第一篇：中国科学院GIS与RS试题
中国科学院GIS与RS试题
2000年GIS试题
一、名词解释（每个4分，共20分）1.空间拓扑关系 2.地址匹配 3.元数据 4.栅格数据结构 5.空间数据精度
二、简答题（每个10分，共30分）1.简述地理信息系统的组成
2.数字地形模型（DTM）的构建与应用 3.叠加分析
三、问答题（任选二，每个25分，共50分）1.地理信息系统的发展及趋势 2.时空动态数据结构研究
3.结合你的专业，论述GIS应用的关键技术问题
2000年RS试题
一、名词解释（每个5分，共25分）1.高光谱遥感 2.空间分辨率 3.大气纠正 4.色度空间 5.小波变换
二、论述题（任选三，每个25分，共75分）1.微波遥感的成像机理
2.多源数据复合的方法及关键技术 3.遥感的发展及前沿综述
4.结合你的专业，谈谈遥感应用的关键技术
2001年GIS试题
一、名词解释 1.地址匹配 2.地图精度 3.关系数据库 4.四叉树
二、简答题
1.Internet GIS的特点及应用 2.GIS的结构及功能 3.空间分析方法及应用
三、论述题 1.GIS的发展趋势
2.GIS与RS、GPS的集成方法
3.GIS空间分析功能的缺陷及改进方法
2002年GIS试题
一、名词解释 1.地理空间 2.行程编码 3.地址匹配 4.拓扑关系 5.空间数据元数据
二、简答
1.地理信息系统的组成与功能 2.数字地形模型的建立方法与特点 3.地理信息系统互操作
三、问答
1.GIS的发展历程
2.结合你的专业，谈一谈gis的应用与关键点
2002年RS试题
一、名词解释(20分)1.波谱分辨率 2.密度分割 3.全球定位系统 4.遥感制图 5.监督分类 二 简答(40分)1.多源数据信息融合的基本原理 2.雷达遥感的主要特征 3.纹理特征提取的方法 4.遥感信息地学评价标准 三 问答(40分)1.成像光谱仪的基本原理 2.遥感影像解译的主要标志
3.结合您的专业,谈谈遥感应用的关键技术
2003年GIS试题
一名词解释
DEM、TIN、平移转换、栅格结构，二、简答
1、GIS的组成
2、空间拓扑分析
3、GIS互操作
三、论述（任选二个）
1、GIS的发展简史和趋势
2、WebGIS的核心模型及其应用
3、结合您的专业，谈谈GIS的应用关键和潜在领域
遥感所的数据结构样题
一、填空题（每小题2分，共80分）
1.A node in a tree that does not have any children is called(a)a leaf；(b)an internal node；(c)a root；(d)an empty node；
2.对于一棵深度为2的二叉树，它的总节点数：
(a)至多7个(b)至多2个(c)节点数不限(d)至多4个
3.下面的伪码是对二叉树操作算法的片段： print(node){ if(there is a left child)print(left child);print data;if(there is a right child)print(right child);} 这个算法是：
（a）折半查找；（b）前序遍历；（c）中序遍历；（d）后序遍历；
4.下面哪个序列不是折半查找（二分查找）所访问的数值序列
(a)10, 20, 30, 40, 50；(b)50, 40, 30, 20, 10；(c)10, 20, 30, 15, 18；50, 40, 45, 42
5.递归函数可以调用自身多少次?(a)只多1次;(b)任意次数;(c)0 次;(d)至多2次;
6.分析下面函数： int f(int n){ if(n = = 0)return 0;if((n & 1)= = 0)return f(n/2);return f(n/2)+ 1;} 调用函数f(10)的返回值是：(a)1；(b)3；(c)5；(d)2；
7.假如n,m>=0，那么下面函数的功能是： int ff(int n, int m){ if(n == 0)return m;return ff(n-1, m*n);}
(d)30,(a)计算m *(n!)；(b)计算最大公约数；(c)计算最小公倍数；(d)计算(m + n)!；
8.给定长度为10的数组，归并排序由于对站所需的额外空间是(a)n+1；(b)n；(c)log n；(d)n2 ；
9.总的来说，哈希方法（hashing，也称散列方法）的主要问题在于：(a)哈希函数难以计算；(b)哈希表的存取速度慢；(c)会发生冲突；(d)哈希表占很多内存；
10.对于一个大小为m含有n项的哈希表，它的负载(load)因子是：(a)m1 END(a)5100(b)5000(c)4900(d)5101
36.要求一个线性表既能较快地查找，又能适应动态变化的要求，则可采用的查找方法是：(a)分块查找(b)顺序查找(c)二分查找(d)散列查找
37.下面哪种技术和分布式的软件体系结构无关(a)CORBA规范(b)中间件
(c)客户／服务器结构(d)主程序／子程序结构
38.下面哪种说法是不合理的
