sql遥感
A. 论述地物光谱数据库在遥感分类中的作用
定义
光谱库是由高光谱成像光谱仪在一定条件下测得的各类地物反射光谱数据的集合。
简单来说就是物体和该物体的光谱信息。
用处
在遥感有监督分类的过程中，需要已知目标的光谱数据，用于分类训练或者结果检验。这时候就需要地物光谱数据库来提供，光谱库越完善，分类精度越高。
可以简单的理解为分类的参考依据。
目前常用光谱库
（1）USGS顾客，是1993年美国地质勘探局USGS建立，波长范围0.2 ～ 3.0um。
（2）JPL光谱库，主要为矿物的光谱数据。最后按照小于45um,，45～125um,，125～500um 3 种粒度，分别建立了3 个光谱库JPL1，JPL2， JPL3，反映了粒度对光谱反射率的影响。
（3）JHU光谱库，是约翰霍普金斯大学提供了包含15 个子库的光谱库，针对不同的地物类型选用了不同的分光计，并且每种地物都给出了详细的文本介绍。
（4）ASTER 光谱库，是2000 年加利福尼亚技术研究所建立。光谱库的数据来源于USGS、JPL、JHU3 个光谱库，共计8 类，包含:矿物类(1348 种)，岩石类(244 种)，土壤类(58 种)，月球类(17 种)，陨石类(60 种)，植被类(4 种)，水/雪/冰(9 种)和人造材料(56 种)。
（5）中科院遥感所数据库，由1998 年中科院遥感所建立，共收集地物光谱数据5000 条,这是我国第一部系统的光谱库
B. 利用SPOT-5遥感影像更新土地利用数据库技术的探讨——以黑龙江省望奎县为例
王志 魏丽君
（黑龙江省国土资源勘测规划院，哈尔滨，150056）
摘要：更新土地利用数据库是国土资源信息化建设的重要内容，是为各级土地管理部门的土地利用变更调查、土地规划、耕地保护、建设项目用地管理等提供准确、翔实、现势性的基础数据。本文具体结合黑龙江省望奎县数据库更新的实际情况，着重对利用SPOT－5遥感影像更新土地利用数据库技术所采用的一些新技术、新方法加以阐述，对更新土地利用数据库存在的问题加以分析，并且提出解决问题的办法。
关键词：遥感；土地利用更新；数字正射影像图；“3S”；望奎县；黑龙江省
遥感技术应用始于20 世纪50年代，至今已经历了50 多年的发展。随着遥感卫星技术的进步，遥感影像分辨率得到大幅度的提高，并以速度快、时间短、成本低等许多优势，在国土资源调查方面已被广泛应用。特别是在利用遥感技术快速更新土地利用数据库方面，提供了重要的技术支持。
县级土地管理是整个土地管理的基础，由于近年来经济与社会的高速发展，土地利用基础图件在更新上落后于土地利用状况变化，不能准确、及时地反映土地利用状况。大大阻碍了经济、社会发展的需要。在此背景下，应用遥感技术更新土地利用数据库已迫在眉睫，使用高分辨率遥感数据源，结合 GPS 和 GIS 技术实现土地利用数据库的更新，从而为各级土地管理部门提供准确、翔实、现势性强的土地利用状况信息。为此，本文以黑龙江省望奎县为例，采用 SPOT－5 2.5 m 高分辨率卫星遥感数据为信息源，将制作好的1∶1万遥感数字正射影像图与土地详查矢量数据叠加，通过矢量、栅格结合的方法，辅以专家知识、人机交互提取变化信息，将外业调查后的变化信息属性赋予矢量数据，然后重新建立拓扑关系，生成更新后的土地利用数据库。
1 项目区的基本情况
望奎县是黑龙江省以农业为主的一个县，位于黑龙江省中部，松嫩平原与小兴安岭西南边缘过渡地带。地处东经126°10′23″～126°59′00″，北纬46°32′07″～47°08′24″。东南以克音河、诺敏河、呼兰河三条界河与绥化市、兰西县相邻，西以通肯河为界，与青冈县相望，北与海伦市接壤。全县幅员面积2320km2，南北长约62km，东西宽约60km。
望奎县形状近似平行四边形，由于受小兴安岭余脉的影响，地势东高西低，东西坡降约在千分之一，南北坡降三千分之一左右。最高海拔250.9m，最低点海拔127.8m，绝对高差123.1m，平均海拔167m。地貌类型大体可分三个单元，东部和南部丘陵起伏漫川漫岗，中部过渡地带微有起伏，西部低洼平坦。
