geo算法
‘壹’ 数据库结构
新一轮油气资源评价数据库是建立在国家层面上的数据库，数据库设计首先立足于国家能源政策和战略制定的宏观要求，还要结合油气资源评价的工作特征和各个评价项目及资源的具体情况。使用当前最流行和最成熟的数据库技术进行数据库的总体结构设计。
数据库的设计以《石油工业数据库设计规范》为指导标准，以《石油勘探开发数据》为设计基础，借鉴前人的优秀设计理念和思路，参考国内外优秀的资源评价数据库和油气资源数据库的设计技术优势，结合本轮资源评价的具体特点，按照面向对象的设计和面向过程的设计相结合的设计方法，进行数据库的数据划分设计。
油气资源评价数据库要满足新一轮全国油气资源评价工作的常规油气资源评价、煤层气资源评价、油砂资源评价、油页岩资源评价四个油气资源评价的数据需求。进行数据库具体数据内容设计。
并且，数据库的设计要为油气资源评价的快速、动态评价和远程评价工作的需求保留足够数据扩展接口，数据库具有良好开放性、兼容性和可扩充性。
（一）数据划分
数据库内存放的数据将支持资源评价的整个过程。为了能更好地管理库中数据，需要对整个过程中将用到的数据进行分类管理。具体分类方式如下（图4-11）：
图4-11 数据分类示意图
1.按照应用类型划分
按照数据在资源评价过程中的应用类型划分，可以划分为基础数据、参数数据和评价结果数据。
基础数据是指从勘探生产活动及认识中直接获取的原始数据，这些数据一般没有经过复杂的处理和计算过程。如分析化验数据、钻井地质数据、盆地基础数据等。这些数据是整个评价工作的基础。
参数数据是指在评价过程中各种评价方法和软件直接使用的参数数据。
评价结果数据是指资源评价中产生的各种评价结果数据，如资源量结果数据、地质评价结果数据等。
2.按照评价对象划分
本次评价共分为大区、评价单元、计算单元三个层次，在研究中又使用了盆地、一级构造单元，在评价对象总体考虑中按照评价对象将数据划分为大区、评价单元、计算单元等类型。
3.按照获取方式划分
按照获取方式可以将数据分为直接获取、研究获取、间接获取几类。
4.按照存储类型划分
按照存储类型可以将数据划分为结构化数据和非结构化数据。
结构化数据是指能够用现有的关系数据库系统直接管理的数据，进一步又可以分为定量数据和定性数据两类。
非结构化数据是指不能用现有的关系数据库系统直接管理和操作的数据，它必须借助于另外的工具管理和操作。如图件数据、文档数据等。
库中数据类型的划分共分六个层次逐次划分，包括：数据存储类型→资源类型→评价对象→应用→获取方式→数据特征。
对于结构化存储的数据在应用层分为三类：基础数据、中间数据和结果数据，基础数据中包含用于类比的基础数据、用于统计分析的基础数据和直接用于公式运算的基础数据；结构化存储的数据在获取方式上可以继续划分，其中，用于公式运算的数据可以细化为专家直接录入、由地质类比获取、通过生产过程获取、通过地质研究过程获取及其他方式。中间数据可以从以下方式获取：标准、统计、类比、参数的关联。结果数据的获取有两种方式：公式运算结果和通过钻井、地质、综合研究等提交的文字报告。
对于非结构化存储的数据在应用层分为两类：图形数据和文档数据。
图形数据在获取方式上可以继续划分成四种方式：通过工程测量数据获取（如地理图件、井位坐标数据等）、通过地质研究过程获取（如沉积相图、构造区划图等）、由综合研究获取（如综合评价图等）、其他方式。
图形数据在表现方式上又可以进一步分为有坐标意义的图形（如构造单元划分图、地理图、井位图等）、数值图（如产烃率曲线图、酐洛根热降解图等）和无坐标含义图（如剖面图）等。
文档数据是指评价过程中产生的各种报告、项目运行记录等。
（二）数据库结构
从业务需求上，根据数据用途、数据类型和数据来源，可将本次的油气资源评价数据库分为三级：基础库、参数库、成果库（图4-12）。其结构如下：
图4-12 数据库结构示意图
1.基础库
