什么是空间数据？

概述

无论你的兴趣是什么，或者你在哪个领域工作，空间数据总是被考虑到，不管你是否知道它。空间数据，又称地理空间数据，是用于描述与地球表面上特定位置有关的任何数据的术语。

看到更多:为什么要关注空间数据

基础知识

空间数据可以以各种格式存在，并且包含的不仅仅是特定位置的信息。为了正确地理解和学习更多关于空间数据的知识，有几个关键术语可以帮助您更加流利地使用空间数据语言。

向量

对矢量数据最好的描述是用图形表示真实世界。矢量数据有三种主要类型:点、线和多边形。连接点形成直线，而连接线形成封闭区域形成多边形。矢量最适合用来概括地球表面的物体或特征。矢量数据和shapefiles (.shp)文件格式有时可以互换使用，因为矢量数据通常存储在.shp文件中。

光栅

栅格数据是显示在像素网格中的数据。光栅中的每个像素都有一个值，无论它是一种颜色还是一种度量单位，用来传递有关所讨论元素的信息。光栅通常指的是图像。然而，在空间世界中，这可能特别指正射影，即从卫星或其他航空设备拍摄的照片。光栅数据质量取决于分辨率和您手头的任务。

属性

空间数据包含比地球表面上的位置更多的信息。描述特征的任何附加信息或非空间数据被称为属性。空间数据可以伴随有关该位置的信息的任何额外属性。例如，您可能有一个地图在城市市中心区域内显示建筑物。除了他们的位置之外，每个建筑物都可能具有额外的属性，如使用类型（住房，商业，政府等），它建造的那一年，以及它有多少故事。

地理坐标系统

识别地球表面上的确切位置，地理坐标系统使用。通常，数学系统中使用x轴和y轴，但在地理中，轴被称为纬度线(横线东西向)和经线(纵线南北向)。每个轴代表这条线相对于地球中心的方向，所以单位是度(°)

*更多关于下面的投影和坐标系

运用和地理编码

地理引用和地理编码是不同但相似的过程，因为两者都涉及到将数据拟合到真实世界的适当坐标。地理参考是将坐标分配给矢量或栅格的过程，这样它们就可以在地球表面的模型上精确定位。地理编码中使用的数据是地址和位置描述符(城市、国家等)。这些位置中的每一个都给出了该位置在地球表面的精确参考坐标。

GIS与位置情报 栅格和航空图像 激光乐队和点云

什么是GIS?

处理和分析空间数据的最常用方式是使用GIS，或者地理信息系统．它们是一些程序或程序的组合，共同帮助用户理解他们的空间数据。这包括管理、操作和定制、分析和创建可视化显示。用户通常一次使用多个空间数据集，并将它们进行比较或合并。每个空间数据集可以被称为一个层。

如果您在市政项目中使用GIS，那么可能会有矢量数据，如街道数据(线)、社区边界数据(多边形)和高中位置(点)。在GIS中，每个数据集都是作为自己的一层存在的。出于视觉目的，层的放置非常重要，因为它将帮助您理解各种类型的数据，并以易于理解的方式呈现您的发现。在这种情况下，您需要确保高中点数和街道线在社区边界之上。否则，你就看不到它们了。

地理信息系统的领域和研究远远超出了数字制图和制图学。它由多种类别组成，包括空间分析，遥感和地理化。在这些GIS字段中，空间数据变得更复杂，难以使用。

除了光栅和矢量数据，还有LIDAR数据（也称为点云）和3D数据。LIDAR数据是通过卫星，无人机或其他空中设备收集的数据。3D数据是扩展典型纬度和经度2-D坐标的数据，并将高程和深度集成到数据中。虽然复杂，此数据具有丰富的信息，可用于解决与地球表面有关的各种问题。

使用空间数据进行图形

地图是表示空间数据的一种常见做法，因为它们可以方便地表达复杂的主题。它们可以帮助验证或为决策提供证据，向他人传授某个地区的历史事件，或帮助提供对自然和人为现象的理解。

在使用空间数据创建可视化、图形或地图时，需要考虑各种地理元素。投射是最重要也是最具争议的元素之一。地图的投影描述了地球表面，一个三维的形状，被平展并呈现在一个二维的表面上。没有一种投影是完美的，根据你的投影，你可能会牺牲形状、面积、距离或方向的准确性。

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地图也可用于呈现通常是社会的非视觉元素。例如，与温度相比，某些事件，收入水平，任何人口统计学描述符或与区域中的热冲程的数量相比发生。一个简单的显示方法是分类图，也称为Choropleth地图。

Choropleth地图可以轻松地跨空间交流差异、一致性或模式。在等值线图上分类的区域会有明显的边界，而热图显示的是一种现象的集中度或密度，边界不明显。分类或热点图可以作为其他变量(如车祸或犯罪)的底层，以突出某些趋势和潜在的相关性。

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使用空间数据进行统计

对于任何数据来说，要真正理解空间数据并理解其含义，就必须执行某种程度的统计分析。这些过程将帮助您找到答案，并引导您为您的组织做出更好的决策。当涉及到统计分析时，空间数据和所有其他类型的数据之间的主要区别是需要在分析过程中考虑诸如海拔、距离和面积等因素。

虽然需要考虑关于位置的额外变量可能令人生畏，但许多空间统计过程与基本统计方法非常相似。例如，插值可以帮助您估计或预测一个样本的值，而空间插值可以帮助您估计或预测一个样本位置变量的值。类似地，空间自相关测量样本位置之间的相似程度，就像典型的自相关一样。

FME空间数据集成

虽然有许多可以帮助您使用空间数据的工具和软件，但FME是那些需要的选择软件整合他们的空间数据．亚搏在线安全软件和FME就是因为这个问题而产生的。空间数据变化很大，而且通常格式难以被所有应用程序轻松使用，这使得GIS专家很难利用他们所拥有的所有信息。虽然有可能变换在过去的专有格式中，很多数据会丢失转换．于是，FME诞生了。