计算机地图制图

计算机地图制图 (CAC,Computer-Aided Cartography) 也称为自动化制图或机助地图制图。它是研究是以传统的地图制图原理为基础，在计算机软、硬件的支持下，采用数据库技术和图形数字处理方法，实现地图信息的获取、变换、存贮、处理、识别、分析和输出（传输、显示和绘图）的一门技术性学科。 计算机地图制图也可称为数字地图制图 2计算机地图制图特点

数字地图易于存储、复制和远程传输；--

计算机地图制图的成图周期短，地图数据的编辑、更新、改编方便，提高和改善了地图的适应性、现势性和用户的广泛性；

计算机地图制图提高了地图制作与使用的精度，增大了地图信息容量； 计算机地图制图技术使地图投影变换和比例尺变换等过程更容易实现； 计算机地图制图技术减轻了制图人员的劳动强度，减少了主观随意性而产生的偏差，为地图制图进一步标准化、规范化奠定了基础；

计算机地图制图技术使地图品种增多，拓展了服务范围（如可以方便地制作三维立体图、地面切割密度图、坡度坡向图等）；

计算机地图制图技术简化了地图生产的工艺流程，地图制图者与使用者之间的界限开始模糊。 3. 计算机地图制图的过程可分为哪几个阶段? 每个阶段的主要任务是什么？ 计算机制图的方法包括以下三个阶段：即数据获取、数据处理和图形输出。

数据获取阶段的任务：全站仪和GPS数据采集；扫描数字化；遥感图像处理；数字摄影测量；图板数字化图形处理；统计资料；地图资料；

数据处理阶段：数据预处理；投影变换；制图综合；图形编辑；数字地图接边； 图形输出阶段：地形图；专题地图；分析评价图；统计图表辑；其他地图； 4 计算机地图制图系统组成

一个计算机地图制图系统应具备地图数据输入、处理和输出功能，能根据不同的要求生产相应的数字地图或模拟地图产品。这样的系统由硬件系统和软件系统两大部分组成。 5计算机地图制图系统的硬件系统组成

计算机及其网络设备图形输入设备图形输出设备 6.计算机地图制图系统的软件系统组成

操作系统，windows MS_DOS 数据库管理系统 DBMS 主要应用软件 GeoStar；ArcGis；MapInfo；autoCAD Map 补充内容：4D产品

数字栅格地图（Digital Raster Graphic，DRG）是现有模拟地形图经数字扫描及计算机处理的栅格形式的图形数据。每幅扫描图象经几何纠正、色彩校正，使每幅图象的色彩基本一致；同时进行了数据压缩处理，有效使用存储空间。数字栅格地图在内容、几何精度和色彩上与纸质地形图基本保持一致。 数字线划地图（Digital Line Graphic，DLG）是地形图上现有核心要素信息的矢量格式数据集。内容包括行政界线、地名、水系及水利设施工程、交通网和地图数学基础（高斯坐标系和地理坐标系）。数字线划地图是满足地理信息分析要求的数据结构，可视为带有智能的数据集，不但含有几何数据，还有社会人文信息。

数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）是描述地表起伏形态特征的空间数据模型，由地面规则格网点的高程值构成的矩阵，形成栅格结构数据集。

数字正射影像（Digital Orthophoto Map，DOM）是利用数字高程模型对扫描处理的数字化的航空像片／遥感影像（单色／彩色），经逐个象元进行投影差改正，再按影像镶嵌，根据图幅范围剪裁生成的影像数据。

补充内容：从4D产品到5D产品

可量测实景影像（Digital Measurable Image，DMI）：是指一体化集成融合管理的时空序列上的具有像片绝对方位元素的航空/航天/地面立体影像的统称。 如果将原始的立体影像（地面、航空或者航天影像），连同他们的外方位元素一起作为数字可量测影像（Digital Measurable Images）存储和管理起来，并在互联网上提供必要的使用软件，就有可能直接由用户根据其需要去搜索、量测、调绘和标注出他们所需要的空间目标的信息。

AutoLISP支持下述10种数据类型

整型数实型数字符串符号表文件描述符 AutoCAD实体名 AutoCAD选择集内部函数（AutoLISP子程序）外部函数（ADS、ARX函数） 栅格图像的地理配准

①使用Image命令将要地理配准的影像插入到CAD中

②运行units命令，设置角度和长度精度，小数点后4位； ③在图像已知坐标两点画line线；

④用list命令查看绘制line线的角度和长度,根据已知坐标两点的真实坐标计算角度和长度,求出旋转角度和放缩比例；

⑤对图像用move命令选定某已知点作为基点，移动图像到真实坐标处； ⑥用rotate命令以已知点为基点根据④计算的旋转角度进行旋转； ⑦用scale命令以已知点为基点根据④计算的放缩比例进行缩放。 16.符号的种类：