基础库是油气资源评价工作的最基础的原始数据，有实测数据（物探数据、测井数据、钻井数据、开发数据等）、实验数据和经验数据等。
确定基础数据实际上是一项涉及油田勘探、开发等领域的多学科的复杂工作，是油气资源评价工作的研究过程和研究成果在数据库中的具体表现方式。在设计数据库的过程中，需要与参数研究专家经过多次反复，才能最终确定基础数据库，确保基础数据库能满足目前所有评价工作中计算的需要。
2.参数库
参数库用于存储油气资源评价工作所用到的参数数据，评价软件，直接从参数库中提取参数数据，用于计算。参数数据由基础数据汇总而来，也可以由专家根据经验直接得到。
本次评价中所涉及的参数大致可以分为以下几类：①直接应用的参数；②通过标准或类比借用的参数；③通过研究过程或复杂的预处理得到的参数。
3.成果库
成果库用于存储资源评价结果，包括各种计算结果、各种文档、电子表格、图片、图册等数据。
数据库的体系结构采用分布式多层数据库结构，包括三个组成部分：应用服务层、应用逻辑层和数据服务层。
数据库体系结构如图4-13所示。
图4-13 体系结构结构图
（1）应用服务层：应用服务层包含复杂的事务处理逻辑，应用服务层主要由中间件组件构成。中间件是位于上层应用和下层服务之间的一个软件层，提供更简单、可靠和增值服务。并且能够实现跨库检索的关键技术。它能够使应用软件相对独立于计算机硬件和操作系统平台，把分散的数据库系统有机地组合在一起，为应用软件系统的集成提供技术基础，中间件具有标准程序接口和协议，可以实现不同硬件和操作系统平台上的数据共享和应用互操作。而在具体实现上，中间件是一个用API定义的分布式软件管理框架，具有潜在的通信能力和良好的可扩展性能。中间件包含系统功能处理逻辑，位于应用服务器端。它的任务是接受用户的请求，以特定的方式向应用服务器提出数据处理申请，通过执行相应的扩展应用程序与应用服务层进行连接，当得到应用服务器返回的处理结果后提交给应用服务器，再由应用服务器传送回客户端。根据国内各大石油公司具体的需求开发相应的地质、油藏、生产等应用软件功能程序模块和各种算法模块。
（2）应用逻辑层：逻辑数据层是扩展数据服务层逻辑处理层，针对当前的底层数据库的数据结构，根据具体的需求，应用各种数据库技术，包括临时表、视图、存储过程、游标、复制和快照等技术手段从底层数据库中提取相关的数据，构建面向具体应用的逻辑数据库或者形成一个虚拟的数据库平台。逻辑数据层包含底层数据库的部分或全部数据处理逻辑，并处理来自应用服务层的数据请求和访问，将处理结果返回给逻辑数据层。
形成一个虚拟的数据库平台我们可以应用数据库系统中的多个技术来实现。如果系统中的一个节点中的场地或分片数据能够满足当前虚拟数据库，可以在应用服务层中使用大量的查询，生成一个以数据集结果为主的虚拟数据库平台，并且由数据集附带部分数据库的管理应用策略。或者对节点上的数据库进行复制方法进行虚拟数据库的建立。对与需要对多个节点上的数据库进行综合筛选，则要对各个节点上的数据库进行复制，合并各个复制形成一个应用逻辑层，从而建立一个虚拟数据平台。
（3）数据服务层：即数据库服务器层，其中包含系统的数据处理逻辑，位于不同的操作系统平台上，不同数据库平台（异构数据库），具体完成数据的存储、数据的完整性约束。也可以直接处理来自应用服务层的数据请求和访问，将处理结果返回给逻辑数据层或根据逻辑数据层通过提交的请求，返回数据信息和数据处理逻辑方法。
（三）数据建设标准
1.评价数据标准
系统数据库中的数据格式、大小、类型遵从国家及行业标准，参考的标准如表4-23。
表4-23 数据库设计参考标准
续表
系统中数据的格式及单位参考《常规油气资源评价实施方案》、《煤层气资源评价实施方案》、《油砂资源评价实施方案》、《油页岩资源评价实施方案》及数据字典。
2.图形图件标准
对于地质研究来说，地质类图件是比较重要的。各种地质评价图形遵循以下标准（表4-24）。
表4-24 系统图形遵循的相关标准
