與面無關，所以拓撲關系中只記錄了線與結點的關系而無線與面的關系，是不完備的拓撲關系)。如果用一個矩陣來表示這個網路，不但所需空間巨大，而且效率會很低。下面主要就如何用一個簡潔高效的結構表示網的拓撲關系以及快速搜索技術的實現進行討論。
網路在數學和計算機領域中被抽象為圖，所以其基礎是圖的存儲表示。一般而言，無向圖可以用鄰接矩陣和鄰接多重表來表示，而有向圖則可以用鄰接表和十字鏈表〔4〕 表示，其優缺點的比較見表 1。
表 1 幾種圖的存儲結構的比較
Tab. 1 The Comparsion of Several Graph for Storing Structures
名 稱 實現方法 優 點 缺 點 時間復雜度
鄰接矩陣 二維數組 1. 易判斷兩點間的關系 佔用空間大 O(n2+m*n)
2. 容易求得頂點的度
鄰接表 鏈表 1. 節省空間 1. 不易判斷兩點間的關系 O(n+m)或O(n*m)
2. 易得到頂點的出度 2. 不易得到頂點的入度
十字鏈表 鏈表 1. 空間要求較小 結構較復雜 同鄰接表
2.易求得頂點的出度和入度
鄰接多重表 鏈表 1. 節省空間 結構較復雜 同鄰接表
2. 易判斷兩點間的關系

目前,對於演算法中快速搜索技術的實現，主要有桶結構法、隊列法以及堆棧實現法。TQQ、DKA 以及 DKD 在這方面是比較典型的代表。TQQ雖然是基於圖增長理論的，但是快速搜索技術同樣是其演算法實現的關鍵，它用兩個FIFO的隊列實現了一個雙端隊列結構來支持搜索過程〔1〕。
DKA和DKD是採用如圖 1 所示的桶結構來支持這個運算，其演算法的命名也來源於此。在DKA演算法中，第i個桶內裝有權值落在 〔b*i, (i+1)*b) 范圍內的可供掃描的點，其中b是視網路中邊的權值分布情況而定的一個常數。每一個桶用隊列來維護，這樣每個點有可能被多次掃描，但最多次數不會超過b次。最壞情況下，DKA的時間復雜度將會是O(m*b+n(b+C/b))，其中，C為圖中邊的最大權值。DKD將點按權值的范圍大小分裝在兩個級別的桶內，高級別的桶保存權值較大的點，相應的權值較小的點都放在低級別的桶內，每次掃描都只針對低級別桶中的點。當然隨著點的插入和刪除，兩個桶內的點是需要動態調整的。在DKA演算法中，給每個桶一定的范圍以及DKD中使用雙桶，在一定程度上都是以空間換時間的做法，需要改進。

