gis演算法研究

『壹』 GIS選址方法

歸納起來，GIS選址方法主要有層次分析法、重心法、網路覆蓋模型和模擬模擬法等幾種方法，下面對這幾種方法進行簡要的分析。

1.層次分析法

層次分析法是美國運籌學家T.L.Saaty教授於20世紀70年代提出的一種實用的多方案或多目標的決策方法。它合理地將定性與定量的決策結合起來，按照思維、心理的規律把決策過程層次化、數量化，特別適合那些難於完全定量進行分析的復雜問題。它首先將所要分析的問題層次化，即根據問題的性質和要達到的總目標，將問題分解成不同的組成因素，按照因素間的相互關系及隸屬關系，將因素按不同層次聚集組合。形成一個多層分析結構模型，最終歸結為最低層（方案、措施、指標等）相對於最高層（總目標）相對重要程度的權值或相對優劣次序的問題。

層次分析法的優點是：(1)簡單明了，提供了層次框架，便於整理思路；(2)通過對比進行標度，增加了判斷的客觀性；(3)把定性判斷與定量推斷結合，增強科學性和實用性。

然而層次分析法也存在明顯的不足：(1)層次分析法客觀性很高，因素較多（超過9個）時，標度工作量太大，易引起標度專家反感和判斷混亂；(2)層次分析法也有致命的缺點，它只能在給定的策略中去選擇最優的，而不能給出新的策略；(3)層次分析法中所用的指標體系需要有專家系統的支持，如果給出的指標不合理則得到的結果也就不準確；(4)構造判斷矩陣時，由於受資料、信息和分析人員水平的限制，很難准確地用「稍微！ 重要」、「較為重要」 和「極端！ 重要」 等模糊字眼來表示兩元素間的關系，評價結果受人為主觀因素影響大，且判斷矩陣的一致性不甚理想。

層次分析法可用於CO₂地質封存選址工作中，這主要是由地質封存選址的多因子性決定的（參見第六章第四節多因子排序選址技術的GIS實現）。在因子權重分配結構表中可以看出，因子根據特性劃分為指標層A、指標亞層B、指標亞層C和具體指標層D。在劃分層次時，要考慮因子的歸屬關系。另外，具有一票否決的因子應予以關注，並在評價時單獨考慮，不計入同一層級的因子權重計算中。

2.重心法

重心法是單個設施選址最常用的方法，如物流配送中心、油庫選址、庫房、工具設備存放點、停車場等，重心法也常常用於剔除一些不合適的備選方案。重心法是一種靜態的方法，將需求點看成是分布在某一平面范圍內的物體系統，各點的需求量和資源量分別看成是物體的重量，物體系統的重心點將作為選址空間的最佳設置點。

GIS中的最短路徑分析是重心法中常用的方法。

重心法的優點是：(1)計算簡單，數據容易搜集，易於理解；(2)對於單一設施定位時應用解析方法簡便易行；

重心法的不足有：(1)自由度過多導致計算量較大；(2)迭代法計算求得的最佳地點實際上往往很難找到；(3)對於復雜的選址問題，使用重心法常常感到困難，通常需要藉助其他更為綜合的分析技術。

若碳源分布清楚，目標靶區地質條件相似，為求得最佳CO₂運輸路由，即可用該方法進行選址。

3.網路覆蓋模型

網路覆蓋模型可用於移動基站覆蓋、服務網點覆蓋、油庫最大覆蓋面積選址等多方面，可解決對於需求已知的一些需求點，如何確定一組服務設施來滿足這些需求點的需求，也就是需要確定服務設施的最小數量和合適的位置。可分為兩種不同的模型：集合覆蓋模型（用最小數量的設施去覆蓋所有的需求點）和最大覆蓋模型（在給定數量的設施下，覆蓋盡可能多的需求點）。前者常用啟發式演算法；後者常用貪婪演算法。移動基站覆蓋等選址可以首先根據GIS中地圖進行場址初選，根據數字地形圖，生成正射三維影像，或進行三維瀏覽，從而能夠快速地把握整個地區的地形特點，同時參考已有的站點、居民區位置、道路位置，就可以初步推測若干個比較合理的站址。初選出部分地址點後可以使用DEM分析方法優化站址選擇方案，使用GIS中的同時分析計算出幾個候選站點的可視域，並把可視域疊加到地圖上，依此衡量是否能夠覆蓋決策者感興趣的區域。