系统对图形的要求为必须为带有地理坐标意义的、满足上述标准体系要求的矢量图形，且采用统一的地理底图。图形格式采用：MapGIS图形交换格式、GeoInfo图形格式、ArcInfo图形交换格式、MapInfo图形交换格式和GeoMap图形交换格式。
图件的比例尺要求：
全国性图件：1∶400万或1:600万
大区图件：1:200万
盆地图件：1:40万或1:50万
评价单元图件：1:10万或1:20万
图件的内容要求符合《常规油气资源评价实施方案》、《煤层气资源评价实施方案》、《油砂资源评价实施方案》和《油页岩资源评价实施方案》的规定。
（四）数据内容
数据库中存储的数据包括常规油气相关数据、煤层气相关数据、油砂相关数据和油页岩相关数据；还有可采系数研究涉及的数据，包括研究所需基础数据和研究成果数据；以及趋势预测相关数据。
‘贰’ GIS当中矢量数据、影像数据、地形数据等常见数据格式的介绍
1963年，加拿大测量学家 罗杰 ·汤姆林森（Roger Tomlinson）首先提出了 GIS 这一术语，并建成世界上第一个 GIS （加拿大地理信息系统CGIS），用于自然资源的管理和规划。汤姆林森提倡使用计算机进行空间分析的先见之明以及他在建立CGIS过程中的领导角色，为他赢得了“GIS之父”的光荣称号。
到如今，GIS经历了50多年的发展历程，这个期间计算机也有了革命性的变化，CPU、显卡、存储的革新促使一大堆GIS软件的诞生，如：ArcGIS、GoogleEarth、SuperMap、LocaSpace等 不同的GIS产品和平台对数据的支持也各有不同，在此期间逐渐形成了一些规范化的标准，有了更多的通用格式，这里就简单介绍一下。
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参考地址：【 https://ke..com/item/%E5%9C%B0%E7%90%86%E4%BF%A1%E6%81%AF%E7%B3%BB%E7%BB%9F/171830?fr=aladdin 】
地理信息系统 （Geographic Information System或 Geo－Information system，GIS）有时又称为“地学信息系统”。它是一种特定的十分重要的空间信息系统。它是在 计算机 硬、软件系统支持下，对整个或部分 地球 表层（包括大气层）空间中的有关 地理 分布 数据 进行 采集 、 储存 、 管理 、 运算 、 分析 、 显示 和 描述 的技术系统
简单来说GIS就是一堆坐标相关的数据的组织和渲染展示。
•一切都从地球（Globe）说起
•用Globe来模拟一个地球
•用图层（Layer）来抽象表达地物的集合
–图层是某一类地物的集合，例如道路图层，河流图层，房屋图层。
•用要素（Feature）来表达地物，例如一个公交站用一个点标注来表示
•用符号（style）来标识地物分类
•GSOFeature代表一个要素（地物）
•每个Feature都包含一个Geometry对象
•可以是点、线、面、模型等对象
要素的本身：是地理坐标（经度、纬度、高度），与属性（颜色、样式、描述、体积、长度、面积等）的综合体。
具体体现形式可以是
txt
excel
csv
json
xml
sql字段
kml、shpfile、gpx等
看一个展现形式：
线：
•符号样式类
•每一个Geometry对象都有一个GSOStyle，来设置对象的表现方式，例如，点的图标，字体。线面的宽度、颜色。三维模型的颜色等等。
feature（元素）符号化（可视化）的详情，参考：
【 https://blog.csdn.net/_39476236/article/details/80045970 】
【 https://www.jianshu.com/p/e7d3080894de 】
参考地址：【 http://www.cppblog.com/alantop/archive/2008/08/14/58880.html 】