2 总体技术路线
利用遥感影像更新土地利用数据库，自动化程度较高，能够及时、真实、客观地反映土地利用状况。因此，利用 SPOT－5 2.5 m 遥感影像来更新望奎县土地利用数据库，与日常采用的变更方法相比，在总体技术路线上，会有一些新的特点。
2.1 影像土地分类采样表的建立
总体上来说，项目区域特点不同，比如山区、丘陵、平原、沙漠等，在遥感影像上反映出的地类表征不同。而且，选择分辨率的高低与影像的时相等各方面，也会影响着遥感影像反映出的地类表征。因此，建立起一个适合本项目区域的影像土地分类采样表对于内业解译、提取变化信息显得非常重要。土地分类采样表也就是影像的解译标志，它是在影像上能直接反映和判别地物信息的影像特征，它是识别地物属性的主要依据，包括形状、大小、图案、色调、纹理、阴影、位置、布局、分辨率等。在望奎县数据库更新项目选取法国 SOPT－5遥感影像，通过野外调查确定和地物间的对应关系，借助有关辅助信息（规划图、地形图等有关资料等），对各类型在影像图上反映的特征做出描述，建立起一套有代表性的影像土地分类采样表，大大方便了内业解译与变化信息提取工作。图1为采样表的一部分。
图1 影像土地分类采样表
2.2 “3S” 集成技术在更新土地利用数据库中的综合应用
“3 S”集成技术是指 RS （Remote Sensing）、GPS （Global Positioning System）、GIS （Geographical Information System）在平行发展的进程中，逐渐综合应用的技术，三者的有机结合，构成了一个一体化信息获取、信息处理、信息应用的技术系统，是一个充分利用各自技术特点的空间技术应用体系，并逐步成为一个实践性和应用性较强的新学科。
一方面，GPS 测量在 SOPT －5 遥感影像制作（几何校正配准）中的应用，在SOPT－5 遥感影像上选取明显地物点，通过外业 GPS 高精度测量来进行影像图的几何纠正，制作 1∶1 万遥感数字正射影像图；另一方面在 GIS 支持下的土地利用更新，包括数据矢量化编辑、叠加、拓扑关系的建立。在望奎县土地利用更新过程中，使用的是国产 GIS 软件，即武汉中地公司开发的 MAPGIS6.5 软件来进行的土地利用数据库的更新工作。
2.3 矢量数据与栅格数据相结合，多种信息提取方法并用
矢量数据主要包括土地利用现状数据库；栅格数据主要包括1∶1 万遥感数字正射影像图和扫描纠正后的土地利用现状图。通过矢量数据和栅格数据对比分析，进行矢量化更新，提取变化信息。信息提取方法包括人工目视解译、计算机自动提取、人工目视解译与计算机自动提取相结合。本次更新中主要采用的是以人工目视解译为主，人机交互式进行土地利用数据库的更新。
2.4 遥感数据与土地利用基础图件相结合
充分利用土地利用现状调查、城镇地籍调查、行政勘界、建设用地批次用地成果、土地整理、复垦成果以及日常变更数据辅助确定土地利用类型与变化情况，减少外业调查工作量，缩短更新土地利用数据库的时间。而且，保证了土地利用类型的准确性。
2.5 内业判读，外业核查的路线
遥感对地观测仅仅反映了地物的光谱特性，即土地覆盖的表征，而土地利用图反映的是土地利用的状况，土地覆盖的变化并非完全代表土地利用的变化。此外，通过人工目视解译提取出来的变化属性信息需要外业调查，如零星地物、线状地物的宽度以及权属等。因此，需要内、外业相结合确定土地利用类型，这样可以保证本次更新的彻底性，做到不重不漏，实现土地利用数据库的全面更新。
3 工作方法
工作方法主要分为四个步骤：①SPOT－5 2.5 m遥感影像处理过程，包括制作1∶1 万遥感数字正射影像图；②内业处理过程，包括变化信息提取、外业前图件制作；③外业调查过程，包括核实变化信息、调查零星地物及线状地物宽度、权属界线等；④土地利用数据库的更新入库过程。工作流程图见图2。