在綜合考慮碳源（需求點）、場地封存規模（最大覆蓋模型）、交通條件或道路位置，在選址地質條件清楚的情況下，可用此法確定場地范圍，為灌注井布置提供經濟上的依據。

4.模擬模擬法

模擬模擬方法是將實際問題用數學方法和邏輯關系表示出來，建立數學邏輯模型，利用計算機來運行模擬模擬模型，模擬時間系統的運行狀態及其隨時間變化的過程，對一個系統按照一定的作業規則由一個狀態變換為另一個狀態的動態行為進行描述或分析，並通過對模擬模擬運行過程的觀察和統計，得到被模擬模擬系統的輸出參數和基本特徵，以此來估計和推斷實際系統的真實參數和真實性能，然後通過模擬計算及邏輯推理確定最佳布局方案。

模擬模擬法的優點有：(1)直觀形象，清晰明了；(2)研究結果相對解析方法更接近於實際的情況。

其缺點是：(1)進行相對比較嚴格的模型的可信性和有效性的檢驗；(2)有些模擬系統對初始偏差比較敏感，往往使得模擬結果與實際結果有較大的偏差；(3)要求設計人員必須具備豐富的經驗和較高的分析能力，面對相對復雜的模擬系統。

模擬模擬方法在CO₂地質封存選址工作中主要應用於具體的單點位置選取及灌注井施工選點等工作。在具體使用時應結合其他數值模擬方法綜合運用。

當然，應用空間選址方法進行選址不是單一方法的簡單運用，可以是好幾種方法綜合的使用，另外，還可以使用模糊聚類法、遺傳演算法等眾多演算法進行數學建模。

『貳』 幾種GIS空間插值方法

GIS空間插值方法如下：

1、IDW

IDW是一種常用而簡便的空間插值方法，它以插值點與樣本點間的距離為權重進行加權平均，離插值點越近的樣本點賦予的權重越大。 設平面上分布一系列離散點，已知其坐標和值為Xi，Yi, Zi （i =1，2，…，n）通過距離加權值求z點值。

IDW通過對鄰近區域的每個采樣點值平均運算獲得內插單元。這一方法要求離散點均勻分布，並且密度程度足以滿足在分析中反映局部表面變化。

2、克里金插值

克里金法（Kriging）是依據協方差函數對隨機過程/隨機場進行空間建模和預測（插值）的回歸演算法。

在特定的隨機過程，例如固有平穩過程中，克里金法能夠給出最優線性無偏估計（Best Linear Unbiased Prediction,BLUP），因此在地統計學中也被稱為空間最優無偏估計器（spatial BLUP）。

對克里金法的研究可以追溯至二十世紀60年代，其演算法原型被稱為普通克里金（Ordinary Kriging, OK），常見的改進演算法包括泛克里金（Universal Kriging, UK）、協同克里金（Co-Kriging, CK）和析取克里金（Disjunctive Kriging, DK）；克里金法能夠與其它模型組成混合演算法。

3、Natural Neighbour法

原理是構建voronoi多邊形，也就是泰森多邊形。首先將所有的空間點構建成voronoi多邊形，然後將待求點也構建一個voronoi多邊形，這樣就與圓多邊形有很多相交的地方，根據每一塊的面積按比例設置權重，這樣就能夠求得待求點的值了。個人感覺這種空間插值方法沒有實際的意義來支持。