圖 1 一個桶結構的示例
Fig. 1 An Example of the Bucket Data Structure
3 本文提出的Dijkstra演算法實現
3.1 網路拓撲關系的建立
上面介紹的各種圖的存儲結構考慮了圖在理論上的各種特徵，如有向、無向、帶權、出度、入度等。而GIS中的網路一般為各種道路、管網、管線等，這些網路在具有圖理論中的基本特徵的同時，更具有自己在實際中的一些特點。首先，在GIS中大多數網路都是有向帶權圖，如道路有單雙向問題，電流、水流都有方向（如果是無向圖也可歸為有向圖的特例），且不同的方向可能有不同的權值。更重要的一點是，根據最短路徑演算法的特性可以知道，頂點的出度是個重要指標，但是其入度在演算法里則不必考慮。綜合以上4種存儲結構的優缺點， 筆者採用了兩個數組來存儲網路圖，一個用來存儲和弧段相關的數據（Net-Arc List），另一個則存儲和頂點相關的數據（Net-Node Index）。Net-Arc List用一個數組維護並且以以弧段起點的點號來順序排列，同一起點的弧段可以任意排序。這個數組類似於鄰接矩陣的壓縮存儲方式，其內容則具有鄰接多重表的特點，即一條邊以兩頂點表示。Net-Node Index則相當於一個記錄了頂點出度的索引表，通過它可以很容易地得到此頂點的出度以及與它相連的第一條弧段在弧段數組中的位置。此外，屬性數據作為GIS不可少的一部分也是必須記錄的。這樣，計算最佳路徑所需的網路信息已經完備了。在頂點已編號的情況下，建立Net-Arc List和Net-Node Index兩個表以及對Net-Arc List的排序，其時間復雜度共為O(2n+lgn)，否則為O(m+2n+lgn)。這個結構所需的空間也是必要條件下最小的，記錄了m個頂點以及n條邊的相關信息，與鄰接多重表是相同的。圖 2 是採用這個結構的示意圖。
3.2 快速搜索技術的實現
無論何種演算法，一個基本思想都是將點按權值的大小順序排列，以節省操作時間。前面已經提到過，這兩個演算法都是以時間換空間的演算法，所以在這里有必要討論存儲空間問題 (這部分空間的大小依賴於點的個數及其出度)。根據圖中頂點和邊的個數可以求出頂點的平均出度e=m/n（m為邊數，n為頂點數），這個數值代表了圖的連通程度，一般在GIS的網路圖中，e∈〔2,5〕。這樣,如果當前永久標記的點為t個，那麼，下一步需掃描點的個數就約為t～4t個。如果採用鏈表結構，按實際應用中的網路規模大小，所需的總存儲空間一般不會超過100 K。所以完全沒有必要採用以時間換空間的做法，相反以空間換時間的做法是完全可行的。在實現這部分時，筆者採用了一個FIFO隊列，相應的操作主要是插入、排序和刪除，插入和刪除的時間復雜度都是O(1)，所以關鍵問題在於選擇一個合適的排序演算法。一般可供選擇的排序演算法有快速排序、堆排序以及歸並排序等，其實現的平均時間都為O(nlgn)。經過比較實驗，筆者選擇了快速排序法。另外，Visual C++提供的run-time庫也提供了現成的快速排序的函數qsort( )可供使用。

圖 2 基於最佳路徑計算的網路拓撲表示
Fig. 2 The Presentation of the Network Topology
Used for Computing the Shortest Path
按照以上思路，筆者用Visual C++實現了吉奧之星（GeoStar）中的最佳路徑模塊。以北京的街道為數據（共6 313個結點，9 214條弧段(雙向)），在主頻為133、硬碟為1 G、內存為32 M的機器上，計算一條貫穿全城、長為155.06 km的線路，約需1 s～2 s。如圖 3所示。

圖 3 GeoStar中最佳路徑實現示意圖

ps:圖片沒有辦法貼上去.
你可以參考《演算法導論》第二版

⑹ GIS當中矢量數據、影像數據、地形數據等常見數據格式的介紹

      1963年，加拿大測量學家 羅傑 ·湯姆林森（Roger Tomlinson）首先提出了 GIS 這一術語，並建成世界上第一個 GIS （加拿大地理信息系統CGIS），用於自然資源的管理和規劃。湯姆林森提倡使用計算機進行空間分析的先見之明以及他在建立CGIS過程中的領導角色，為他贏得了「GIS之父」的光榮稱號。

到如今，GIS經歷了50多年的發展歷程，這個期間計算機也有了革命性的變化，CPU、顯卡、存儲的革新促使一大堆GIS軟體的誕生，如：ArcGIS、GoogleEarth、SuperMap、LocaSpace等 不同的GIS產品和平台對數據的支持也各有不同，在此期間逐漸形成了一些規范化的標准，有了更多的通用格式，這里就簡單介紹一下。

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參考地址：【 https://ke..com/item/%E5%9C%B0%E7%90%86%E4%BF%A1%E6%81%AF%E7%B3%BB%E7%BB%9F/171830?fr=aladdin 】

地理信息系統 （Geographic Information System或 Geo－Information system，GIS）有時又稱為「地學信息系統」。它是一種特定的十分重要的空間信息系統。它是在 計算機 硬、軟體系統支持下，對整個或部分 地球 表層（包括大氣層）空間中的有關 地理 分布 數據 進行 採集 、 儲存 、 管理 、 運算 、 分析 、 顯示 和 描述 的技術系統