3.1 制作 1∶1 万遥感数字正射影像图
卫星遥感数字正射影像图（Remote Sensing Digital Orthophoto Map，简称RSDOM），是利用卫星遥感获取的具有一定分辨率的全色影像及多光谱影像，经几何纠正及相应的图像处理后生成的影像数据集，它同时具有地图的几何特性和影像特征。本次遥感影像数据源采用的是法国 SPOT－5 2.5 m 全色影像与10 m 多光谱数据卫星数据，其数据分辨率完全满足数据库更新的要求。景宽为60km2×60km2，含云量为零，以整景为单元，利用卫星影像处理软件 ERDAS，将2.5m 全色影像与10m 多光谱数据融合。由于望奎县地势较为平坦，故采用加权乘法的融合方法，其优点是能较好地保留高分辨率图像的纹理信息及多光谱图像的彩色信息，制作卫星遥感数字正射影像图。再利用图像处理软件 photomapper制作1∶1 万数字正射影像图。影像处理技术流程见图3。
3.2 内业处理
利用国产 GIS 软件 MAPGIS6.5，建立工程数据，通过矢量数据与栅格数据相结合的方法，通过遥感影像与土地利用矢量数据对比，人机交互式进行数据库更新。在内业中无法判定的信息，特殊标记出来，在制作外业图件时同时打印出来，以便通过外业调查来核实土地利用变化状况。
图2 数据库更新工作流程图
矢量化更新采集包括：①图形数据的更新采集，采用分层方式进行，分层按《建库标准》要求，主要包括等高线、水系、道路、行政界线、权属界线、地类界、其他带有宽度的线状地物、零星地物、文字注记等，同时根据建库软件的需要，对各主要层次进行细分，以达到不同图形要素可以明显区分，在建库时分别采用；②属性数据的更新采集，严格以外业提供的表格地类属性为准，大部分属性通过分类编码、图层、实体定义加以区分和自动转换，再通过几何图形的相对位置关系确定其权属；③图幅数据的接边工作，接边按照规范所规定的原则将相邻图幅分割开的同一图形对象不同部分拼接成完整对象，接边处理包括图形接边和属性接边，属性接边就是确保相邻图幅接边要素其属性的一致性。
3.3 外业调查
外业调查是获取土地现状信息的关键和基础，如果没有扎实细致的外业调查工作，即使是最新的遥感影像数据，也无法准确地判读。另外，项目涉及的合乡合村权属界线的调查工作，也必须实地调查。外业调查包括行政界线调查、权属界线调查、零星地物调查、线状地物宽度调查、地类调查、调查居民点、用地单位和河流等名称调查等。依据《土地利用更新调查技术规定》及相关技术规定，按照《全国土地分类》（过渡期间适用）三级分类标准，将所有外业调查信息记录在“土地利用更新调查记录手簿”上。
图3 影像处理技术流程图
3.4 土地利用数据库更新
本次更新所采用的数据库软件是爱地土地利用管理信息系统。因此，首先修改数据字典，然后修改分幅索引图数据和行政区索引图数据，最后将准确的入库所需要的文件包括零星地物点文件、线状地物线文件、地类图斑面文件以及图廓整饰注记点文件进行入库，然后进行全县面积的统计汇总、标准格式的分幅土地利用现状图的输出以及各种土地汇总表格的打印。
4 存在问题与解决方法
项目采用 SPOT－5 遥感影像更新土地利用数据库，发挥了遥感影像获取数据速度快、精度高、范围广的特点，既缩短调查时间，又保证调查精度、节省调查费用。但在本次更新调查过程中也发现了一些问题，有待于进一步研究和解决。
4.1 影像处理与精度评定
在 SPOT－5 遥感影像处理方面，影像质量应层次丰富、清晰易读、色调均匀、反差适中。本次项目在影像处理方面虽然满足了工作要求，但在影像质量上还要有所提高，从长远来看，如果选用数据源为美国的快鸟，那么它的分辨率为0.61m，与 SPOT－5 2.5m相比分辨率高出了4 倍多，这对影像处理质量方面要求更高。它不仅直接影响着变化信息的提取，而且还影响着目视解译的准确性。所以应该积累经验，加强在影像处理质量上的提高。