4、樣條函數插值spline

在數學學科數值分析中，樣條是一種特殊的函數，由多項式分段定義。樣條的英語單詞spline來源於可變形的樣條工具，那是一種在造船和工程制圖時用來畫出光滑形狀的工具。在中國大陸，早期曾經被稱做「齒函數」。後來因為工程學術語中「放樣」一詞而得名。

在插值問題中，樣條插值通常比多項式插值好用。用低階的樣條插值能產生和高階的多項式插值類似的效果，並且可以避免被稱為龍格現象的數值不穩定的出現。並且低階的樣條插值還具有「保凸」的重要性質。

5、Topo to Raster

這種方法是用於各種矢量數據的，特別是可以處理等高線數據。

6、Trend

根據已知x序列的值和y序列的值，構造線性回歸直線方程，然後根據構造好的直線方程，計算x值序列對應的y值序列。TREND函數和FORECAST函數計算的結果一樣，但是計算過程完全不同。

『叄』 GIS中坐標系與偏移演算法總結

一 大地坐標系
1.1 概念
大地坐標系是大地測量中以參考橢球面為基準面建立起來的坐標系。
大地坐標系根據其原點的位置不同，分為地心坐標系和參心坐標系。地心坐標系的原點與地球質心重合，參心坐標系的原點與某一地區或國家所採用的參考橢球中心重合，通常與地球質心不重合。

1.2 常用的參心坐標系與地心坐標系

北京54 參心坐標系（參心坐標系）
西安80 參心坐標系（參心坐標系）
cgcs2000 地心坐標系（地心坐標系）
wgs84 地心坐標系（地心坐標系）

我國先後建立的1954年北京坐標系、1980西安坐標系和新1954年北京坐標系，都是參心坐標系。這些坐標系為我國經濟社會發展和國防建設作出了重要貢獻。
但是，隨著現代科技的發展，特別是全球衛星定位技術的發展和應用，世界上許多發達國家和中等發達國家都已在多年前就開始使用地心坐標系。
國務院批准自2008年7月1日啟用我國的地心坐標系——2000國家大地坐標系（CGCS-2000），同時要求用8-10年的時間，完成現行國家大地坐標系向20000國家大地坐標系的過渡和轉換。過渡期結束，將停止提供現行國家大地坐標系下的測繪成果。

參考：
2018年7月1日起全面使用2000國家大地坐標系，西安80和北京54坐標系正式退出歷史舞台

wgs84是為GPS全球定位系統使用而建立的坐標系統；gps設備採集的數據均為wgs84坐標系。

1.3 不同坐標系之間的轉換
arcgis 軟體中計算完成，參考:[arcgis坐標轉換與投影]( https://www.jianshu.com/p/5c437696be06 ）

二 坐標投影

2.1 投影後的坐標形式
原始經緯度:120.0397529296875,30.229220825195313
墨卡托投影後:13362764.171082955,3533048.2025558753
參考： arcgis js api：web墨卡托(3857)轉經緯度坐標(4326)

2.2 投影的目的
方便工程測量、二維圖展示便於理解。

2.3 根據不同需求使用不同的投影演算法
例如： 墨卡托投影後的二維圖導致了地球兩極被拉寬，不適用於工程測量，但適合用作普通二維圖的展示。而大比例尺的工程測量圖對局部區域內精度要求高，而採用高斯克里格投影。

三 gcj02偏移演算法（國家測繪局，被戲稱為火星坐標）
注意 這是偏移演算法，而不是單獨的一個坐標系。習慣上人們將加了偏移演算法的坐標稱為gcj02坐標。經偏移演算法處理的地圖數據偏差一般為 300~500 米。

3.1 在我們國家發布的互聯網地圖按法律規定需要經過偏移演算法加偏移。
例如高德地圖、騰訊地圖。

3.2 網路地圖在gcj02基礎上進行了二次加偏移，稱為bd09坐標

3.3 天地圖是否加偏移？
天地圖採用cgcs2000坐標。
發布在互聯網上的天地圖並不一定都是加偏移，未加偏移的地圖做了特殊處理，很多涉密地理信息在地圖上找不到。