簡單來說GIS就是一堆坐標相關的數據的組織和渲染展示。

•一切都從地球（Globe）說起

•用Globe來模擬一個地球

•用圖層（Layer）來抽象表達地物的集合

–圖層是某一類地物的集合，例如道路圖層，河流圖層，房屋圖層。

•用要素（Feature）來表達地物，例如一個公交站用一個點標注來表示

•用符號（style）來標識地物分類

•GSOFeature代表一個要素（地物）

•每個Feature都包含一個Geometry對象

•可以是點、線、面、模型等對象

要素的本身：是地理坐標（經度、緯度、高度），與屬性（顏色、樣式、描述、體積、長度、面積等）的綜合體。

具體體現形式可以是

txt

excel

csv

json

xml

sql欄位

kml、shpfile、gpx等

看一個展現形式：

線：

•符號樣式類

•每一個Geometry對象都有一個GSOStyle，來設置對象的表現方式，例如，點的圖標，字體。線面的寬度、顏色。三維模型的顏色等等。

feature（元素）符號化（可視化）的詳情，參考：

【 https://blog.csdn.net/_39476236/article/details/80045970 】

【 https://www.jianshu.com/p/e7d3080894de 】

參考地址：【 http://www.cppblog.com/alantop/archive/2008/08/14/58880.html 】

Shapefile文件是美國環境系統研究所（ESRI）所研製的GIS文件系統格式文件，是工業標準的矢量數據文件。 Shapefile將空間特徵表中的非拓撲幾何對象和屬性信息存儲在數據集中，特徵表中的幾何對象存為以坐標點集表示的圖形文件—SHP文件，Shapefile文件並不含拓撲（Topological）數據結構。 一個Shape文件包括三個文件：一個主文件(*.shp)，一個索引文件(*.shx)，和一個dBASE(*.dbf)表 。主文件是一個直接存取，變長度記錄的文件，其中每個記錄描述構成一個地理特徵（Feature）的所有vertices坐標值。在索引文件中，每條記錄包含對應主文件記錄距離主文件頭開始的偏移量，dBASE表包含SHP文件中每一個Feature的特徵屬性，表中幾何記錄和屬性數據之間的一一對應關系是基於記錄數目的ID。在dBASE文件中的屬性記錄必須和主文件中的記錄順序是相同的。圖形數據和屬性數據通過索引號建立一一對應的關系。

Shapefile中坐標文件（.shp）由固定長度的文件頭和接著的變長度空間數據記錄組成。文件頭由100位元組的說明信息組成的（附表 1），主要說明文件的長度、Shape類型、整個Shape圖層的范圍等等，這些信息構成了空間數據的元數據。在導入空間數據時首先要讀入文件頭獲取Shape文件的基本信息，並以此信息為基礎建立相應的元數據表。而變長度空間數據記錄是由固定長度的記錄頭和變長度記錄內容組成，其記錄結構基本類似，每條記錄都有記錄頭和記錄內容組成（空間坐標對）。記錄頭的內容包括記錄號（Record Number）和坐標記錄長度（Content Length）兩個記錄項，Shapefile文件中的記錄號都是從1開始的，坐標記錄長度是按16位字來衡量的。記錄內容包括目標的幾何類型（ShapeType）和具體的坐標記錄（X，Y），記錄內容因要素幾何類型的不同，其具體的內容和格式都有所不同。對於具體的記錄主要包括空Shape記錄，點記錄，線記錄和多邊形記錄，具體的記錄結構如附表 2所示。

屬性文件（.dbf）用於記錄屬性信息。它是一個標準的DBF文件，也是由頭文件和實體信息兩部分構成。其中文件頭部分的長度是不定長的，它主要對DBF文件作了一些總體說明(附表 3)，其中最主要的是對這個DBF文件的記錄項的信息進行了詳細的描述（附表 4），比如對每個記錄項的名稱，數據類型，長度等信息都有具體的說明。屬性文件的實體信息部分就是一條條屬性記錄，每條記錄都是由若干個記錄項構成，因此只要依次循環讀取每條記錄就可以了。