精度评定是对数字正射影像图制作质量的一个评定标准。精度评定采用外业特征控制点实测坐标与其影像同名点图像坐标的较差作为评定参考，可以借助 GPS 在影像上同名地物点上实地测量坐标，与图像坐标进行较差分析，这是利用遥感影像更新土地利用数据库前期的一个重要环节。只有符合国家标准，才可以利用遥感影像来进行更新工作。
4.2 矢量化线状地物的偏移处理与屏幕矢量采集处理问题
通过矢量、栅格数据结合的方法，将土地利用数据库与1∶1 万数字正射影像图套合更新，出现矢量线状地物与同名影像上线状地物偏移的问题。根据国家标准与黑龙江省土地利用更新技术方案要求，在数据库文件与影像套合时，当矢量线条与影像上的同名线状地物偏差大于图上1 mm （相当于 SPOT－5 2.5 m 影像的4个像素）时视为偏移，对偏移的线状地物应进行纠正，如果偏移的线状地物不发生宽度、地类码的变更，可采用线工具中平移、复制等进行纠正处理；如果属性改变，将通过外业调查核实变化信息。
在此基础上，通过影像进行屏幕矢量线状地物偏移处理。与此同时，又涉及到一个屏幕放大倍数的问题，如果在屏幕采集时放大倍数过大，将会出现影像的失真，看不清线状地物的边缘轮廓，影响线状地物的偏移处理位置；但屏幕采集时放大倍数过小，又会出现线状地物偏移处理不完全，过于粗糙，套合不准确。在项目进行时经过多次实验，一致认为参照遥感影像矢量化放大倍数标准为 0.9 倍为宜。这样，既保证了影像的边缘清晰、不失真效果，又保证了线状地物偏移处理的完全性。
4.3 数据库更新的工作量较大
与传统更新方法相比，利用 SPOT－5 遥感影像更新土地利用数据库优势非常的明显。但是由于涉及前期的准备和外业调查工作量依然很大，在前期提取变化信息时，主要还是采用人工目视解译。而且，土地利用数据库还是20世纪90年代初的详查成果，所以提取变化信息数量较大。本次更新项目提取的变化地块近两万块，不仅如此，还要通过外业将提取的变化信息一一核实，并且每一个变化信息都要记录在“土地利用更新调查记录手簿”上。这个工作量也较大，而且有不可避免的人为误差存在。所以，在利用遥感影像更新土地利用数据库同时，应该在此基础上研究探索，寻求更有效的方法在计算机上进行变化信息的提取，减少外业的工作量，提高数据的准确性。
4.4 完善数据质量检查机制，数据库更新进一步规范
数据质量检查贯穿更新土地利用数据库项目的始终，是数据库建设工作中极其重要的组成部分，其工作量占整个建库工作的60%以上，数据质量检查是保障数据库质量的重要工具。质量检查包括计算机逻辑检查和人工检查，主要是针对数据结构和精度进行检查。本次项目中成立三级质量检查机制，有小组自检、一级检查和二级检查，为项目的质量保驾护航。
在项目实施的同时，完全参照国家有关标准和要求以及省级出台的有关规范。但是，在项目进行当中，有些比较细致的工作仍无章可循。所以，在更新土地利用数据库方面还需要进一步规范标准和要求，以便达到数据的共享。
4.5 需要培养一支高素质的土地更新调查队伍
在项目进行的前期，需要对更新土地利用数据库队伍进行强化培训。因为，更新调查质量好坏决定着更新项目的成败；而且，土地更新调查涉及到土地管理、地学、土壤学、农学、测绘学、信息学等多门学科，调查人员必须具备上述各学科的理论知识和应用技能，才能保证土地更新调查的质量。
采用 SOPT－5 遥感影像更新土地利用数据库与传统方法相比，省时快速、减少人力、节约资金、数据准确，保证了更新调查成果质量，为新一轮土地利用总体规划修编、农村集体土地登记发证、基本农田保护、土地开发复垦整理、建设用地审批等提供了准确、翔实的数据。而且，遥感技术的应用将会推动土地变更调查工作自动化和土地资源信息化，大大提高土地利用变更调查数据的准确性和及时性，从根本上解决土地利用现状图的更新问题。
参考文献
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C. 数据库设计