(a)程序 = 算法 + 数据结构(b)软件 = 程序 + 文档(c)对象 = 继承 + 封装(d)构件 = 接口 + 实现
39.被认为最有可能彻底解决“软件危机”的方法是：(a)软件复用(b)对数据结构的标准化(c)面向对象技术(d)原型开发模型
40.UML是指
(a)一种程序设计语言(b)一种通用的建模语言
(c)一种开发工具(d)一家著名的软件公司
二、在联欢会上，M个人围坐一圈，每人准备了一个节目。表演的顺序采用一种游戏的方法产生：从圈内选出1人记为1号，按顺时针方向每人的号数依次记为2号、3号„M号。由1号随机抽出一个号N（1<=N<=M），然后从1号开始顺时针方向1、2、3„顺序报数，每报到N时，这个人就出来表演节目，表演结束后，再从1开始继续向下报数，报到N的人就出来表演。凡是表演过的人，下一次报数时就跳过去，这样继续下去，直到M个人都表演完节目。请你编一个程序，用算法模拟这个过程，要求打印出表演节目人的顺序号。（15分）
三、有甲、乙、丙三个人和A、B、C三个不同的工作，每人一天只能干一个工作，且一个工作每天必须一个人干。下表表示的是甲、乙、丙三个人在A、B、C三个不同的工作岗位上工作一天所创造的价值：
A B C 甲 30 50 25 乙 35 30 20 丙 45 40 30
说明：甲在A岗位上干一天所创造的价值为30，在B岗位上干一天所创造的价值为50„
请编程确定如何分配工作（甲、乙、丙三人在什么工作岗位），三人一天共同创造的价值最多。（15分）
四、键盘输入一个高精度的正整数N（N不超过200位），去掉其中任意S个数字后剩下的数字按原左右次序组成一个新的正整数。编程对给定的N和S，寻找一种方案使得剩下的数字组成的新数字最小。（20分）
五、设G=(V, E)是一无向连通图。如果去掉G的某顶点后，G就不是连通图，这样的顶点称为割点，试用深度优先搜索，编程确定一个无向连通图的所有割点。（20分）
第二篇：08届peteron的RS/GIS申请总结 - [地理地质]
08届peteron的RS/GIS申请总结-[地理地质]
本科专业 GIS
申请方向 GIS/Geography
申请时间 2008/Fall
申请目标 GIS/Geography(United States/phD)
peteron的申请总结
终于可以对轰轰烈烈的2007秋季申请说再见了，学习一下modis同志，和GIS/RS专业（尤其RS）打算出国学习的同学分享一点自己申请的心得。先介绍一下自己的情况和申请的结果。
本人情况： BNU GIS专业，小本。GpA 3.5；TOEFL 637/5.0；GRE 620/800/4.5。
申请结果：
Rej：Duke University
Offer: Georgia Tech, U of Maryland College park, Boston University
Withdraw: U of Toronto, Michigan St U, U CA Santa Barbara, SUNY-ESF, LSU
因为心宜的offer来的早，其他学校都withdraw了，尽管几所都是很好的学校。
1.Rej：Duke University, Nicholas School
是第一个给消息的，也是第一个和最后一个据我的，ft。当时决定的晚，它家的deadline又早，所以材料准备不够好。申的是Earth and Oceanic Sciences，后来发现申错了，方向不合，因为搞遥感的都在Environmental Science&policy里。但对EOS里一个搞carbon cycling的牛教授Rob Jackson感兴趣，后来没有改。申完就觉得没多大希望，后来果然是被据了。
Environ有好几个用搞遥感的，用来作生态，海洋，水文等，如Jonathan L.Goodall 和patrick N.Halpin，后来我发信问，被告知他们喜欢招研究生。决定申duke是比较匆忙的，当时考虑申一个Top 10，还考虑stanford和mit，后来才定了申duke试试，材料准备不够好，而且背景不够，被据是料到的。
2.Offer：Georgia Institute of Technology，Earth and Atmospheric Sciences
我收获的第一个offer，当时很兴奋，算惊喜吧。
Robert Dickinson，呵呵，超级牛人，美国科学院和工程院院士，去年还评到了中国科学院外籍院士。原来搞陆面过程和气候模型的，现在在作数据同化，小组里满是中国人，都怀疑他不在的时候满屋子人就说中文了，呵呵。到北京来讲课的时候见到了，可惜没有机会去沾点牛气。
EAS这几年都比较有钱，系头是一个女的，很强悍，也有遥感的，EAS这几年的成就多亏她的英明领导了（这让我想起了pSU的Greg，呵呵）。希望有一天可以抗衡MIT的大气。里面有个中国的，女教授，北大毕业的。感觉EAS成了北大的大本营了，每年都给北大发offer，今年貌似发了3个。那边中国人很多。俺们和那还是有渊源的，院长跟dickinson干了5年，搞出一个community land model。prof.zhang也在那读的phd。作为工科院校，在理科上georgia tech也发展越来越好了。学校在atlanta，位置不错，就是黑人比较多。
