GIS分箱技术要求 gis怎么分类

Gis预制舱舱体内部通风要求有哪些？不是gis整体是密封的吗？哪位大佬回来给解答一下

首先先解决一下gis预制舱并不是整体密封的，而是内部含有气体绝缘全封闭组合电器的电力预制舱，其外部的结构特征与常见的一二次设备预制舱外观结构并没有比较大的差距。

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gis预制舱

Gis预制舱预制舱内的通风设计应符合DL/T 5035-2004 《火力发电厂采暖通风与空气调节设计技术规程》等相关标准的要求并应配备集成风道和工业空调。 根据需要进行配置，以确保机舱内环境平衡。 使用强制通风时，风扇需要使用进口的，长寿命，免维护的轴流风扇； 风机的数量应符合排气除湿的要求，排气应进行多道除尘处理，除尘网应易于拆卸和安装清洗； 需要通风孔和其他结构以确保机舱的整体防护等级。

在机柜中安装SF6电气设备时，应安装SF6监控和自动排气系统，以控制电动进风阀和机柜的强制排气轴流风扇的启动和停止。 需要确保电动空气阀和轴流风扇的总通风量。确保机舱中的空气每5分钟通风一次。 进气阀和轴流风扇必须配备良好的除尘过滤装置，以确保箱体防尘。

GIS基本技术有哪些？

引言

地理信息系统(Geographic Information System，简称GIS)是计算机科学、地理学、测量学、地图学等多门学科综合的技术[1]。GIS的基本技术是空间数据库、地图可视化及空间分析，而空间数据库是GIS的关键。空间数据挖掘技术作为当前数据库技术最活跃的分支与知识获取手段，在GIS中的应用推动着GIS朝智能化和集成化的方向发展。

1 空间数据库与空间数据挖掘技术的特点

随着数据库技术的不断发展和数据库管理系统的广泛应用，数据库中存储的数据量也在急剧增大，在这些海量数据的背后隐藏了很多具有决策意义的信息。但是，现今数据库的大多数应用仍然停留在查询、检索阶段，数据库中隐藏的丰富的知识远远没有得到充分的发掘和利用，数据库中数据的急剧增长和人们对数据库处理和理解的困难形成了强烈的反差，导致“人们被数据淹没，但却饥饿于知识”的现象。

空间数据库(数据仓库)中的空间数据除了其显式信息外，还具有丰富的隐含信息，如数字高程模型〔DEM或TIN〕，除了载荷高程信息外，还隐含了地质岩性与构造方面的信息；植物的种类是显式信息，但其中还隐含了气候的水平地带性和垂直地带性的信息，等等。这些隐含的信息只有通过数据挖掘才能显示出来。空间数据挖掘（Spatial Data Mining，简称SDM），或者称为从空间数据库中发现知识，是为了解决空间数据海量特性而扩展的一个新的数据挖掘的研究分支，是指从空间数据库中提取隐含的、用户感兴趣的空间或非空间的模式和普遍特征的过程[2]。由于SDM的对象主要是空间数据库，而空间数据库中不仅存储了空间事物或对象的几何数据、属性数据，而且存储了空间事物或对象之间的图形空间关系，因此其处理方法有别于一般的数据挖掘方法。SDM与传统的地学数据分析方法的本质区别在于SDM是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识，挖掘出的知识应具有事先未知、有效和可实用3个特征。

空间数据挖掘技术需要综合数据挖掘技术与空间数据库技术，它可用于对空间数据的理解，对空间关系和空间与非空间关系的发现、空间知识库的构造以及空间数据库的重组和查询的优化等。

2 空间数据挖掘技术的主要方法及特点

常用的空间数据挖掘技术包括：序列分析、分类分析、预测、聚类分析、关联规则分析、时间序列分析、粗集方法及云理论等。本文从挖掘任务和挖掘方法的角度,着重介绍了分类分析、聚类分析和关联规则分析三种常用的重要的方法。