㈠按地理事物分布特征（3类）：

1）点状符号：表示点状分布的简单图形；2）线状符号：表示带状、线状延伸分布的图形；3）面状符号：表示大面积分布的线型图形。 ㈡按地图比例尺（3类）

1.依比例尺符号（真形、轮廓图形）：面积大的街区、湖泊、草地等； 2.半依比例尺符号（形状符号）：道路、单线河流、城墙、栅栏等；3.不依比例尺符号：独立树、矿井等。 点状符号库的建立

利用图块建立点状符号库 利用形建立点状符号库 形的定义格式

形定义文件的每一行最多可包含 128 个字符。超过此长度的行不能编译。 下线状符号制作①定制线型法②复合线型的开发③编程开发法 定义栅栏

定义形文件aaa.shp，编译compile。 *2,3,2 1,01C,0 *3,7,3

3,2,1,10,1,000,0

同时建立文件zhalan1.lin

*zhalan1,--|---@---|---@---|---@---|---@---|---@---|---@------ A,4.5,[2,c:\\aaa.SHX,Y=1],4.5,-0.5,[3,c:\\aaa.SHX,X=0.5],-0.5 定义六角形图案 *STARS,star

0, 0, 0, 0, 0.2165, 0.125, -0.125

60, 0, 0, 0, 0.2165, 0.125, -0.125 120, 0.0625, 0.10825, 0, 0.2165, 0.125, -0.125 定义天然草地图案 *H142,Caodi

90, 0, 0, 10, 10, 2, -18 90, 1, 0, 10, 10, 2, -18 定义特种房屋图案 *H251, Tezhong Fangwu 45,0,0,0,1.5

135,0,0,0,1.5 *H143,Hantian（旱田符号定义） 90, 0, 0, 10, 10, 1.5, -18.5 90,0.8, 0, 10, 10, 1.5, -18.5 0,-0.5, 0, 10, 10, 2, -18

2 数字高程模型概念

高程用来描述地形表面的起伏形态，传统的高程模型是等高线，其数学意义是定义在二维地理空间上的连续曲面函数，当此高程模型用计算机来表达时，称为数字高程模型。 数字高程模型的分类

范围：局部DEM、地区DEM、全局DEM 连续性：不连续DEM、连续DEM、光滑DEM 结构

面规则结构正方形格网结构正六边形格网结构其他格网结构 不规则结构不规则三角网四边形 线等高线结构断面结构 点散点结构

计算机化的数字高程模型需要考虑三方面因素

计算机容量，建立完整的连续三维表面模型需要无数个点，需要无限的存储容量，因此与传统的地形测图一样连续曲面必须是离散的。

数据数字化，只有将模拟数据（地形图等图形数据和文字数据）转化为数字数据，才能为计算机所接受。 模型化表达，用数字表达的有限的地形高程数据在计算机中按一定的规则进行组织，这样才可以重建地形表面。 简单的说，数字高程模型是通过有限的地形高程数据实现对地形曲面的数字化模拟，或者说是地形表面形态的数字化表示，英文为Digital Elevation Model，简称DEM。 4 数字高程模型特点 1.精度的恒定性

常规的模拟地图随着时间的推移，图纸由于环境的改变会产生变形，从而失掉原有的精度。DEM采用数字媒介，从而能保持原有的精度。 由常规地形图用人工方式制作其他种类的图件，精度也会损失，而如果通过DEM进行生产，输出图件的精度可得到控制。 2.表达的多样性

地形数据经过计算机处理后，可产生多种比例尺的地形图、剖面图、立体图、明暗等高线图； 通过纹理映射、与遥感影像数据叠加，还可逼真地再现三维地形景观，并可通过飞行模拟浏览地形的局部细节或整体概貌。

而常规的地形图一经制作完成后，比例尺是不容易改变的，若要改变比例尺或显示方式，需要大量的手工处理，对有些复杂的三维立体图甚至不可改变。 3.更新的实时性

常规地图信息的增加、修改都必须进行大量的相同工序重复劳动，劳动强度大并且更新周期长，不利于地形数据的实时更新；

而由于DEM是数字化的，增加或修改信息只在局部进行，并且由计算机自动完成，可保证地图信息的实时性。 4.尺度的综合性

较大比例尺、较高分辨率的DEM自动覆盖较小比例尺、较低分辨率的DEM所包含的内容，例如，1m分辨率DEM自动包含10m、25m、100m等较低分辨率DEM信息。 数字高程模型的数学特征（局部）：1.单值性（不是真3维，而是2.5维）2.DEM所表达的地形表面连续而不光滑，DEM单元内部是光滑的数学曲面函数，但单元之间的曲面法向量并不是平缓过渡，而是在单元连接处存在突变