3.Offer: University of Maryland College park，Geography
收获的第二个offer，而且就在得知georgia tech给我offer那天，当时就觉得好事连连阿，呵呵。是系主任john townshend（现在好像退了）电话通知的，很nice的一个英国人。在北京见到了，而且很好的聊了，一开始被误以为是研究生，当时就看了我的pS和简历，感觉给他的第一印象帮了我很大忙。和教授见了面谈谈对申请非常有帮助，大家要抓住任何可能的机会！John主要作land cover，植被遥感资历很深，他的那个GLCF提供免费数据下载，确实很不错，是环境数据共享计划的一部分。他还负责MODIS的Land cover产品开发。
另外说说prof.Liang吧，他习惯招研究生，其实umd总体也是这样的，搞遥感数据同化，也是为遥感产品（e.g.,FpAR）服务。和师大这边联系挺多，尤其是师大和遥感所共建了实验室www.xiexiebang.com，他经常跑来跑去的，小文老师的师弟，呵呵，出了一本书，quantitative remote sensing of land surfaces。他带的学生Fang和Qin也都很厉害。还有好几个老师，prince，justice，都不错。Umd项目很多，给人选择性大。
想说一下umd的大气科学系，有作遥感的，中国人有prof.Li和prof.Zeng，Li很强阿，南气毕业的。Zeng在北京见过，很nice，还帮我看了一下简历，呵呵。
4.Offer：Boston University, Geography
陆地遥感的大牛校，刚出来的全美地理系falcuty productivity index中bu排在第三。和umd一样，有作遥感数据产品，但风格还是不一样的。Bu那边更侧重定量遥感，对数理要求很高，刚入学还有一个skill assessment，曾招过学物理的师兄。师大和bu有博士联合培养计划，是小文老师一手推动的，所以有好几个师大的在那边。小文老师原来的副导alan现在基本不做科研了，主要管教学和研究生事务。原来对那个climate&vegetation center挺感兴趣的，中心主任Ranga也很牛，后来听说是印度人，对学生很push，就没联系他。建议后来者还是要考虑这方面的因素。好多老师都是可以考虑的，curtis，mark等，curtis现在是landsat science team的小组长。地理位置也很不错，那边高校挺多。貌似Bu毕业生也很抢手，stanford的一个作land cover的日本女就是bu毕业的，UNC的prof.Song也是bu毕业的，还一个在ucsb的。
5.Withdraw：Michigan State University，Geography
prof.Qi是Ctr for Global Change & Earth Observations的主任（http://globalchange.msu.edu/qi.html），项目挺多的，好几个我都感兴趣。Qi老师人也很好，在地理所时跟他了解申请的东西，很仔细的说了，回邮件也很详细，真是感动。因为SpEAK考试我考的太糟糕，不能拿TA，Qi很nice的说在帮我争取RA，又是感动阿。。听说我们这原来有一个都定了去他那的，可惜签证没下来，可惜。。MSU对Toefl分数要求还挺高，竟然说要上630。但如果其他方面很强，也是不错的。
6.Withdraw：University of California, Santa Barbara，Geography
诱人的加州和GIS牛校阿，小文老师的母校，呵呵，感觉GIS更牛，毕竟是ncgia的老大嘛，2006 geoinformatics时goodchild去武测了，传说很多人追着合影，不知道以后有没有机会一睹牛人风采。
Dar Roberts在植被遥感上很牛（http://www.lifesci.ucsb.edu/eemb/resources/tepee/index.html），但他现在没什么遥感上的项目，正在作加州的carbon cycling，因为本身我对此挺感兴趣，还是申了，对本科生只能先申MA。Annemarie Schneider，就是从bu毕业的，很pp噢，有点偏人文和经济角度（human dimensions of global change）。
7.Withdraw：University of Toronto, Geography
申的唯一的一所非美国的学校，我是冲着prof.Chen去的，记得第一次知道他还是老师课时提到他的五尺度模型，呵呵。不去ut确实让我感觉可惜，在地理所见过chen两次，人很和气，真是典型的科学家印象，去年评到加拿大院士了。在遥感，carbon cycling，气候多个方向都有作，给我的选择性很大。但估计对申请人的大气，数理等方面的要求是很高的。他在南大应该也带学生，在北京与地理所交流挺多的。UT不要求GRE成绩，但有的话提供估计有帮助，所以我估计，免费送分可以不送，到后来寄一个复印件就行了。我当时不了解，浪费了一个名额。