根据以上数据内容分析，当前遥感综合调查基础数据库主要由各个专题数据库（以矢量数据为主）、公共数据库（既有矢量数据又有栅格数据，前者如1∶25万基础地理数据，后者如1∶25万DEM数据库和1∶25万ETM＋遥感影像）等构成，同时整个系统还必须具备自身的扩展机制，随着用户和应用的不断变化，数据库的内容也必将随之变化。因此，遥感综合调查基础数据库设计的主导思想是，利用ArcSDE技术提供的Multiuser Geodatabase模型组织复杂的空间数据，建立一个开放的、灵活的空间数据库。
Geodatabase由矢量要素数据集、栅格数据集、TIN数据集、空间域、规则等部件构成。它对通常所要处理和表达的地理空间要素，如矢量、栅格、三维表面、网络、地址等进行了统一的描述，并引入了这些地理空间要素的行为、规则和关系（ESRI,2001）。而遥感综合调查基础数据库只存储其中的矢量要素数据集、栅格数据集等几种类型。基于Geodatabase的遥感综合调查数据模型如图11.4所示。
设计Geodatabase与设计普通的数据库是相同的，也分成两个基本步骤——逻辑数据模型的表达和数据库模型的物理实施，即逻辑设计和物理设计。逻辑设计是空间数据在用户或应用中的表现形式，物理设计主要是空间数据在存储介质里的具体储存方式。逻辑数据模型是对所要研究的现实世界的有关数据而建立的一个抽象的关联结构，以描述这些数据之间的逻辑关系。它完全独立于具体系统实现和处理过程，区别于物理数据模型，即它不是一个在数据库管理系统中的表结构，不化解或消除实体间的多对多关系，更接近于现实世界，是一个访问数据的基本视图。可以说逻辑层是物理层的表现，而物理层是逻辑层的基础。
图11.4基于GeoDatabase的遥感综合调查数据模型
图11.5逻辑层与物理层的联系
从逻辑设计的角度来看，本系统基础数据库的设计思路是：数据库→子库→图层→空间实体，库可以包含多个子库，子库用来存放不同比例尺或不同用途的空间数据，再根据项目设计书的要求对每一个子库做大类和图层的划分。从物理设计的角度来看，最终反映在ArcSDE的物理数据库模型则是GEODATABASE→FEATUREDATASET→FEATURECLASS→FEATURE（如图11.5）所示。
D. 基于遥感影像土地利用数据建库
6.4.1 基于遥感影像土地利用数据建库原则
（1）数据库建立在统一平台下。采用国产地理信息系统 MapGIS 作为建库基础平台，通过数据格式转换，用 ArcGIS 软件系统管理数据库。
（2）数据建库依据统一技术标准。除执行国家和行业的一系列相关标准及规程外，严格按照本项目制定的《技术要求》和《数据库标准》开展工作，所建数据库数据结构、数据内容要符合技术设计要求，达到标准化。
（3）数据库主要依据遥感正射影像上反映的地类特征判定土地利用类型和标绘地类边界，以原有的土地利用数据库和土地利用图作为辅助参考资料，对难以确定的图斑经外业验证确认土地利用类型。
（4）数据库内容要具有完整性和实用性。能够正确反映全省土地利用类型、面积对比、分布规律、利用特点，提供完整的土地资源资料。而且内容的选取和表示，要层次分明、清晰易读，使数据内容完整、实用性强。
（5）建立严格的质量监督体系，实行“三检一验”制度。即每个工作阶段都要通过自检、互检、专检，对数据内容、数据精度进行质量把关，各项指标必须符合技术要求，数据库建成后要通过项目组的统一验收。整个数据库建设过程采取严密的质量控制，从而保证数据库数据质量。
6.4.2 数据库文件命名规则、图层划分、数据属性结构
为规范数据库建设，保证基于遥感影像土地利用数据库质量，在认真执行国家和行业标准的原则下，进一步定义了基于遥感影像数据库文件命名规则、数据分层、数据属性结构。
6.4.2.1 文件命名规则