索引文件（.shx）主要包含坐標文件的索引信息，文件中每個記錄包含對應的坐標文件記錄距離坐標文件的文件頭的偏移量。通過索引文件可以很方便地在坐標文件中定位到指定目標地坐標信息。索引文件也是由文件頭和實體信息兩部分構成的，其中文件頭部分是一個長度固定（100 bytes）的記錄段，其內容與坐標文件的文件頭基本一致。它的實體信息以記錄為基本單位，每一條記錄包括偏移量（Offset）和記錄段長度（Content Length）兩個記錄項。附表 5給出了具體的描述。

個人理解 ：shp作為GIS當中十分常用的一種格式，有必要了解一下它的一些特性：

1.shp文件只能存儲點、線、面中的一種類型，要麼裡面存儲的全是點，要不全是線、要麼全是面，不存在混合存在的狀態

2.shp可以設置很多欄位屬性，比如一個管線文件，你可以定義管徑、顏色、埋深、歸屬、修建時間等等。。。

3.shp可以設置不同的投影信息，投影是很多人比較頭疼的問題經常搞不明白是怎麼回事，經常出現拿兩個不同投影，不同坐標系統的數據相互疊加發現不能疊加成功，而任何一個數據都沒有錯誤，這方面的問題可以參考【 地理坐標系與投影坐標系的區別 】

-參考網路

KML 是由開放地理空間聯盟（Open Geospatial Consortium, Inc.，簡稱 OGC）維護的國際標准。

KML， 是 標記語言 （Keyhole Markup Language）的縮寫，最初由Keyhole公司開發，是一種基於XML 語法與格式的、用於描述和保存地理信息（如點、線、圖像、多邊形和模型等）的編碼規范，可以被 Google Earth 和 Google Maps 識別並顯示。Google Earth 和 Google Maps 處理 KML 文件的方式與 網頁瀏覽器 處理 HTML 和 XML 文件的方式類似。像 HTML 一樣，KML 使用包含名稱、屬性的標簽（tag）來確定顯示方式。因此，您可將 Google Earth 和 Google Maps 視為 KML 文件瀏覽器 。2008年4月微軟的OOXML成為國際標准後，Google公司宣布放棄對KML的控制權，由開放地理信息聯盟（OGC）接管KML語言，並將「Google Earth」及「Google Maps」中使用的KML語言變成為一個國際標准。

KMZ 文件是 壓縮過的KML文件 。由於 KMZ 是壓縮包，因此，它不僅能包含 KML文本，也能包含其他類型的文件。如果您的地標描述中鏈接了本地圖片等其他文件，建議您在保存地標時，保存類型選 KMZ 而不選 KML，Google Earth 會把您鏈接的圖片等文件復制一份夾 KMZ 壓縮包中。這樣，您就可以將包含豐富信息的地標文件發給朋友，一起 分享 了。

個人理解：KML作為GIS當中十分常用的一種格式，有必要了解一下它的一些特性：

1.kml是xml文本，本身沒有什麼特殊性可言

2.支持點、線、面等要素，並可以設置屬性信息。

3.支持文件夾結構，可以通過內建文件夾來管理大量的數據

下圖是LocaSpaceViewer載入kml的效果圖

有時客戶需要提供dxf的文件格式，不知道dxf文件與dwg文件有什麼區別各有什麼特點？

拿著自己的dxf文件不知道該怎麼打開？更不知道如何在GIS當中使用？

dxf和dwg的區別這里引用一篇文章里的內容來做介紹【 http://www.civilcn.com/autocad/cadaz/1342667542163919.html 】

dwg文件 ：*.dwg是AutoCAD的圖形文件，是二維或三維圖形檔案。其與dxf文件是可以互相轉化的。

dxf文件： *.dxf是Autodesk公司開發的用於AutoCAD與其它軟體之間進行CAD數據交換的CAD數據文件格式。DXF是一種 開放的矢量數據格式 ，可以分為兩類：ASCII格式和二進制格式；ASCII具有可讀性好，但佔有空間較大；二進制格式佔有空間小、讀取速度快。由於Autocad現在是最流行的cad系統，DXF也被廣泛使用，成為事實上的標准。絕大多數CAD系統都能讀入或輸出DXF文件。 DXF文件可以用記事本直接打開 ,編輯相應的圖元數據.換句話說,如果你對DXF文件格式有足夠了解的話,甚至可以在記事本里直接畫圖。DWG的來繪圖更直觀（DXF圖紙中線條的相交處都會有個小圓），而用於數控加工的圖紙則必須是DXF文件（操機者必須把DWG轉換成DXF後才可加工）如快走絲。dxf是工業標准格式的一種。所以這也是它們用途的區別。