8.Withdraw：State University of New York, College of Environmental Science and Engineering，Environmental Resources and Forestry Engineering
俺们prof liu就是那毕业的，确实是一个很精悍的牛校。那个希腊gg，maine毕业的，刚到esf, 还没有拿到tenure，估计是modis那个帖子的影响，发现好几个人都联系了他。第一次让我感受到作application video的艰辛和乐趣，呵呵。他作的很偏技术，图像处理和机器学习一块的，貌似很喜欢要中国的学生。他很看重数理能力，还一直跟我强调他们作engineering的，硕士给的是MS而不是MA，ft。
9.Withdraw：Louisiana State University，Geography&Anthropology
用来保底的，申请费才25刀。联系的Anthony J.Lewis，资历挺深，但被告知马上要退休了，并很nice的推荐另一个作气候的给我，ft，谁知道后来收到一个貌似admisstion的信说还是lewis带我，有点被玩的感觉。
以上是我最终申的9个学校，刚开始也对好几个其他的学校了解了，但基本被modis的牛贴涵盖了，我就不重复了。在这里希望GIS/RS背景的申请者能把眼光放大放远一些，不要局限在小的空间里，GIS或RS是很小的领域，作为技术，其应用却是极其广泛的，看到这一点，申请的选择性才大。在各个申请要素上，觉得难免有些学校对GpA，GT要求很硬，但大部分是有弹性的，任何一方面突出都可能带来好运。我感受很深刻的一点是，pS一定要好好写，把自己的经历，联系自己的兴趣和对本领域研究的看法见解说出来，会让你的申请很出彩的。最后感谢我漫漫出国路上家人，老师，同学和飞友们给与的帮助和鼓励，祝愿大家都实现飞跃梦想。
第三篇：南京师大GIS原理课程试卷GIS和RS专业2011年课程试卷
《地理信息系统原理》研究生（硕士）课程试卷
（2011-2012第一学期）
地图学与地理信息系统专业
地图制图学与地理信息工程专业
遥感技术与应用专业
一、试结合实例论述在GIS中，采用矢量空间数据模型和栅格空间数据模型的优劣（10分）。
二、某个位于平原、湖泊和河网较为发达的县级行政区，拟进行土壤适宜性评价，通过实地GPS点位测量和采样分析，获得了除河流、湖泊、水库等外均匀分布的n个调查样点的土壤特性（PH值、含氮量、粒度等）数据。试问如何根据这些调查数据及收集到的该区1:5万地形图，得到该县区域内的土壤特性空间分布特征？要求给出相应的数学模型、数据处理流程、数据处理的伪代码程序（18分）。
三、设计一种Voronoi多边形空间数据结构，并利用该数据结构编程实现对某区域n个
地面气象观测站的Voronoi多边形生成（以Voronoi多边形各气象站代表的子区气象特征），要求给出算法模型、程序代码及运行结果（20分）。
四、随着城市化的发展，某市原有的垃圾填埋场已无法满足城市垃圾处理的需要，迫切
需要进行新垃圾填埋场的建设，该市拟运用GIS系统进行新垃圾填埋场的辅助选址。请你从安全、便捷、保护基本农田和生态环境的多角度出发，设计合理的分析或决策模型，讨论与此相适应的数据源、数据处理与分析方法和决策模型（18分）。
五、有某一位于丘陵地区的城市（面积约200km2左右），2011年10月通过航空摄影，按照1954北京坐标系获得了完整覆盖该区域比例尺为1:5000的正射影像、5米分辨率的数字地面模型以及符合国家1:5000地形图制图规范的数字地形图（DWG格式）。为了实现这些数据的共享和服务，该市拟建立1980西安坐标系的城市基础地理信息系统。请就该系统的基础地理数据库建设给出数据组织方案、数据处理及数据更新方案（22分）。
六、利用典型GIS提供的制图输出功能，以及所提供的全国1:400万基础地理数据以及
2011年中国统计年鉴，设计和制作中华人民共和国以省为单位的人口分布图（统计至2009年末，包括人口数、人口密度及性别比），要求给出设计方案、制作方法及专题地图（12分）。
注意：（1）若发现同一题有两份及以上相同的答案，则这些试卷的该题都以0分计；
（2）答卷封面采用校研究生课程考试统一封面格式（大小放大为A4幅面）。
第四篇：RS和GIS技术在土地例行督察实践中的应用研究
RS和GIS技术在土地例行督察实践中的应用研究
摘要：通过解译不同时相的遥感影像，提取新增建设用地变化图斑，并利用GIS技术对有关数据进行空间分析，将RS和GIS技术无缝地融入到土地例行督察实践当中，有效地提高了督察工作效率。本文以国家土地督察成都局实际开展的土地例行督察工作为例，阐述了从数据资料获取、处理到最终成果应用的一整套技术流程，分析和总结了RS和GlS技术在土地例行督察实践中的应用情况和技术方法，并对今后土地例行督察工作的开展模式进行了探讨。
关键词：土地督察 国土资源建设用地 RS GIS
一、引言