（1）图层文件命名规则。行政区划代码 + 图层名 + 影像获取年份 + 文件扩展名，例如：河南省郑州市金水区 2006 年数据库，县级政区层：410101XJZQ2006.WP，行政界线层：410101XZJX2006.WL，地面控制点层：410101GCP2006.WT。（注：文件命名栏中，.WT、.WL、.WP 分别代表 MapGIS 格式文件中的点文件、线文件和面文件）
（2）数字正射影像图（DOM）文件命名规则。数字正射影像图（DOM）影像文件、整饰文件和元文件共同组成 DOM 信息管理文件夹。文件夹命名规则为：影像获取年份 + 图幅号，例如：影像获取时间为 2005 年，图幅号为 I49G053089，其对应的 DOM 文件夹名称即为“2005I49G053089”。
DOM 影像文件、整饰文件和元文件命名规则为：图幅号 + 文件类型 . 文件扩展名。例如：DOM 图幅号为 I49G053089，其各类文件命名见表 6-5。
表 6-5 DOM 文件命名规则
注：文件命名栏中“，.WT、.WL、.WP”代表图廓修饰文件中的 MapGIS 数据格式中的点、线、面文件。
6.4.2.2 图层划分
根据基于遥感影像信息建立土地利用现状数据库的特点，数据库中仅反映基础地理和土地利用的基本要素，在这些要素基础上建立行政辖区、地类图斑、线状地物、测量控制点、注记、样本图斑、不一致图斑等图层。数据库所含要素图层见表 6-6。
表 6-6 图层划分表
6.4.2.3 数据属性结构
根据所划分图层分别设置如下数据属性结构。
（1）行政区划属性表（表 6-7）。
表 6-7 行政区划（SHZQ、SJZQ、XJZQ）
注：①区划代码采用 GB/T 2260—2002 规定的代码；②行政区名采用 GB/T 2260—2002 规定的行政区名。
（2）行政界线属性表（表 6-8）。
表 6-8 行政界线（XZJX）
（3）地类图斑属性表（表 6-9）。
表 6-9 地类图斑（DLTB）
（4）地类界线属性表（表 6-10）。
表 6-10 地类界线（DLJX）
（5）线状地物属性表（表 6-11）。
表 6-11 线状地物（XZDW）
（6）地面控制点属性表（表 6-12）。
表 6-12 地面控制点（GCP）
（7）样本图斑属性表。
样本图斑属性表同表 6-8。
（8）不一致图斑属性表（表 6-13）。
表 6-13 不一致图斑（BYZTB）
（9）注记属性表（表 6-14）。
表 6-14 注记（ZJFH）
注：①注记中不包括图廓注记；②仅文字注记填入相应的属性内容；③高宽为注记的高度 × 宽度，如 3×4。
6.4.3 基于遥感影像土地利用信息提取
以遥感正射影像图（DOM）为本底图，根据遥感影像上所反映的土地利用类型空间特征，从地物光谱、纹理的可分性，利用目视解译对土地利用信息加以提取，快速获取土地利用及变化信息，为高效、准确、规模化土地资源动态监测提供技术支持。
6.4.3.1 目视解译（判读)
目视解译主要是从影像上获取地物三种特征：①光谱特征。提取颜色、灰度或多波段数据间的特征变量等地物的光谱特征，区分出土地覆盖信息；②空间（几何）特征。将地物的形状、大小、边界、线性特征、空间关系等几何性特征提取出来，来获取地类图斑的空间信息；③纹理特征。根据构成图案的要素形状、分布密度、方向性等纹理特征提取，可获得土地利用信息。通过三种特征提取构成土地利用的空间地理信息与属性。
影像目视解译分类是运用了解译者的综合知识，对遥感影像进行分析、识别。目视解译包括室内预判、外业调查、室内详细解译和外业验证等步骤。室内预判是初步解译、初步建立解译标志并将解译中遇到的不能确定的目标和疑难点记录下来留待外业确定，通过外业调查与实地对照进行测量和样本采集，以提供后续阶段详细分析，室内详细解译是在上述基础上，建立影像解译标志，对工作区的土地利用分类信息提取，再次进行外业验证提高影像解译的准确性与精度。
基于遥感影像的土地利用分类信息提取技术流程如图 6-9 所示。
图 6-9 土地利用分类信息提取技术流程图
6.4.3.2 土地利用类型判读方法