3.4 使用了加偏移的地圖如何進行gis開發
對疊加到地圖上的數據同樣加偏移，實現與底圖吻合。
參考： WGS84坐標與不同加密演算法之間轉換

更多參考：
你必須知道的地理坐標系和投影坐標系
arcgis坐標轉換與投影變換

『肆』 GIS 空間分析

地理信息系統(GIS)具有很強的空間信息分析功能，這是區別於計算機地圖制圖系統的顯著特徵之一。利用空間信息分析技術，通過對原始數據模型的觀察和實驗，用戶可以獲得新的經驗和知雀喊識，並以此作為空間行為的決策依據段指。

空間信息分析的內涵極為豐富。作為GIS的核心部分之一，空間信息分析在地理數據的應用中發揮著舉足輕重的作用。

疊置分析(Overlay Analysis)
覆蓋疊置分析是將兩層或多層地圖要素進行疊加產生一個新要素層的操作，其結果將原來要素分割生成新的要素，新要素綜合了原來兩層或多層要素所具有的屬性。也就是說，覆蓋疊置分析不僅生成了新的空間關系，還將輸入數據層的屬性聯系起來產生了新的屬性關系。覆蓋疊置分析是對新要素的屬性按一定的數學模型進行計算分析，進而產生用戶需要的結果或回答用戶提出的問題。

1)多邊形疊置

這個過程是將兩層中的多邊形要素疊加，產生輸出層中的新多邊形要素，同時它們的屬性也將聯系起來，以滿足建立分析模型的需要。一般GIS軟體都提供了三種多邊形疊置：

(1)多邊形之和(UNION)：輸出保留了兩個輸入的所有多邊形。

(2)多邊形之積(INTERSECT)：輸出保留了兩個輸入的共同覆蓋區域。

(3)多邊形疊合(IDENTITY)：以一個輸入的邊界為准，而將另一個多邊形與之相匹配，輸出內容是第一個多邊形區域內二個輸入層所有多邊形。

多邊形疊置是個非常有用的分析功能，例如，人口普查區和校區圖疊加，結果表示了每一學校及其對應的普查區，由此就可以查到作為校區新屬性的重疊普查區的人口數。

2)點與多邊形疊加

點與多邊形疊加，實質是計算包含關系。疊加的結果是為每點產生一個新的屬性。例如，井位與規劃區疊加，可找到包含每個井的區域。

3)線與多邊形疊加

將多邊形要素層疊加到一個弧段層上，以確定每條弧段(全部或部分)落在哪個多邊形內。

網路分析(Network Analysis)
對地理網路(如交通網路)、城市基礎設施網路(如各種網線、電力線、電話線、供排水管線等)進行地理分析和模型化,是地理信息系統中網路分析功能的主要目的。網路分析是運籌學模型中的一個基本模型，它的根本目的是研究、籌劃一項網路工程如何按排，並使其運行效果最好,如一定資源的最佳分配，從一地到另一地的運輸費用最低等。其基本思想則在於人類活動總是趨向於按一定目標選擇達到最佳效果的空間位置。這類問題在生產、社會、經濟活動中不勝枚舉，因此研究此類問題具有重大意義。

網路中的基本組成部分和屬性如下：

(1)鏈(Links),網路中流動的管線，如街道，河流，水管等,其狀態屬性包括阻力(Impedence)和需求(Demand)。

(2)障礙(Barriers)，禁止網路中鏈上流動的點。

(3)拐角點(Turns)，出現在網路鏈中所有的分割結點上，狀態屬性有阻力，如拐彎的時間和限制(如不允許左拐)。

(4)中心(Centers)，是接受或分配資源的位置,如水庫、商業中心、電站等,其狀態屬性包括資源容量,如總的資源量；阻力限額，如中心與鏈之間的最大距離或時間限制。