Shapefile文件是美国环境系统研究所（ESRI）所研制的GIS文件系统格式文件，是工业标准的矢量数据文件。 Shapefile将空间特征表中的非拓扑几何对象和属性信息存储在数据集中，特征表中的几何对象存为以坐标点集表示的图形文件—SHP文件，Shapefile文件并不含拓扑（Topological）数据结构。 一个Shape文件包括三个文件：一个主文件(*.shp)，一个索引文件(*.shx)，和一个dBASE(*.dbf)表 。主文件是一个直接存取，变长度记录的文件，其中每个记录描述构成一个地理特征（Feature）的所有vertices坐标值。在索引文件中，每条记录包含对应主文件记录距离主文件头开始的偏移量，dBASE表包含SHP文件中每一个Feature的特征属性，表中几何记录和属性数据之间的一一对应关系是基于记录数目的ID。在dBASE文件中的属性记录必须和主文件中的记录顺序是相同的。图形数据和属性数据通过索引号建立一一对应的关系。
Shapefile中坐标文件（.shp）由固定长度的文件头和接着的变长度空间数据记录组成。文件头由100字节的说明信息组成的（附表 1），主要说明文件的长度、Shape类型、整个Shape图层的范围等等，这些信息构成了空间数据的元数据。在导入空间数据时首先要读入文件头获取Shape文件的基本信息，并以此信息为基础建立相应的元数据表。而变长度空间数据记录是由固定长度的记录头和变长度记录内容组成，其记录结构基本类似，每条记录都有记录头和记录内容组成（空间坐标对）。记录头的内容包括记录号（Record Number）和坐标记录长度（Content Length）两个记录项，Shapefile文件中的记录号都是从1开始的，坐标记录长度是按16位字来衡量的。记录内容包括目标的几何类型（ShapeType）和具体的坐标记录（X，Y），记录内容因要素几何类型的不同，其具体的内容和格式都有所不同。对于具体的记录主要包括空Shape记录，点记录，线记录和多边形记录，具体的记录结构如附表 2所示。
属性文件（.dbf）用于记录属性信息。它是一个标准的DBF文件，也是由头文件和实体信息两部分构成。其中文件头部分的长度是不定长的，它主要对DBF文件作了一些总体说明(附表 3)，其中最主要的是对这个DBF文件的记录项的信息进行了详细的描述（附表 4），比如对每个记录项的名称，数据类型，长度等信息都有具体的说明。属性文件的实体信息部分就是一条条属性记录，每条记录都是由若干个记录项构成，因此只要依次循环读取每条记录就可以了。
索引文件（.shx）主要包含坐标文件的索引信息，文件中每个记录包含对应的坐标文件记录距离坐标文件的文件头的偏移量。通过索引文件可以很方便地在坐标文件中定位到指定目标地坐标信息。索引文件也是由文件头和实体信息两部分构成的，其中文件头部分是一个长度固定（100 bytes）的记录段，其内容与坐标文件的文件头基本一致。它的实体信息以记录为基本单位，每一条记录包括偏移量（Offset）和记录段长度（Content Length）两个记录项。附表 5给出了具体的描述。
个人理解 ：shp作为GIS当中十分常用的一种格式，有必要了解一下它的一些特性：
1.shp文件只能存储点、线、面中的一种类型，要么里面存储的全是点，要不全是线、要么全是面，不存在混合存在的状态
2.shp可以设置很多字段属性，比如一个管线文件，你可以定义管径、颜色、埋深、归属、修建时间等等。。。
3.shp可以设置不同的投影信息，投影是很多人比较头疼的问题经常搞不明白是怎么回事，经常出现拿两个不同投影，不同坐标系统的数据相互叠加发现不能叠加成功，而任何一个数据都没有错误，这方面的问题可以参考【 地理坐标系与投影坐标系的区别 】
-参考网络