2.1、分类分析

分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务，目前在商业上应用最多。分类的目的是学会一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器)，该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。分类和我们熟知的回归方法都可用于预测，两者的目的都是从历史数据纪录中自动推导出对给定数据的推广描述，从而能对未来数据进行预测。和回归方法不同的是，分类的输出是离散的类别值，而回归的输出则是连续的数值。二者常表现为一棵决策树，根据数据值从树根开始搜索，沿着数据满足的分支往上走，走到树叶就能确定类别。空间分类的规则实质是对给定数据对象集的抽象和概括，可用宏元组表示。

要构造分类器,需要有一个训练样本数据集作为输入。训练集由一组数据库记录或元组构成,每个元组是一个由特征(又称属性)值组成的特征向量,此外,训练样本还有一个类别标记。一个具体样本的形式可为:( v1, v2, ..., vn; c )；其中vi表示字段值，c表示类别。

分类器的构造方法有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等等。统计方法包括贝叶斯法和非参数法(近邻学习或基于事例的学习)，对应的知识表示是判别函数和原型事例。机器学习方法包括决策树法和规则归纳法，前者对应的表示为决策树或判别树，后者则一般为产生式规则。神经网络方法主要是反向传播（Back-Propagation,简称BP）算法，它的模型表示是前向反馈神经网络模型(由代表神经元的节点和代表联接权值的边组成的一种体系结构)，BP算法本质上是一种非线性判别函数[3]。另外，最近又兴起了一种新的方法:粗糙集(rough set)，其知识表示是产生式规则。

不同的分类器有不同的特点。有三种分类器评价或比较尺度：1) 预测准确度；2) 计算复杂度；3) 模型描述的简洁度。预测准确度是用得最多的一种比较尺度，特别是对于预测型分类任务，目前公认的方法是10番分层交叉验证法。计算复杂度依赖于具体的实现细节和硬件环境，在数据挖掘中，由于操作对象是海量的数据库，因此空间和时间的复杂度问题将是非常重要的一个环节。对于描述型的分类任务，模型描述越简洁越受欢迎。例如，采用规则归纳法表示的分类器构造法就很有用，而神经网络方法产生的结果就难以理解。

另外要注意的是，分类的效果一般和数据的特点有关。有的数据噪声大，有的有缺值， 有的分布稀疏，有的字段或属性间相关性强，有的属性是离散的而有的是连续值或混合式的。目前普遍认为不存在某种方法能适合于各种特点的数据。

分类技术在实际应用非常重要，比如：可以根据房屋的地理位置决定房屋的档次等。

2. 2 聚类分析

聚类是指根据“物以类聚”的原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组，并且对每一个这样的组进行描述的过程。它的目的是使得属于同一个组的样本之间应该彼此相似，而不同组的样本应足够不相似。与分类分析不同，进行聚类前并不知道将要划分成几个组和什么样的组，也不知道根据哪些空间区分规则来定义组。其目的旨在发现空间实体的属性间的函数关系，挖掘的知识用以属性名为变量的数学方程来表示。聚类方法包括统计方法、机器学习方法、神经网络方法和面向数据库的方法。基于聚类分析方法的空间数据挖掘算法包括均值近似算法[4]、CLARANS、BIRCH、DBSCAN等算法。目前，对空间数据聚类分析方法的研究是一个热点。

对于空间数据，利用聚类分析方法，可以根据地理位置以及障碍物的存在情况自动地进行区域划分。例如，根据分布在不同地理位置的ATM机的情况将居民进行区域划分，根据这一信息，可以有效地进行ATM机的设置规划，避免浪费，同时也避免失掉每一个商机。

2.3 关联规则分析

关联规则分析主要用于发现不同事件之间的关联性，即一事物发生时，另一事物也经常发生。关联分析的重点在于快速发现那些有实用价值的关联发生的事件。其主要依据是：事件发生的概率和条件概率应该符合一定的统计意义。空间关联规则的形式是X－＞Y[S%，C%]，其中X、Y是空间或非空间谓词的集合，S%表示规则的支持度，C%表示规则的置信度。空间谓词的形式有3种：表示拓扑结构的谓词、表示空间方向的谓词和表示距离的谓词[5]。各种各样的空间谓词可以构成空间关联规则。如，距离信息（如Close_to(临近)、Far_away(远离)）、拓扑关系（Intersect（交）、Overlap（重叠）、Disjoin(分离)）和空间方位（如Right_of(右边)、West_of(西边)）。实际上大多数算法都是利用空间数据的关联特性改进其分类算法，使得它适合于挖掘空间数据中的相关性，从而可以根据一个空间实体而确定另一个空间实体的地理位置，有利于进行空间位置查询和重建空间实体等。大致算法可描述如下：(1)根据查询要求查找相关的空间数据；(2)利用临近等原则描述空间属性和特定属性；(3)根据最小支持度原则过滤不重要的数据；(4)运用其它手段对数据进一步提纯(如OVERLAY)；(5)生成关联规则。