(5)站點(Stops)，在路徑選擇中資源增減的站點,如庫房、汽車站等,其狀態屬性有要被運輸的資源需求，如產品數。

網路中的狀態屬性有阻力和需求兩項，實際的狀態屬性可通過空間屬性和狀態屬性的轉換，根據實際情況賦到網路屬性表中。

1)路徑分析

(1)靜態求最佳路徑:由用戶確定權值關系後，即給定每條弧段的屬性，當需求最佳路徑時，讀出路徑的相關屬性，求最佳路徑。

(2)動態分段技術:給定一條路徑由多段聯系組成，要求標注出這條路上的公里點或要求定位某一公路上的某一點，標注出某條路上從某一公里數到另一公里數的路段。

(3)N條最佳路徑分析:確定起點、終點，求代價較小的N�條路徑，因為在實踐中往往僅求出最佳路徑並不能滿足要求，可能因為某種因素不走最佳路徑，而走近似最佳頃燃野路徑。

(4)最短路徑:確定起點、終點和所要經過的中間點、中間連線，求最短路徑。

(5)動態最佳路徑分析:實際網路分析中權值是隨著權值關系式變化的，而且可能會臨時出現一些障礙點，所以往往需要動態地計算最佳路徑。

2)地址匹配

地址匹配實質是對地理位置的查詢，它涉及到地址的編碼(Geocode)。地址匹配與其它網路分析功能結合起來，可以滿足實際工作中非常復雜的分析要求。所需輸入的數據,包括地址表和含地址范圍的街道網路及待查詢地址的屬性值。

3)資源分配

資源分配網路模型由中心點(分配中心)及其狀態屬性和網路組成。分配有兩種方式，一種是由分配中心向四周輸出，另一種是由四周向中心集中。這種分配功能可以解決資源的有效流動和合理分配。其在地理網路中的應用與區位論中的中心地理論類似。在資源分配模型中，研究區可以是機能區，根據網路流的阻力等來研究中心的吸引區，為網路中的每一連接尋找最近的中心，以實現最佳的服務。還可以用來指定可能的區域。

資源分配模型可用來計算中心地的等時區，等交通距離區，等費用距離區等。可用來進行城鎮中心，商業中心或港口等地的吸引范圍分析，以用來尋找區域中最近的商業中心，進行各種區劃和港口腹地的模擬等。

緩沖區分析(Buffer Analysis)
緩沖區分析是針對點、線、面實體，自動建立其周圍一定寬度范圍以內的緩沖區多邊形。緩沖區的產生有三種情況：一是基於點要素的緩沖區，通常以點為圓心、以一定距離為半徑的圓；二是基於線要素的緩沖區，通常是以線為中心軸線，距中心軸線一定距離的平行條帶多邊形；三是基於面要素多邊形邊界的緩沖區，向外或向內擴展一定距離以生成新的多邊形。

緩沖區分析是地理信息系統重要的空間分析功能之一，它在交通、林業、資源管理、城市規劃中有著廣泛的應用。例如：湖泊和河流周圍的保護區的定界,汽車服務區的選擇,民宅區遠離街道網路的緩沖區的建立等。

空間統計分析(Spacial Analysis)
1)常規統計分析

常規統計分析主要完成對數據集合的均值、總和、方差、頻數、峰度系數等參數的統計分析。

2)空間自相關分析

空間自相關分析是認識空間分布特徵、選擇適宜的空間尺度來完成空間分析的最常用的方法。目前,普遍使用空間自相關系數——
MoranI指數，其計算公式如下：

其中：N表示空間實體數目;xi表示空間實體的屬性值;x是xi的平均值;Wij=1表示空間實體i與j相鄰,Wij=0表示空間實體i與j不相鄰I的值介於1與I之間，I=1表示空間自正相關，空間實體呈聚合分布；I=1表示空間自負相關，空間實體呈離散分布；I=0則表示空間實體是隨機分布的。Wij表示實體i與j的空間關系，它通過拓撲關系獲得。