遥感影像地类信息判读的准确性是基于影像土地利用数据建库的关键，因此在进行数据采集时运用相关分析方法，根据影像时相、区位地形特征等对影像进行综合分析，判断影像所反映的地类信息，勾绘地类界线，标注地物类别，形成预判图。
（1）耕地。主要分布在平原地区、河流两岸、川台地和缓坡地上。
平原地区的耕地，在影像上反映比较单一，呈条块状或网格状分布，形状规则，绝大部分都能作出准确判读。由于时相的不同所反映的色调有所差异，农作物生长季节的耕地呈绿、浅绿色；农作物收获季节的耕地则呈灰白、褐白色，如：河南省平原地区影像为 6 月份时相的，大部分都为收获后的裸露耕地，其色调特征为白或灰白；但洼地处的耕地，若影像接收日期在雨水季节，在影像上显示出水域特征，采集时要参考土地利用资料进行判断，同时作为不确定图斑进行外业调查，实地分析周边地形状况来确定其地类。另一种情况是农作物与林果兼作的土地，冬春季节和夏秋季节接收的影像特征差别较大，冬春季节反映的是以耕地为主，夏秋时则以林地为主，对此情况在参照土地利用资料的同时，作为不确定图斑由外业判定地类类型。
农作物生长及收获后耕地特征如图 6-10 所示。
山区和丘陵地区的耕地，在影像上反映的是绿色和灰白色相间的层叠状影像纹理特征，集中连片的较大地块影像上较易判断，而零散分布特别是在坡地上由农民零星开发出的小块耕地很难确定。根据分布规律、纹理特征，参考土地利用资料来确定地类，室内判读不出的，作为不确定图斑由外业判定地类类型。
坡耕地影像特征如图 6-11 所示。
图 6-10 农作物生长及收获后耕地特征
图 6-11 坡耕地影像特征
（2）园林地。在基于遥感影像土地分类中将园林地归并为一个地类。
平原地区的园林地分布有一定规律，大部分在村庄周边，呈块状或条带状分布，色调均匀，形状规则，边界明显。成片种植的阔叶林易与耕地区分，一些针叶、矮生果树以及苗圃的色调和纹理特征与耕地相近，较难判读，在参考土地利用资料无法判读的作为不确定图斑由外业调查确认。
山区和丘陵地区的园林地呈片状或带状，形状不规则，边界较明显。连片林地较容易判读，难以判读的是丘陵向平原地区的过渡地带，其间零散分布的树木与杂草丛生一起，主次难分，林地与荒草地之间没有明显分界线，此种情况可通过外业调查权衡主次来确定。
公路林带，影像上呈深绿色调，沿公路两侧呈规则长条带状，室内可准确判读。
园林地影像特征如图 6-12 所示。
（3）其他农用地。牧草地在基于遥感影像土地分类中归并到其他农用地。牧草地在河南省区域内分布很少，其纹理和色调特征与耕地接近不容易区分，只有从其分布形态来分辨，其边界多呈不规则形态，同时利用土地利用资料辅助判断，或根据实地调查情况确定地类。
坑塘、养殖水面、沟渠等在影像上有明显特征，可根据解译标志对影像进行判读。
其他农用地影像特征如图 6-13 所示。
图 6-12 园林地影像特征
图 6-13 其他农用地影像特征
（4）城市和建制镇。城市和建制镇影像特征比较典型，呈规则条块状，以灰、灰白色调为主，可准确判读。各省辖市、县级市政府所在地的建成区按城市归类，县政府所在地及建制镇建成区仍按建制镇归类。
城市和建制镇影像特征如图 6-14 所示。
图 6-14 城市和建制镇影像特征
（5）农村居民点。农村居民点地类特征比较明显，呈灰白与绿色调相间的片状分布，边界清晰，依据其在影像上的实际范围进行采集，但采集时要注意与其他建设用地区分。农村民居点影像特征如图 6-15 所示。
图 6-15 农村居民点影像特征
（6）铁路、公路。铁路、公路在影像上表现为长条带状或线状形态，形状规则，两者色调比较接近呈深灰色，建设中的铁路、公路呈白加灰色，高速公路较易判读，普通公路与铁路不太容易区分，可参考土地利用资料辅助判读，新增的铁路、公路要到实地外业调查后确认地类。
铁路、公路影像特征如图 6-16 所示。
图 6-16 铁路、公路影像特征