关联规则通常可分为两种：布尔型的关联规则和多值关联规则。多值关联规则比较复杂，一种自然的想法是将它转换为布尔型关联规则，由于空间关联规则的挖掘需要在大量的空间对象中计算多种空间关系，因此其代价是很高的。—种逐步求精的挖掘优化方法可用于空间关联的分析，该方法首先用一种快速的算法粗略地对一个较大的数据集进行一次挖掘，然后在裁减过的数据集上用代价较高的算法进一步改进挖掘的质量。因为其代价非常高，所以空间的关联方法需要进一步的优化。

对于空间数据，利用关联规则分析，可以发现地理位置的关联性。例如，85%的靠近高速公路的大城镇与水相邻，或者发现通常与高尔夫球场相邻的对象是停车场等。

3 空间数据挖掘技术的研究方向

3.1 处理不同类型的数据

绝大多数数据库是关系型的，因此在关系数据库上有效地执行数据挖掘是至关重要的。但是在不同应用领域中存在各种数据和数据库，而且经常包含复杂的数据类型，例如结构数据、复杂对象、事务数据、历史数据等。由于数据类型的多样性和不同的数据挖掘目标，一个数据挖掘系统不可能处理各种数据。因此针对特定的数据类型，需要建立特定的数据挖掘系统。

3.2 数据挖掘算法的有效性和可测性

海量数据库通常有上百个属性和表及数百万个元组。GB数量级数据库已不鲜见，TB数量级数据库已经出现，高维大型数据库不仅增大了搜索空间，也增加了发现错误模式的可能性。因此必须利用领域知识降低维数，除去无关数据，从而提高算法效率。从一个大型空间数据库中抽取知识的算法必须高效、可测量，即数据挖掘算法的运行时间必须可预测，且可接受，指数和多项式复杂性的算法不具有实用价值。但当算法用有限数据为特定模型寻找适当参数时，有时也会导致物超所值，降低效率。

3.3 交互性用户界面

数据挖掘的结果应准确地描述数据挖掘的要求，并易于表达。从不同的角度考察发现的知识，并以不同形式表示，用高层次语言和图形界面表示数据挖掘要求和结果。目前许多知识发现系统和工具缺乏与用户的交互，难以有效利用领域知识。对此可以利用贝叶斯方法和演译数据库本身的演译能力发现知识。

3.4 在多抽象层上交互式挖掘知识

很难预测从数据库中会挖掘出什么样的知识，因此一个高层次的数据挖掘查询应作为进一步探询的线索。交互式挖掘使用户能交互地定义一个数据挖掘要求，深化数据挖掘过程，从不同角度灵活看待多抽象层上的数据挖掘结果。

3.5 从不同数据源挖掘信息

局域网、广域网以及Internet网将多个数据源联成一个大型分布、异构的数据库，从包含不同语义的格式化和非格式化数据中挖掘知识是对数据挖掘的一个挑战。数据挖掘可揭示大型异构数据库中存在的普通查询不能发现的知识。数据库的巨大规模、广泛分布及数据挖掘方法的计算复杂性，要求建立并行分布的数据挖掘。

3.6 私有性和安全性

数据挖掘能从不同角度、不同抽象层上看待数据，这将影响到数据挖掘的私有性和安全性。通过研究数据挖掘导致的数据非法侵入，可改进数据库安全方法，以避免信息泄漏。

3.7 和其它系统的集成

方法、功能单一的发现系统的适用范围必然受到一定的限制。要想在更广泛的领域发现知识，空间数据挖掘系统就应该是数据库、知识库、专家系统、决策支持系统、可视化工具、网络等技术的集成。