DEM的构建方法：内插法建模过程特征 DEM数学特征 DEM结构网络

DEM数据结构：规则格网DEM数据结构不规则三角网DEM数据结构混合数据结构

规则格网DEM数据结构1.简单矩阵结构 2.行程编码结构 3.块状编码结构 4.四叉树数据结构

规则格网DEM与不规则三角网TIN的优缺点 规则格网DEM

优点：简单的数据存储结构；与遥感影像数据的复合性；良好的表面分析功能。 缺点：计算效率低；数据冗余；结构格网规则 不规则三角网TIN

优点：较少的点可获取较高的精度可变分辨率；良好的拓扑结构 缺点：表面分析能力较差；构建比较费时；算法设计比较复杂 DEM内插概念

根据分布在内插点周围的参考点高程求出未知点的高程值，在数学上属于数值分析中的插值问题。

DEM内插法概念：由已知地形采样点数据求未知点高程值。

数字高程模型的各种内插方法都是基于地形表面的空间自相关特性。 DEM内插方法分类

数据分布规则分布内插方法不规则分布内插方法等高线数据内插方法 内插范围整体内插方法局部内插方法逐点内插方法 局部分块内插：将地形区域按一定的方法进行分块，对每一个分块根据地形曲面特征单独进行曲面拟合和高程内插。

逐点内插：是以内插点为中心，确定一个邻域范围，用落在邻域范围内的采样点计算内插点的高程值，逐点内插本质是局部内插

整体内插：在整个研究区域用一个数学曲面函数来逼近地形表面。

DEM内插问题主要集中在内插点邻域范围的确定、权值确定方法（自相关程度）、内插函数的选择等三个方面的问题。 6 DEM数据来源

摄影测量/遥感影像数据地形图数据地面测量数据既有DEM数据 TIN的基本元素

节点（Node）边（Edge）面（Face）拓扑关系（Topology）

TIN的数据结构：TIN的面结构、TIN的点结构、TIN的点面结构、TIN的边结构、TIN的边面

结构。

TIN的类型

无约束TIN：数据点不存在任何关系。

约束TIN：部分数据点间存在联系，一般通过特征线（边界、内部特征线)。 Delaunay三角网的基本性质

1. 空外接圆特性 2.最大最小角特性

LOP的基本思想：应用Delaunary三角网的空外接圆性质，对由两个有公共边的三角边三角形组成的四边形进行判断。如其中一个三角形的外接圆含有另外一个顶点，则交换四边形的对角线。

TIN的三角剖分准则

空外接圆准则最大最小角准则最短距离和准则张角最大准则面积比准则对角线准则 分割合并算法 基本思想

采用分而治之策略，将复杂问题简单化；先将数据点分割成易于三角化的点子集（如每子集3、4个点），后对每个子集分别三角化，并由LOP优化成D_三角网；之后对每个子集的三角网进行合并，形成最终的D_三角网。 分割合并算法的步骤

 把数据集以横坐标为主、纵坐标为辅按升序排序。

 如果数据集中的数据个数大于给定的阈值，则把数据域划分为个数近似相等的左右

（或上下）两个子集，并对满足要求的每一个子集做如下工作：

 计算每一个子集的凸壳；

 以凸壳为数据边界，对每一个数据子集进行三角剖分，并用LOP优化生成

Delaunay三角网；

 找出连接左右（或上下）子集两个凸壳的底线和顶线；  由底线到顶线合并两个三角网。

 如果数据集中的数据个数小于给定的阀值，则直接输出三角剖分结果。

 逐点插入算法

 基本思路:动态的构网过程。先在包含所有数据点的一个多边形中建立初始三角网，

然后将余下的点逐一插入，用LOP算法确保其成为Dealuany三角网。  逐点插入算法基本步骤

 定义包含所有数据点的初始多边形（矩形、凸多边形、超级三角形）；

 在该初始多边形中建立进行初始三角网，然后对所有数据点进行以下循环；

 插入一个数据点P，在三角网中找出包含P的三角形t；

 把点P与三角形t的三个顶点相连，生成三个新的三角形（存在P在三角形

顶点或边上等情况）；  用LOP算法优化三角网。

 处理外围三角形。

 三角网生长算法

 基本思路：三角网生长算法就是从一个“源”开始，逐步形成覆盖整个数据区域的三

角网。

 三角网生长算法分类（从生长过程角度）

 收缩生长算法：该算法是先形成整个数据域的数据边界（凸壳），并以此作为源头，

逐步缩小以形成整个三角网。该方法与数据点的分布密度有关实际情况往往比较复杂（当边界收缩后，一个完整的区域可能会分解成若干个相互独立的子区域，增加三角剖分的复杂性）。

 扩张生长算法（递归生长算法）：扩张生长算法与收缩算法过程刚好相反，是从一

个三角形开始向外层层扩展，形成覆盖整个区域的三角网。  扩张生长算法的主要步骤

 生成初始三角形。在数据点中任取一点A，并寻找距离此点最近的点B，两者相连

形成初始基线AB，利用Dealuany三角网的判别法则，在数据域中寻找第三点C，从而形成第一个Delaunay三角形ABC；

 扩展形成三角网。以初始三角形ABC的三条边为初始基线，利用空外接圆准则或张

角最大准则，寻找能与该三条初始基线形成Dealunay三角形的D、E、F点；

重复上步，直到所有的数据处理完毕