3)回歸分析

回歸分析用於分析兩組或多組變數之間的相關關系，常見回歸分析方程有：線性回歸、指數回歸、對數回歸、多元回歸等。

4)趨勢分析

通過數學模型模擬地理特徵的空間分布與時間過程，把地理要素時空分布的實測數據點之間的不足部分內插或預測出來。

5)專家打分模型

專家打分模型將相關的影響因素按其相對重要性排隊，給出各因素所佔的權重值；對每一要素內部進行進一步分析，按其內部的分類進行排隊，按各類對結果的影響給分，從而得到該要素內各類別對結果的影響量，最後系統進行復合，得出排序結果，以表示對結果影響的優劣程度，作為決策的依據。

專家打分模型可分二步實現。第一步——打分：用戶首先在每個feature的屬性表裡增加一個數據項，填入專家賦給的相應的分值；第二步——復合：調用加權符合程序，根據用戶對各個feature給定的權重值進行疊加，得到最後的結果。

『伍』 地理信息系統研究熱點，包括哪些關鍵理論，技術

1 空間資料庫的准確性研究
地理信息數據中誤差處理和不確定性錯誤處理的方法和技術 ,包括 :
不確定性誤差模型 ;
誤差跟蹤並對誤差進行編碼的方法 ;
計算和表達在 GIS應用中的誤差 ;
數據精度的評估 ;
數據質量、元數據、數據標准等問題研究。

2 空間關系語言研究
以地理空間概念的規范化形式為基礎 ,利用自然語言和數學方法 , 形成空間關系表達的理論 ;
關於定位表達的計算模型 ;
空間概念的獲取和表達 ;
拓撲關系的定義 ;
空間信息的可視化 ;
GIS的用戶介面。

3 空間數據的多種表達方式研究
為高效數據提取而組織的不同版本的數據及相應的拓撲關系 ,以及空間數據的多種表達方式 ;
滿足數據一致性和精度要求的地圖制圖規則 ;
數據模型、鏈接、多機構、多尺度等對數據的需求。

4 地理信息的使用和價值研究
對 GIS獲取、實現和使用起關鍵作用的因素和過程的理解 ;
GIS傳播模型建立方法 ;
確定 GIS的經濟價值。

5 海量空間資料庫的結構體系研究
海量資料庫中數據模型、結構、演算法、用戶介面等問題的實現方法 ;
空間代數學 ;
基於邏輯的計算機查詢語言 ;
元數據的具體內容和組織 ;
數據壓縮和加密方法。

6 空間決策支持系統
GIS及其相關學科在決策形成中的作用 ;
區域災害問題解決的空間決策支持方法 ;
空間決策支持系統的模型和數據 ;
空間決策支持系統技術和實現 ;
用戶需求和組織等問題研究。

7 空間信息的可視化研究
數據質量的管理和可視化表達構成研究 ;
誤差模型和數據質量指標 ;
資料庫中數據的質量管理 ;
使內在表達和地圖顯示更容易的可視化工具 ;
對數據質量信息的用戶需求評估。

8 地圖制圖的規范化研究
研究相應的方法和准則 ,以提高空間數據的一致性 , 以及空間數據在表達方式和空間分析方面的效率和准確性 ;
地圖制圖語言規范化研究 ;
規范化設計評估體系 ;
將知識推理嵌入數據模型。

9 地理信息數據共享的研究
由地理信息和技術共享到空間數據共享 ;
空間數據共享的理論研究 ;
空間數據共享的場所 ;
空間數據共享的處理方法。

10 GIS中時空關系的研究
地理空間中空間、時間以及和變化相關聯的對象研究 ;
不同時間概念的劃分 ,如 :離散的、連續的、單調的等 ;
具體應用中 ,笛卡兒坐標和歐幾里得坐標的選擇 ;
將人類對時間和空間的認知過程具體化、形式化 ;
空間現象的模擬計算模式。