autocad是一個非常優秀的繪圖軟體，已經融入到大學的課堂里，同時工業製造和很多設計行業都使用cad進行圖紙的繪制，范圍的廣泛性就不做說明了。

dxf和投影的關系

對於文件本身的介紹上述應該就夠了，這里補充一點dxf和投影的一些關系，即dxf在gis當中的使用

參考內容【 AutoCAD DXF 圖形的批量無損投影轉換方法 】

原理： 在CAD當中任何圖形均由點、線、面圖元組成，如CAD的直線、射線、多義線、Spline曲線、多邊形、面域、填充面等，由線性組成的圖元在DXF文件記錄中表現為以點或線的拐點、或曲線的控制點、擬合點坐標記錄形式[2]，讀取、處理這些圖元坐標數據無需特別處理，只要讀取坐標數據轉換即可。

常規： 因此很多和規劃以及地圖相關的CAD文件，CAD的圖框上大多相關的地理和投影坐標信息，一般在左下角會有投影坐標信息，比如北京1954坐標，圖框的格網線附近還會有相應的分帶，帶號信息，找到這些信息以後，就可以進行投影定義了。對於投影的定義，推薦使用.prj文件。如何確定prj文件當中所需的投影信息，如何確定EPSG號，等更多關於CAD當中配置prj文件的詳情參考【 使用LocaSpaceViewer編輯規劃用的CAD文件，配置CAD文件投影信息 】

如果以上信息都沒有，那就只能是硬載入然後進行平移操作了。這個過程當中如果最終結果和gis數據無法套和或者差距甚遠，大多是轉換過程當中出了錯誤。

參考【 http://www.51bike.com/thread-73964-1-1.html 】【 http://blog.csdn.net/gdp12315_gu/article/details/51823486 】

GPX是比較標準的GPS信息交互文件，當然其他公司還有自己的格式。GPX採用XML語言，所以顯得稍微有點臃腫，壓縮後就很小了。

GPX, 或稱 GPS exchange 格式, 是一種用於存儲坐標數據的 XML 文件格式。它可以儲存在一條路上的路點，軌跡，路線，且易於處理和轉換到其他格式。OpenStreetMap 使用的所有 GPS 數據要轉換為 GPX 格式才能上傳。

GPX包含 帶有正確時間戳的軌跡點。創建GPX文件，使用有效的schema. 如果包括編碼標簽，可以是』UTF-8』， 而不能是』utf8』。

對於lgd文件，很多人可能會比較陌生，很多人可能用了，但也並不知其所以然，這里也稍加解釋。

lgd文件和ldl文件是配套的，是一個矢量數據存儲交換格式。

數據格式發明者： 蘇州中科圖新網路科技有限公司

文件特性：

a.支持點、線、面、圓形、矩形、橢圓、軍標、水面、粒子特效等矢量數據。

b.二進制流文件，體積小，壓縮比高，可適用於pc、移動端等，在pc和移動端做數據交互。

c.有自己的內置索引文件，查詢、檢索效率極高。且可用於伺服器數據發布（和LocaServer配套使用）

文件缺點 ：不支持文件夾結構。

匯總：上述文件格式各有各的優勢，這么多的矢量數據格式基本都是可以相互轉換的。

關於影像數據的一些說明

標簽圖像文件格式(Tagged Image File Format，簡寫為TIFF) 是一種主要用來存儲包括照片和藝術圖在內的圖像的文件格式。它最初由 Als公司與 微軟公司 一起為PostScript列印開發。