KML 是由开放地理空间联盟（Open Geospatial Consortium, Inc.，简称 OGC）维护的国际标准。
KML， 是 标记语言 （Keyhole Markup Language）的缩写，最初由Keyhole公司开发，是一种基于XML 语法与格式的、用于描述和保存地理信息（如点、线、图像、多边形和模型等）的编码规范，可以被 Google Earth 和 Google Maps 识别并显示。Google Earth 和 Google Maps 处理 KML 文件的方式与 网页浏览器 处理 HTML 和 XML 文件的方式类似。像 HTML 一样，KML 使用包含名称、属性的标签（tag）来确定显示方式。因此，您可将 Google Earth 和 Google Maps 视为 KML 文件浏览器 。2008年4月微软的OOXML成为国际标准后，Google公司宣布放弃对KML的控制权，由开放地理信息联盟（OGC）接管KML语言，并将“Google Earth”及“Google Maps”中使用的KML语言变成为一个国际标准。
KMZ 文件是 压缩过的KML文件 。由于 KMZ 是压缩包，因此，它不仅能包含 KML文本，也能包含其他类型的文件。如果您的地标描述中链接了本地图片等其他文件，建议您在保存地标时，保存类型选 KMZ 而不选 KML，Google Earth 会把您链接的图片等文件复制一份夹 KMZ 压缩包中。这样，您就可以将包含丰富信息的地标文件发给朋友，一起 分享 了。
个人理解：KML作为GIS当中十分常用的一种格式，有必要了解一下它的一些特性：
1.kml是xml文本，本身没有什么特殊性可言
2.支持点、线、面等要素，并可以设置属性信息。
3.支持文件夹结构，可以通过内建文件夹来管理大量的数据
下图是LocaSpaceViewer加载kml的效果图
有时客户需要提供dxf的文件格式，不知道dxf文件与dwg文件有什么区别各有什么特点？
拿着自己的dxf文件不知道该怎么打开？更不知道如何在GIS当中使用？
dxf和dwg的区别这里引用一篇文章里的内容来做介绍【 http://www.civilcn.com/autocad/cadaz/1342667542163919.html 】
dwg文件 ：*.dwg是AutoCAD的图形文件，是二维或三维图形档案。其与dxf文件是可以互相转化的。
dxf文件： *.dxf是Autodesk公司开发的用于AutoCAD与其它软件之间进行CAD数据交换的CAD数据文件格式。DXF是一种 开放的矢量数据格式 ，可以分为两类：ASCII格式和二进制格式；ASCII具有可读性好，但占有空间较大；二进制格式占有空间小、读取速度快。由于Autocad现在是最流行的cad系统，DXF也被广泛使用，成为事实上的标准。绝大多数CAD系统都能读入或输出DXF文件。 DXF文件可以用记事本直接打开 ,编辑相应的图元数据.换句话说,如果你对DXF文件格式有足够了解的话,甚至可以在记事本里直接画图。DWG的来绘图更直观（DXF图纸中线条的相交处都会有个小圆），而用于数控加工的图纸则必须是DXF文件（操机者必须把DWG转换成DXF后才可加工）如快走丝。dxf是工业标准格式的一种。所以这也是它们用途的区别。
autocad是一个非常优秀的绘图软件，已经融入到大学的课堂里，同时工业制造和很多设计行业都使用cad进行图纸的绘制，范围的广泛性就不做说明了。
dxf和投影的关系
对于文件本身的介绍上述应该就够了，这里补充一点dxf和投影的一些关系，即dxf在gis当中的使用
参考内容【 AutoCAD DXF 图形的批量无损投影转换方法 】
原理： 在CAD当中任何图形均由点、线、面图元组成，如CAD的直线、射线、多义线、Spline曲线、多边形、面域、填充面等，由线性组成的图元在DXF文件记录中表现为以点或线的拐点、或曲线的控制点、拟合点坐标记录形式[2]，读取、处理这些图元坐标数据无需特别处理，只要读取坐标数据转换即可。