近年来，遥感（Remote Sensing，简称RS）和地理信息系统（Geographic Information System,，简称GIS）技术在国内、外迅速发展。RS可以实现快速、准确地获取大量特定时间和区域内直观的地表影像信息，具有宏观证，特征突出、整体性协调和可比胜强等特点，能为GIS提供可靠、丰富和多维的数据源；GIS可以实现对空间地形数据与信息数据的集成化管理、分析，为RS和各种数据提供高效的集成分析平台。随着RS和GIS技术的日趋成熟，不仅带来了国土资源管理工作的高效率，也使得土地例行督察工作实现信息化、科学化和规范化成为了可能。
本文以笔者亲自参与的土地例行督察实践为例，以遥感影像选取与处理、GIS数据收集与分析等方面的内容为切入点，对RS和GIS技术在土地例行督察实践中的应用情况进行了分析和总结，并对工作中涉及的相关问题进行了有益探讨。
二、遥感影像选取与处理
1.几种主要的高分辨率遥感影像数据源
高分辨率的卫星影像通常是指影像的空间分辨率在10米以内的遥感影像。早期高分辨率传感器的研制与应用主要是在军事领域，主要以大比例尺遥感制图和对地物的分析与人类活动的监测为目的，20世纪90年代以后才逐渐进入商业和民用领域的范围，并迅速发展起来。1993年l月，美国Space Imaging公司首先领到了制造和经营3米分辨率传感器的许可证，随后l米分辨率的许可证陆续发给了洛克希德·马丁（Lockheed Martin）公司、Earth—View公司、Ball公司等。
在土地例行督察实际工作中，利用前后两个时相的卫星遥感影像提取变化图斑是一项非常重要的作，为保证提取变化图斑的精度和准度，遥感影像的空间分辨率起着至关重要的作用。通常情况下，要使提取变化图斑达到3亩的上图要求，一般要求遥感影像空间分辨率在5米以内，这样才能确保数据的质量。目前，商业和民用市场上空间分辨率在5米以内的卫遥感影像数据源主要有法国的SPOT—5卫星、印度的IRS一P5卫星、日本的ALOS卫星、美国的Quick Bird和GeoEye一1卫星、德国的Rapid Eye卫星星座等。
SPOT一5卫星于2002年5月4日成功发射，搭有3种成像装置，能够获取4个波段空间分辨为10米的多光谱影像和空间分辨率为2.5米的色影像，主要景幅宽为60公里×60公里，能够满足例尺为l:25,000的制图要求，并且最快能够在5天重访同一地点。需要说明的是，SPOT一5提供的2.5米空间分辨率是通过Super Mode。成像处理技术、利用两幅5米分辨率的影像处理生成的影像产品，并非真正意义上的2.5米分辨率。
IRS一P5卫星简称PS，又名CartoSat一1，于2005年5月5日成功发射，搭载有两个分辨率为2.5米的全色传感器，连续推扫，可形成同轨立体像对，通常的重访周期为5天，可用于地形图制作、高程建模、地籍制图以及资源调查等领域。P5卫星设计寿命为5年，具备真正2.5米分辨率，应用尺度能够达到1:10,000的制图要求。
ALOS卫星，又称高级陆地观测卫星（Adcanced Land Obsering Satellite，简称ALOS)，是JERS一l与ADEOS的后继星，于2006年1月24日成功发射，设计寿命3一5年，搭载有3个传感器，能够获取全球高分辨率的对地观测数据，主要应用于测绘、区域环境观测、灾害监测和资源调查等领域。ALOS卫星能够获取4个波段空间分辨率为10米的多光谱影像和真正2.5米空间分辨率的全色影像，每景幅宽为35公里×70公里。
Quick Bird（快鸟）卫星，于2001年10月18日由美国Digital Globe公司成功发射，是目前市场化运作最好的一颗亚米级分辨率卫星，能够获取4个波段空间分辨率为2.5米的多光谱影像和空间分辨率为0.61米的全色影像，每景幅宽为16.5公里×16.5公里，最快重访周期为4天，卫星设计寿命为7年。
GeoEye—l卫星，于2008年9月6日由美国GeoEye公司成功发射，能够获取4个波段空间分辨率为1.65米的多光谱影像和空间分辨率为0.41米的全色影像，每景幅宽为15公里×15公里，最快重访周期为2～3天，并可任意角度成像。卫星设计寿命为7年，燃料充足可达15年。
Rapid Eye卫星星座，由德国Rapid Eye公司于2008年8月29日发射并组网成功，具有覆盖面积大、分辨率高和同一天内重拍同一区域等特点。由5颗相同对地观测卫星组成的Rapid Eye卫星星座，其空间分辨率为5米，每天能够下载超过4百万平方公里的高分辨率、多光谱影像，能够在15天内覆盖整个中国。卫星设计寿命为7年。
如何结合当地实际，选取合适的遥感影像数据，为土地例行督察工作顺利开展提供数据保障，是当前面临的一个具体问题。对于土地例行督察卫作，往往要求前后两个时相的遥感影像间隔在1～2年左右，太长或太短都不行。此外，针对不同的地区和成果要求，在确定遥感影像数据源时也会有所不同。一般情况下，选取遥感影像的流程是：首先广泛查询被督察区域的遥感影像数据源，再结合前后时相、覆盖情况、影像质量和成果要求等方面综合考虑，最后确定要选取的遥感影像数据。具体而言：