（7）其他建设用地。独立工矿用地大多分布在城镇、农村居民点中或周边，或分布在公路、铁路两侧，呈规则块状，以白、白加灰色调为主，兼有绿、黄等其他色调，判读时要注意与临时取土的耕地进行区分，其影像特征比较接近，容易误判。
水库水面呈椭圆、扇形或方形，边界规则，根据影像特征比较容易判读。
其他建设用地影像特征如图 6-17 所示。
（8）未利用地。苇地、滩涂、河流、湖泊可根据其空间位置和影像上明显特征，较容易分辨。由于苇地和滩涂大多分布在河流、湖泊、水库周边，可根据其空间位置进行判读；荒草地在影像上较难分辨，要借助土地利用资料辅助判读或到实地调查。
裸岩、裸土地多分布在山区、丘陵地区，其周围与林地衔接或向平缓地带过渡时，其边界不明显，此类情况在外业也难以区分地类边界，对此在参照土地利用资料的基础上，要充分分析影像上的色彩、纹理特征来确定。
未利用地影像特征如图 6-18 所示。
图 6-17 其他建设用地影像特征
图 6-18 未利用地影像特征
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F. 数据服务器
数据服务器也称数据库服务器，用来存储数据和提供基本数据服务，包括基础地理信息、遥感图像源数据和各个专题成果数据等。本系统的数据服务器基于ArcSDE+Oracle而设计，各类数据实际上最后均以二维表的形式存储于Oracle数据库中，并具体存储在多张相互有一定关联的二维表中。
另外，本系统的数据库服务器在设计时实际上包括两个部分，即元数据库服务器和空间数据库服务器。
由于元数据的形式是与元数据内容标准相一致的数字形式，可以用多种方式建立、存储和使用，因此，我们在标准的HTML和文本形式保存基础上，还将这些非结构化的形式导入Oracle数据库中，采用结构化的关系数据库管理本次遥感综合调查元数据集，构成遥感综合调查元数据库。通过统一资源定位地址URL与Metadatabase中的URL元数据项相连，把基于Internet/Intranet的空间数据库与元数据库系统相结合，实现分布式异构数据的共享。在这样的共享机制下，元数据库就成了访问空间数据库的向导，应用服务器的每个请求，首先都要访问元数据库，确定请求的所需数据是否存在，并可访问遥感调查成果数据的格式、性质、应用方式等内容，实现高效地管理空间数据，适应网络上多用户的并发访问，保障数据的安全性。
由此，Browser/Server三层体系结构实现起来较Client/Server两层体系结构复杂得多，但只有采用这样的体系结构，才可以体现浙江省遥感调查成果类型繁多、数据量大、分布广的特点，满足多维、动态的应用分析需求，并可实现与其他领域的应用集成。另外，出于安全性的考虑，即使应用服务器可能受到某些“黑客”的袭击，采用数据服务器与网络访问处理相分离的方法，也可以把数据库服务器放在防火墙以内，使其不能被防火墙外的计算机访问，某种程度上起了内外网隔离的作用。
G. 遥感作业空间数据库的建立流程有那些
建模，入库，生产。
数据库建模过程。这一过程主要是根据行业应用特点及对其的理解，制定出比较规范的数据规范，在逻辑上建设数据库。数据监理过程。这一过程主要是检测数据的正确性，从而保证建库的准确性。利用各种工具将各种数据入库的过程。此过程主要是将可以得到的各种数据纸制数据，矢量数据，栅格数据，遥感数据等快速、准确的入到库中。
通过设计和建database空间数据库，掌握空间数据库设计和建设流程，学会所学GIS知识独立分析决问题的能力，对所学建库知识进行一个完整的串接。需求分析，旅游业是一个综合性很强的信息依赖型产业，旅游信息的获取、加工、传播和利用对旅游业的发展起着举足轻重的作用。从旅游者和旅游规划管理部门的需求出发建立旅游信息数据库，不仅可以使旅游者和旅游规划管理部门能够快速、准确地查找和检索自己所需要的旅游信息，而且能够促进旅游信息规范化和标准化，促进旅游信息的共享，打破对旅游信息的封锁；旅游信息数据库的建立有利于从整体上对旅游业进行宏观的调控和管理，有利于旅游业协调、健康有序的发展。