4 有待研究的问题

我们虽然在空间数据挖掘技术的研究和应用中取得了很大的成绩，但在一些理论及应用方面仍存在急需解决的问题。

4.1 数据访问的效率和可伸缩性

空间数据的复杂性和数据的大量性，TB数量级的数据库的出现，必然增大发现算法的搜索空间，增加了搜索的盲目性。如何有效的去除与任务无关的数据，降低问题的维数，设计出更加高效的挖掘算法对空间数据挖掘提出了巨大的挑战。

4.2 对当前一些GIS软件缺乏时间属性和静态存储的改进

由于数据挖掘的应用在很大的程度上涉及到时序关系，因此静态的数据存储严重妨碍了数据挖掘的应用。基于图层的计算模式、不同尺度空间数据之间的完全割裂也对空间数据挖掘设置了重重障碍。空间实体与属性数据之间的联系仅仅依赖于标识码，这种一维的连接方式无疑将丢失大量的连接信息，不能有效的表示多维和隐含的内在连接关系，这些都增加了数据挖掘计算的复杂度，极大地增加了数据准备阶段的工作量和人工干预的程度。

4.3 发现模式的精炼

当发现空间很大时会获得大量的结果，尽管有些是无关或没有意义的模式，这时可利用领域的知识进一步精炼发现的模式，从而得到有意义的知识。

在空间数据挖掘技术方面，重要的研究和应用的方向还包括：网络环境上的数据挖掘、栅格矢量一体化的挖掘、不确定性情况下的数据挖掘、分布式环境下的数据挖掘、数据挖掘查询语言和新的高效的挖掘算法等。

5 小结

随着GIS与数据挖掘及相关领域科学研究的不断发展，空间数据挖掘技术在广度和深度上的不断深入，在不久的将来，一个集成了挖掘技术的GIS、GPS、RS集成系统必将朝着智能化、网络化、全球化与大众化的方向发展。

GIS 技术

GIS技术可以为多种来源的空间信息数据采集提供地学知识与处理。空间数据是指描述“空间实体”的空间位置特征与专题属性的数据，通常包括不同来源和形式的遥感数据、地形图数据、专题图数据、野外采样数据、统计调查数据等。

广西壮族自治区农用地分等是在掌握全自治区农用地数量与分布的基础上，借助于地理信息系统和计算机技术，对农用地的质量进行全面、科学、综合的评价，为提高农用地管理提供依据。工作中主要利用MapGIS软件强大的图形编辑功能、数据库管理功能和空间分析功能，科学量化农用地数量、质量和分布，形成数字化的各类农用地分等工作底图，对全自治区农用地进行综合分析、评价，提高了分等结果的准确性和精确性。广西壮族自治区农用地分等采用的信息系统是以MapGIS软件为基础平台，结合Excel电子表格和Access数据库等软件，根据该自治区农用地分等的技术路线，对MapGIS软件进行局部的二级开发，保证了广西壮族自治区农用地分等信息系统的结构完整和功能齐全，建库方便、快捷。

（一）资料整理与图件准备

将资料整理录入计算机，对资料数据进行综合核实，剔除不符合实际的特殊的极值，为入库做好准备。图件的准备工作包括工作底图的准备和其他专业要素图件的准备。图件比例尺要满足农用地分等精度要求，图上内容要素齐全、图面清晰，满足扫描矢量化要求。

（二）工作底图的入库（数字化）

具体工作过程中，采用各县（市、区）1∶5万～1∶10万的土地利用现状图作为工作底图，用扫描仪将工作底图资料进行灰度扫描，以栅格形式存贮于图像文件中（例如TIFF格式），在MapGIS软件编辑功能下，经过图像黑白转换，进行矢量化，转换成矢量数据，把点、线分层存入，成为线文件或点文件，再进行点、线、面的编辑，然后把编辑好的图形文件进行光栅处理，输出图件校对。其中，图形编辑包括对点、线、面3种图元的空间数据和图形属性进行编辑。首先，对已经矢量化好的图形文件（线文件或点文件）进行参数设置（即分层设置、线形设置、符号设置、区颜色设置），编辑点、线属性结构；然后，对图形数据进行自动拓扑处理，经过建立拓扑关系的图形，每个区域赋予属性并自动控制为区域填色。根据图件的用途，可以更改区域参数及属性。