（1）在前后时相上，最好是离现在最近的一期影像和跟现在一年左右的影像，或者是跨一个自然的两期影像。
（2）在覆盖情况下，最好是能为同一卫星的影像艇盖，尽量避免多源数据的情况；最好是单景覆盖或尽量少的景数覆盖，避免影像拼接等误差的产生。
（3）在影像质量上，最好重点区域都位于卫片的中心区域，以避免产生变形；最好整景影像没有云和雾，以避免遮挡地物和影响影像质量。
（4）在成果要求上，对于地物密集且零星分布的重点地区，可选择分辨率1米以下的卫星数据，以保证数据提取的精度；对于地广物稀且集中分布的地区，选择分辨率2.5～5米的卫星数据即可满足要求。
2．高分辨率遥感影像数据处理的一般方法
在进行数据处理前，有必要根据项目的具体要求，选定相应的技术依据和参考标准。针对土地例行督察工作的实际，可作为数据处理工作依据的技术规范主要有：《土地利用动态遥感监测规程》、《第二次全国土地调查底图生产技术规定》、《土地利用现状分类》和《国土资源大调查土地利用动态遥感监测项目管理制度（试行）》等。为了更好地规范数据成果，便于今后的数据建库和使用，需要在数据处理之前明确各数据成果的格式要求和空间参考标准。在土地例行督察实际工作中，最主要的数据成果是被督察区域的数字正射影像（Digital Orthophoto Map,简称DOM）和新增建设用地变化图斑一般而言，对上述数据成果的栅格数据要求为Geo Tiff格式，矢量数据要求为shp格式，并统一空间参考标准：平面坐标系为“1980西安坐标系”，投影方式为“高斯一克吕格投影”，高程基准为“1985国家高程基准”。
在选定好前后两个时相的卫星遥感影像后，通过实测GPS控制点和l:5万（或更大比例尺）的数字高程模型（Digital Elevation Model,称DEM）进行正射纠正，得到前后两个时相的DOM，从而提取前后两个时相的新增建设用地变化信息，制作相关图件，为土地例行督察工作开展提供数据支撑。遥感影像数据处理的总体流程如图1所示。
从最初的前后两个时相的卫星遥感影像选取，到最终的新增建设用地变化图斑提取，对土地例行督察工作而言，DOM生产制作和新增建设用地变化图斑提取是最为关键的两个环节。
在DOM的生产制作过程中，首先要明确相关的精度要求：
（1）平面精度。DOM地物点相对于实地同名地物点的点位中误差，平地与丘陵地不得大于5米，山地、高山地不得大于7.5米。特殊地区可放宽0.5倍。
（2）镶嵌限差。利用SPOT一5或IRS一P5卫星影像制作的l:10,0000 DOM之间的镶嵌限差，平地、丘陵地为5米，山地、高山地为8米。其他卫星遥感影像DOM制作过程中的镶嵌限差也可参照该精度要求。
（3）接边精度。在几何图形方面，相邻图幅接边地物要素在逻辑上保证无缝接边；在属性方面，相邻图幅接边地物要素属性应保持一致；在拓扑关系方面，相邻图幅接边地物要素拓扑关系应保持一致。
为保证上述精度要求，对DOM制作过程中控制资料的选取也有相关的要求：
（1）平面控制。采用CPS实测控制点进行平面控制，控制点个数要满足选取解算模型的要求，并且均匀分布整景影像。
（2）高程控制。以l:50,000比例尺DEM作为程控制，并参照《基础地理信息数字产品1:10,000、1：50，000高程模型》（CH/T 1008—2001）中相关规定对DEM进行检查，重点检查以下内容：①相图幅的DEM应有重叠区域，且接边后不能出现裂隙象；②重叠区域的高程值保持一致；③1:50,000比尺DEM格网尺寸不低于25米，高程数据取位1米。
利用PCI、GeoImagine、ERDAS、ENVI专业遥软件，以GPS实测控制点作为平面控制，以1:50,000比例尺DEM作为高程控制，利用卫星的星历参数，立起纠正模型，对全色影像和多波谱影像分别正射正，并在此基础上融合全色影像和多波谱影像，生成原始空间分辨率模拟自然真彩色的数字正射影像，然再对正射影像进行镶嵌和色彩匹配，使得影像纹理晰、色调均匀、反差适中，最后生成DOM。这也是DOM制作的首选方法，数字正射影像（DOM）生产流程如2所示。
正射纠正中需要注意的几个问题：
（1）正射纠正模型选取。常用正射纠正模型有物模型、有理函数数学模型及几何多项式模型。一般言，图像处理中采用最多的是物理模型，这是根据卫星历参数建立起来的严密模型，是正射纠正的首选型，适合于能提供严格卫星星历参数并有DEM的影数据。物理模型可以独立对每景遥感影像进行控制，立纠正模型或通过相邻景间的连接点进行多景区域制，为每景影像建立区域性纠正模型。
（2）控制点选取。控制点应在影像放大2～倍的件下选取，均匀分布控制点的个数根据纠正模型、地形情况、侧视角等条件确定。
（3）采样间隔。正射纠正影像采样间隔应与全色影像的原始分辨率一致，全色或融合数据的光谱特征应与未正射纠正前保持一致。
全色与多光谱影像融合中需要注意的几个问题：
（1）融合数据要求。融合中多光谱影像的分辨率要求不低于全色影像分辨率的4倍。但至于是否同步获取、同一时相、同一卫星等不做严格要求，在有条件的情况下，尽量用同步获取的同一时相数据。