11 遙感和 GIS的集成研究
解決遙感和 GIS集成方面的關鍵問題 ,主要包括 :
數據結構和存取問題 ;
數據處理流程 ;
誤差分析 ;
機構問題。

12 GIS的用戶介面研究
人機交互的用戶介面設計和實現 ;
在 GIS環境中 ,人和計算機相互作用的研究 ;
不同背景、語言、文化對人機交互的影響
GIS軟體用戶介面設計的准則和方法。

13 GIS和空間分析研究
空間統計學地理數據的空間統計分析 ;
地理邊界和地圖比例尺在空間數據體系中的作用 ;
空間數據的采樣和內插 ;
GIS數據結構和空間統計計算之間的關系。

14 GIS在全球變化中的作用研究
全面、定量地理解 GIS應用對全球變化所起的作用 ;
從小尺度的研究出發 ,建立理論基礎和計算結構 ;
全球數據質量的評估。

15 法律、信息政策和空間資料庫關系研究
GIS數據適用范圍 ;
科學地理解空間資料庫環境中的法律和政策 ;
如何完善 GIS方面法律的內容和質量 ;
空間資料庫在公眾政策和法律建設方面的作用
GIS在公眾政策和法律方面的有用性嘗試。

16 通過協作形成空間決策系統的研究
提供開發和評估工具 ,以解決復雜空間問題 ;
建立知識獲取方法 ;
建立評估方案 ;
確定協作方的相互聯系方式 ;
在相互作用的環境中解決沖突的方法。

17 在社會背景中 ,如何在 GIS中表達人、空間與環境的研究
人口的管理和控制 ;
確定沖突影響的人口范圍 ;
政治經濟關心的自然資源的開采和使用。

18 地理信息系統的互操作研究
開放的、分布式存儲的 GIS結構 ;
地理數據語義特性獲取方法 ;
數據抽象和處理模型研究 ;
地理空間數據的粒度 (Granularity)。

19 地理世界的規范化模式研究
地理世界的規范化表達 ;
用空間數據結構表達現實世界時 ,基本的描述元素 ;
GIS用戶對地理世界的直覺看法。

『陸』 GIS 學科都是有哪些重要的演算法謝謝

一 空間數據壓縮演算法
1 基於矢量的壓縮演算法
2 基於柵格的壓縮演算法

二 空間數據內插演算法
1 點的內插演算法
2 區域內插演算法
3 采樣點曲線擬合

三 空間數據轉換演算法
1 矢量數據向柵格數據轉換
2 柵格數據向矢量數據轉換
3 TIN向規則格網DEM轉換

四 空間數據誤差分析演算法
1 屬性誤差的分析演算法
2 位置誤差分析演算法

五 多邊形自動生成與裁剪演算法
1 多邊形性質及有關處理
2 弧-弧拓撲生成演算法
3 多邊形自動生成演算法
4 多邊形圖裁剪演算法

六 TIN的構建演算法
1 基於離散點的構TIN演算法
2 基於等高線的構TIN演算法

七 Voronoi圖構建演算法
1 平面點集Voronoi圖構建演算法
2 線/面集Voronoi圖構建演算法
3 球面Voronoi圖構建演算法

八 空間變換演算法
1 地圖坐標變換演算法
2 地圖投影變換演算法
3 透視投影變換演算法

九 空間度量演算法
1 空間距離與方向度量演算法
2 面向度量演算法
3 體積度量演算法
4 坡度坡向度量演算法

十 數字地形分析演算法
1 基本地形因子分析演算法
2 地形特徵提取演算法
3 數字地形典型應用演算法

十一 空間統計分析演算法
1 多變數統計分析演算法
2 空間分類統計演算法
3 層次分析演算法

十二 空間分析演算法
1 路徑分析演算法
2 資源分配演算法
3 緩沖區分析演算法
4 疊置分析演算法

十三 GIS可視化操縱演算法
1 地形簡化演算法
2 多解析度紋理生成演算法
3 紋理映射演算法
4 光相關演算法

十四 空間數據挖掘與知識發現演算法