（三）分等单元图的编制

根据分等评价单元的基本要求和单元划分时应遵循的原则，结合广西壮族自治区区域内地貌类型多样、地形复杂、土壤类型异常明显，呈垂直分带性、农用地分布零碎等特点，采用叠置法将同比例尺的土地利用现状图（工作底图）与地形图、土壤图叠加，手工划分分等评价单元，并按行政区划编号。

在已经编制好的各县（市、区）分等评价单元图上，进行农用地分等单元图数字化，即将划分好的分等评价单元的手工图作为作者原图，在已经数字化的同比例尺土地利用现状图上，采用MapGIS在图上进行点图元编辑。然后，在图形编辑菜单中打开区属性编辑栏，根据单元编号所在的区域（即面域），输入单元编号，编辑单元区属性（即分等单元属性编辑），使单元编号成为图、表链接的关键字段，完成分等单元图件数字化。

（四）编制单元因素分值

以手工划分的分等评价单元图为工作底图，按照广西壮族自治区农用地分等所确定的分等因素图逐一套合分等评价单元，读出该评价单元所应有的因素分值，即计算单元因素分值，对照“指定作物－分等因素－自然质量分”关系表，将分等因素分值转换成分等因素自然质量分，再把各分等评价单元的自然质量分录入计算机，编制分等单元分等因素自然质量分值表。

（五）分等评价单元的自然属性和经济属性入库

将分等评价单元自然质量分值表以Excel格式录入计算机，成为电子表格文件，即分等评价单元的自然属性入库。分等评价单元的经济属性指单元的土地利用系数和土地经济系数，是将有关资料在电子表格上按指标区进行汇总计算得出，根据规程要求划分土地利用等值区和土地经济等值区，将各分等评价单元所处的土地利用等值区的值与土地经济等值区的值读出并录入分等评价单元自然属性表，再在计算机上对电子表格进行分析，计算出各类等指数，完成分等评价单元的自然属性和经济属性入库，把Excel电子表转到数据库存为DBASE格式文件。

（六）建立农用地分等数据库

将编辑好的分等单元图形属性的数据文件与数据库中的分等单元自然属性和经济属性质量分值电子表（DBASE格式）数据文件，根据关键属性字段（分等单元编号）挂接，即把已经存在的图形属性信息和空间数据库中的自然属性和经济属性信息用关键字段链接起来，使图、表合一，成为统一的空间数据库。这样建立起来的农用地分等数据库，可以把图形属性数据和空间属性数据库的采集并行，便于图、表的修改，即对表格进行修改，就能使图形自动完成更改，提高成图的工作效率和精度。在计算机系统软件属性管理菜单中，根据属性赋参数栏，对各种农用地分等因素值、分等指数参数值规定一定范围域，给范围域设置颜色参数，完成颜色参数设置后，农用地分等信息系统自动给数据图形的值域赋予颜色，进行农用地的各种因素图件和等别图件的制作，并根据系统内的条件生成点文件，把区域属性转换成等别号，图形上注解等级信息，由此完成广西壮族自治区农用地分等数据库的建立。

（七）农用地等别面积的汇总统计

根据等别图图形属性数据文件，在MapGIS软件实用服务功能上，打开投影变换菜单，点击工具栏，在属性生成文件文本目录下，打开图元文件，由图形属性库（各单元图形属性）生成文件，存为TXT格式的报表文件，再由TXT文件转为Excel电子表格，进行分等面积汇总。由图形属性文件转换成的Excel电子表格文件，保留了农用地各单元的属性，例如，乡（镇）、村、地类号、单元号、等别、面积等。在此基础上分村汇总等别面积，并结合各县（市、区）土地利用现状变更台账数据，进行单元面积平差。经过平差的农用地单元面积，分村、乡（镇）、县（市、区）、全自治区4级，在计算机上进行等别面积汇总统计。