（2）融合质量要求。影像数据要求纹理清晰、光谱信息畸变小、色调均匀、反差适中、色彩接近自然真彩色的效果，能明显区分主要土地利用类型。（3）融合方法。影像融合以景为处理单元，具体方法可根据影像的质量、灰度区间、光谱范围、地物特征、地形情况等因素，进行综合判断和选择。可采用的方法主要有HIS变换法、主分量变换法、小波变换法、PAN-SHA RP法等。
（4）融合前影像处理。对全色影像，可使用各种滤波、边缘增强算子和灰度线性拉伸等方法，以提高影像的亮度，增强地物之间的反差，突出纹理细节，同时要尽量避免产生噪声；对多光谱影像，可采用线性拉伸、波段组合和调整亮度（对比度、色彩平衡、色度、饱和度）等方法，进行色彩增强处理，拉大不同地类之间的色彩反差，突出其多光谱彩色信息。
（5）融合后影像处理。融合后，由于影像亮度偏低、灰阶较窄，可采用线性拉伸和调整亮度（对比度、色彩平衡、色度、饱和度）等方法进行色调调整，尽量保留融合数据的光谱信息和空间信息。全色和多光谱影像数据融合效果如图3所示。
在制作完成DOM后，最重要的工作就是提取新增建设用地变化图斑，对两个时相的DOM，利用图像差值和光谱特征变异等计算机自动化处理方法突出发生变化的部分，指导人机交互提取各类建设用地变化图斑，以达到互相检核和减少信息漏判、误判等情况。新增建设用地变化图斑提取流程如图4所示。
3．土地例行督察的遥感影像数据成果形式
对于一般的DOM产品而言，只需要按照标准分幅进行整饰和建库，但土地例行督察＿［作一般是针对某个特定的行政区域开展工作，因此其数据形式有特殊的要求。
（1）DOM影像文件。要求完全覆盖被督察区域，叠加新增建设用地图斑，并按乡镇行政区划分别制作影像文件，存储为Geo Tiff格式。
（2）DOM整饰文件。要求包括图廓整饰、注记、乡级以上行政境界，存储为Photoshop的psd格式。
（3）DOM元文件。用于记录D()M制作的相关信息，如数据源、数据质量、数据结构、定位参考系、产品归属等方面的信息，存储为txt文本格式。
（4）矢量文件。对提取的新增建设用地图斑，利用ArcGIS或MapGIS的专业GIS软件建立起与变化图斑相关的字段属性（图斑编号、面积、周长、前期地类、后期地类、所在乡镇、前期影像、后期影像、所在图幅、中心点坐标、备注等），以方便数据统计和后续数据建库。
三、GIS数据收集与分析
1．土地例行督察专题数据收集
根据土地例行督察L作的需要，一般会提前1个月左右完成对被督察区域的遥感监测变化图斑提取工作，这是全部数据资料的基础，也是开展土地例行督察工作的基本资料，但为了更加有效地利用这此数据成果，确保督察工作更有针对性，还需辅以被督察区域的相关专题数据。具体数据包括：
（1）土地利用现状数据。要求被督察区域参照《土地利JIJ数据库标准》（TD/T 1016—2007）提供历年土地利用变更调查数据。
（2）土地利用总体规划数据。要求被督察区域参照性《县（市）级土地利用规划数据库标准》（金土工程试行）提供县、乡（镇）两级土地利用总体规划数据，以及规划调整方案、文档和规划调整前后的数据。
（3）基本农田数据。要求包括省级下达的基本农田保有量、耕地保有量、建设用地指标等数据。
（4）勘测定界数据要求被督察区域提供与变化图斑涉及宗地相对应的审批资料和勘测定界数据，以及地方国土资源行政主管部门对变化图斑的自查自纠台账和相关资料。
（5）工业园区四至范围数据。
（6）耕地补充、基本农田补划和土地整理复垦开发等数据。
在收集到上述数据资料后，首先要做的工作就是数据顶处理，主要包括：数字化各种数据的纸质图件，统一各种数据的空间参考基准，录入种数据的相关属性信息等。
2.地例行督察中的GIS空间分析
（1）变化图斑和勘测定界数据叠加分析
利用ArcGIS等专业的GIS软件，将处理好的DOM作为底图，并在此基础上叠加新增建设用地变化图斑和与图斑涉及宗地相对应的勘测定界数据，可以已日见的判断新增建设用地变化图斑涉及宗地是否按规定办理了农用地转用与土地征收审批手续，是否存未批先用、少批多占、批甲占乙等违法违规用地行乡变化图斑和勘测定界数据叠加效果如图5所示。
从图5中可以看到44、45、51、55、56号等新增设用地变化图斑所涉及的宗地没有按规定办理相应征转审批手续，初步可以确定其涉嫌未批先用。因此，在土地例行督察工作中，应对上述图斑进行重点核查在实际工作中，通过对相关卷宗资料仔细审查，结合外业现场的实地核查，确认44、45、51号图斑均属违法违规用地，而55、56号图斑经补充提供相关材料后认其符合相关法律规定。
（5）变化图斑和土地利用总体规划数据叠加分扫
在土地例行督察工作中，审核被督察区域土地用总体规划的执行情况，是一项重要的工作内容。利ArcGIS等专业的（;IS软件，将被督察区域的土地利总体规划图作为数据底图，并在此基础上叠加新增设用地变化图斑，可以清楚地判断新增建设用地变图斑涉及宗地是否符合土地利用总体规划。同时可检验被督察省级人民政府农用地转用和土地征收审事项是否符合土地利用总体规划，进而研判该土地批的合法合规性，全面了解其建设用地审批的真实健合法性，评估其依法履职状况。变化图斑和土地利用体规划数据叠加效果如图6所示。
（6）变化图斑和土地利用现状数据叠加分析
