当前位置：问答库＞考研试题

一、名词解释

1． 数据

【答案】数据是通过数字化或记录下来可以被鉴别的符号，是客观对象的表示，是信息的表达，只有当数据对实体行为产生影响时才成为信息。

2． 空间数据仓库

【答案】空间数据仓库是指支持管理和决策过程的、面向主题的、集成的和随时间变化的、持久的和具有空间坐标的地理数据的集合。

3． 正射影像

【答案】正射影像是以航摄像片或遥感影像为基础，经扫描处理并经逐像元进行辐射改正、微分纠正和镶嵌，按地形图范围裁剪成的影像数据，并将地形要素的信息以符号、线画、注记、公里格网、图廓整饰等形式添加到该影像平面上，形成以栅格数据形式存储的影像数据库。数字正射影像具有地形图的几何精度和影像特征。

4． 变量筛选分析

【答案】析方法。变量筛选分析是通过寻找一组相互独立的变量，使相互关联的复杂的多变量数据得到简化的空间统计分常用的有主成分分析法、主因子分析法、关键变量分析法等。

二、简答题

5． 什么是BUFFER ，举例画出三种形式。

【答案】（1）BUFFER 定义

BUFFER 即缓冲区，是地理空间目标的一种影响范围或服务范围。从数学的角度看，缓冲区分析的基本思想是给定一个空间对象或集合，确定它们的邻域，邻域的大小由邻域半径R 决定。

（2）BUFFER 三种形式示意图

6． 怎样将遥感数据与地图数据进行配准，写出原理与方法。

影像进行纠正即可。原理就是几何变形。

具体做法:renceing 的Layer 中选择你的TM 影像作为需要配准的图层。 【答案】将遥感影像和地图导入到ERDAS 里面去，找同名点，然后用ERDAS 的几何纠正对

在TM 上选取控制点，再在你的地理底图上选取对应的控制点。一般控制点选取道路的交叉点是合适的。同样控制点要均匀的分布在整个影像中。打开link table，检查RMS ，理论上这个数字越小表示控制点的位置越精确，校正得到的底图精度也越高。理论上，要求RMS 小于半个像元。可以删除掉个别RMS 较大的控制点。在Georeferenceing 菜单下，点击Rectify ，将校准后的影像另存或者update Georeferenceing即可。

7． 结合你的兴趣领域（水土保持、洪水防灾、土地分等定级等），叙述基于GIS 的地球科学应用模型的建模步骤和方法。

【答案】（1）利用GIS 的数值分析法来估算土壤水土流失程度。

①确定土壤水土流失的数字分析模型，根据模型确定影响水土流失的因子，这些因子必须能够反映不同土壤的性质，不同的坡面形态，不同的植被条件。

②选择格网尺寸，建立各个影响因子的栅格数据。

③将多种数据加以复合，确定研究地区土壤流失量的不同等级，为制定区域的水土保持规划提供依据。

（2）应用模型的步骤包括:

①明确分析目的、评价准则;

②准备分析数据;

③空间分析操作;

④结果分析;

⑤解释评价结果。

8． 简述空间元数据及其作用。

【答案】空间元数据是指在空间数据库中用于描述空间数据的内容、质量、表示方法、空间参考和管理方式等特征的数据，是实现地理空间信息共享的核心标准之一。

作用:帮助用户了解、分析数据; 空间数据的质量控制; 在数据的集成中的运用; 数据存储和功能的实现; 空间数据质量控制; 能够保证数据逻辑与科学的集成; 有足够的说明数据来源加工处理的过程、数据翻译。

9． 投影变换的方法。

【答案】投影变换的方法

（1）解析变换法

找出两投影间坐标变换的解析计算公式的两种方法:

①反解变换法

即由一种投影的坐标反解出地理坐标（x 、y →B 、L ）然后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 ）。

②正解变换法

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）数值变换法

在原数据投影公式未知时（包括投影常数难判别时），或不易求得原数据和新数据两投影间解析关系式的情况下，可以采用多项式来拟合它们间的关系，即利用两投影间己知的若干离散点（亦称共同点）x i 、Y i 和x i 、y i 的数值，根据数值逼近的理论和方法，主要包括插值法、有限差分法、有限元法、待定系数法等，来建立两投影间的关系式的方法。

（3）数值解析变换法

解析变换与数值变换的一种综合运用。当新数据投影己知，而原数据投影公式不知道的情况下，可以先由原数据投影反解出某些投影点的地理坐标，再代入己知的新数据投影公式中进行计算，便可实现两投影间的变换。

10．请简述Dijkstra 。算法及其在GIS 最短路径分析中的应用。

【答案】（1）Dijkstra 算法简述

Dijkstra 算法是按路径长度递增顺序产生各顶点的最短路径。其算法过程为:

①设最短距离己确定的顶点集合称为红点集，最短距离尚未确定的顶点集合称作蓝点集。 ②初始时，只有源点的最短距离是己知的，所以红点集包含源点，蓝点集包含其他顶点。 ③重复以下过程，按路径长度递增顺序产生各蓝顶点的最短路径:在当前蓝点集中选择一个距离最小的蓝点来扩充红点集，以保证算法按路径长度递增的顺序产生各顶点的最短路径。