TIFF與 JPEG 和 PNG 一起成為流行的高位彩色圖像格式。TIFF格式在業界得到了廣泛的支持，如 Adobe 公司的 Photoshop 、The GIMP Team的 GIMP 、 Ulead PhotoImpact 和 Paint Shop Pro 等圖像處理應用、 QuarkXPress 和 Adobe InDesign 這樣的桌面印刷和頁面排版應用， 掃描 、傳真、文字處理、 光學字元識別 和其它一些應用等都支持這種格式。從Als獲得了 PageMaker 印刷應用程序的Adobe公司現在控制著TIFF規范。

tif可以有8位，24位等深度，一般真彩色是24位，而地形數據只有一個高度值，採用8位。

目前很多衛星影像數據的存儲格式都是tif。包括目前流行的傾斜攝影生成的正射影像一般也以tif格式存儲。

參考【 http://d.wanfangdata.com.cn/Periodical/kjf201224062 】【 網路 】

IMG文件格式是一種可存儲多種類型數據、應用廣泛的圖像數據格式.IMG文件採用HFA結構組織數據,HFA是一種樹狀結構,各種數據( 圖像教據、統計數據、投影信息、地理數據 等)占據「樹」的各個節點.本文詳細介紹了Img文件格式的結構,Img存儲信息的重要特點是分塊存儲,並且提供了對Img文件讀取的方法,此方法讀取效率高,可以根據需要分塊讀取,只讀取需要的塊信息,大大的提高了讀取速度.

IMG 是一種文件壓縮格式（archive format），主要是為了創建軟盤的鏡像文件（disk image），它可以用來壓縮整個軟盤（通常指軟軟盤，Floppy Disk或Diskette）或整片光碟的內容，使用".IMG"這個 擴展名 的文件就是利用這種文件格式來創建的。

提示：一般spot衛星的影像是img格式

lrp格式，影像、地形數據存儲格式。很多使用過LocaSpaceViewer的人，應該已經見識過他的好處了。

數據格式發明者： 蘇州中科圖新網路科技有限公司

文件特性：

a.支持地形、影像。

b.二進制流文件，根據不同的數據類型使用不同的壓縮演算法，體積小。

c.自帶分級（LOD）有自己的內置索引文件，查詢、檢索效率極高。且可用於伺服器數據發布（和LocaServer配套使用）

同影像

同影像

同影像

.grd是純文本的Arc/Info Grid數據的交換文件．

對於存儲地形的grd文件可以使用 LocaSpaceViewer、GlobalMapper 、或者在 arc/info 中使用asciigrid命令可以把它轉成grid，用grid模塊或arcview顯示

這里使用LocaSpaceViewer的提取高程功能生成一個grd文件如下：

1.DSAA是Surface的標准

2.8 11代表橫向（緯度方向）有8個點，縱向（經度方向）有11個點

3.102.6605598899 102.7420948899代表最小經度，最大經度

4.25.0562111272 25.1499849210代表最小緯度和最大緯度

5.1891.8906134325 2239.4623230170代表范圍內的最小高程值和最大高程值

6.橫向（緯度方向）上的第一列所有點值，一共8個點

7.以此類推。。。

參考：【 http://www.360doc.com/content/14/0316/23/7669533_361161590.shtml 】

*.dem有兩種格式，NSDTF和USGS。

SGS－DEM (USGS是美國地質調查局(U．S．GeologicalSurvey)的英文縮寫，是一種公開格式的DEM數據格式標准，使用范圍較廣格式的。

NSDTF－DEM 是中華人民共和國國家標准地球空間數據交換格式，是屬於格網數據交換格式，一般的GIS軟體都不支持這種格式。

這里介紹如何使用LocaSpaceViewer打開 NSDTF－DEM 格式的grd數據

如果我們將上面的NSDTF格式的頭文件改為Grid的頭文件格式，其中高程值不變，就完全可以在LocaSpaceViewer中查看這個*.dem。（最好將後綴名改為*.grd。改了頭文件之後，該文件已經變成grid文件）。這樣通過修改這個*dem的頭文件就可以直接將它轉換為grd文件。

--------------一次內部分享的記錄。

關於地形數據的一些說明：

數據精度

數據級別

ArcGIS、超圖、SkyLine等作為GIS裡面的巨頭，也都形成了很多自己的數據格式，部分開放規則，部分不開放。

有關coverage（aux、rrd、adf、dat、nit、dir）的數據格式說明，可以參考： coverage的理解

未完待續...(後續會繼續增加：.dem,.adf,.idr,.sid,.ecw,.ers,hdr,.gft,.mif,.vec等等)