在土地例行督察工作中，审核被督察区域政府地保护目标责任制的落实情况，是一项重要的E作容。特别是针对新颁布的巧号令中涉及的违法占用地面积占新增建设用地占用耕地总面积的比例计算题，是一项极其重要又非常费时的工作在实际工中，可以利用ArcGIS等专业GIS软件，将被督察区域的土地利用现状数据作为底图，并在此基础上叠加新增建设用地变化图斑，通过以5的空间分析功能，可以准确、高效地统计每个新增建设用地变化图斑占用地类的情况，首先可以研判被督查区域省级人民政府建设用地审批的地类与现实地类的真实性，掌握其是否依法批地的状况；其次是可以了解被督察地区的违法违规用地占用耕地的具体数值，为依法按监察部巧号令对其政府问责提供依据。
具体而言：首先是对RS处理后得到的新增建设用地变化图斑与被督察区域的土地利用现状数据进行数据处理，其重点就是配准空间参考基准和规范土地利用现状数据的属性（参照《土地利用现状分类》（GB/T 21010—2007）进行），这些工作都可以通过ArcGIS等专业GIS软件完成；然后是根据新增建设用地变化图斑和土地利用现状数据的拓扑关系，进行空间分析运算，从中可以得到每个变化图斑范围内共涉及占用哪几种不同的地类（根据土地利用现状数据的属性信息来判断，如01代表耕地、02代表园地等），并可以计算出占用每种地类的具体面积；最后根据《土地利用现状分类》与《中华人民共和国土地管理法》“三大类”对照表，按地类代码对应地将其归为农用地（耕地）、建设用地和未利用地等几大类，并分别统计汇总出各类面积即可。
变化图斑和土地利用现状数据叠加效果如图7所示。变化图斑占用地类汇总结果如表1所示。
此外，还可以将耕地补充、基本农田补划、土地整理复垦和开发（工业园）区四至范围等数据进行叠加分析，审核被督察区域耕地补充和基本农田补划的落实情况，以及是否存在违规扩区等情况。
四、分析和小结
通过前面的论述我们可以看到，当前可选择的遥感影像数据源还是很多，而且今后还将不断有新的卫星遥感影像面世，在实际工作中我们应根据具体工作需要有针对性地进行选择。对于高分辨率遥感影像的数据处理，在大多数情况下都能参照前面论述的方法进行，对于一些新发射的卫星或者一些不太常用的卫星影像数据，其基本的处理流程和技术方一法都是相同的，只是在具体处理时需要对一些参数进行特别设置。利用GIS空间分析的确可以大大提高督察工作效率，但前期的土地例行督察专题数据收集工作至关重要。
综上所述，RS和GIS技术给土地督察工作提供了很好的科学平台和技术手段，深入研究和应用这些技术对我们今后的土地督察工作十分必要这里，笔者简要介绍了RS和GIS技术在土地例行督察实践中的用情况，以求能抛砖引玉，与广大同仁相互交流、相学习、共同提高。
参考文献
[1]梅安新等.遥感导论[M].北京：高等教育出版社，2001.[2]乌伦，刘瑜，张品等.地理信息系统—原理、方法和应用[M].北京：科学出版社，2002.[3]高分辨率卫星遥感影像应用解决方案.http://www.gisforum.net/bbs/ [4] 徐丽萍.SPOT—5 卫星系统性能概述.航返回与遥感.2002
第五篇：GIS与银行业
GIS与银行业
GIS（Geographic Information System）--地理信息系统，可以对在地球上存在的东西和发生的事件进行成图和分析。GIS技术把地图这种独特的视觉化效果和地理分析功能与数据库操作（例如查询和统计分析等）集成在一起。这种能力使GIS与其他信息系统相比有着独到的优势，从而使其在广泛的公众、个人和企事业单位中，对展现资源、解释事件、预测结果、规划战略等过程都具有实用价值。
GIS目前已越来越多的应用于各家银行的管理体系之中，包括公众服务、商业分析、实体渠道管理（包括ATM、自助银行及网点的管理）、加钞押运管理、规划选址等各个方面。GIS技术的运用也逐渐成为银行业提高未来综合竞争力的重要手段。目前我行将GIS运用于渠道管理及押品估值中。
金融服务机构通过GIS建立空间信息服务平台，动态发布和管理对应商业资源数据，吸引目标消费群并密切与商业资源机构的合作。利用GIS提供的基于电子地图的地理查询、分析比对等多样化的客户服务，为提高银行服务质量及其竞争力提供了有力支撑。这种服务模式也使得用户更容易找到需要的商业数据，获得高效率、高满意度的金融服务体验。除了为公众提供基于地理的分析查询，GIS另一个主要应用是服务于银行内部相关管理部门，基于GIS的实体渠道监控为及时、直观地了解自助设备（网点）的运营状况提供帮助，各级主管部门和人员可以基于地图来及时准确地查看到各种信息，同时还可以利用这些基本信息，加强对各级主管部门和人员的监督管理。
此外，GIS将帮助金融分析专家从地理空间的角度进行商业分析，为自助设备（网点）布局评估，提升网点应用价值提供技术支撑，结合区域经济数据来明确营业区域；分析市场渗透；衡量市场活动的效果；定位潜在市场区域并进行市场开发，定位可获得高增长的微型市场；确定有效的目标市场多样化等等，各种商业分析手段将为银行管理人员决策提供依据。
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