常规： 因此很多和规划以及地图相关的CAD文件，CAD的图框上大多相关的地理和投影坐标信息，一般在左下角会有投影坐标信息，比如北京1954坐标，图框的格网线附近还会有相应的分带，带号信息，找到这些信息以后，就可以进行投影定义了。对于投影的定义，推荐使用.prj文件。如何确定prj文件当中所需的投影信息，如何确定EPSG号，等更多关于CAD当中配置prj文件的详情参考【 使用LocaSpaceViewer编辑规划用的CAD文件，配置CAD文件投影信息 】
如果以上信息都没有，那就只能是硬加载然后进行平移操作了。这个过程当中如果最终结果和gis数据无法套和或者差距甚远，大多是转换过程当中出了错误。
参考【 http://www.51bike.com/thread-73964-1-1.html 】【 http://blog.csdn.net/gdp12315_gu/article/details/51823486 】
GPX是比较标准的GPS信息交互文件，当然其他公司还有自己的格式。GPX采用XML语言，所以显得稍微有点臃肿，压缩后就很小了。
GPX, 或称 GPS exchange 格式, 是一种用于存储坐标数据的 XML 文件格式。它可以储存在一条路上的路点，轨迹，路线，且易于处理和转换到其他格式。OpenStreetMap 使用的所有 GPS 数据要转换为 GPX 格式才能上传。
GPX包含 带有正确时间戳的轨迹点。创建GPX文件，使用有效的schema. 如果包括编码标签，可以是’UTF-8’， 而不能是’utf8’。
对于lgd文件，很多人可能会比较陌生，很多人可能用了，但也并不知其所以然，这里也稍加解释。
lgd文件和ldl文件是配套的，是一个矢量数据存储交换格式。
数据格式发明者： 苏州中科图新网络科技有限公司
文件特性：
a.支持点、线、面、圆形、矩形、椭圆、军标、水面、粒子特效等矢量数据。
b.二进制流文件，体积小，压缩比高，可适用于pc、移动端等，在pc和移动端做数据交互。
c.有自己的内置索引文件，查询、检索效率极高。且可用于服务器数据发布（和LocaServer配套使用）
文件缺点 ：不支持文件夹结构。
汇总：上述文件格式各有各的优势，这么多的矢量数据格式基本都是可以相互转换的。
关于影像数据的一些说明
标签图像文件格式(Tagged Image File Format，简写为TIFF) 是一种主要用来存储包括照片和艺术图在内的图像的文件格式。它最初由 Als公司与 微软公司 一起为PostScript打印开发。
TIFF与 JPEG 和 PNG 一起成为流行的高位彩色图像格式。TIFF格式在业界得到了广泛的支持，如 Adobe 公司的 Photoshop 、The GIMP Team的 GIMP 、 Ulead PhotoImpact 和 Paint Shop Pro 等图像处理应用、 QuarkXPress 和 Adobe InDesign 这样的桌面印刷和页面排版应用， 扫描 、传真、文字处理、 光学字符识别 和其它一些应用等都支持这种格式。从Als获得了 PageMaker 印刷应用程序的Adobe公司现在控制着TIFF规范。
tif可以有8位，24位等深度，一般真彩色是24位，而地形数据只有一个高度值，采用8位。
目前很多卫星影像数据的存储格式都是tif。包括目前流行的倾斜摄影生成的正射影像一般也以tif格式存储。
参考【 http://d.wanfangdata.com.cn/Periodical/kjf201224062 】【 网络 】
IMG文件格式是一种可存储多种类型数据、应用广泛的图像数据格式.IMG文件采用HFA结构组织数据,HFA是一种树状结构,各种数据( 图像教据、统计数据、投影信息、地理数据 等)占据“树”的各个节点.本文详细介绍了Img文件格式的结构,Img存储信息的重要特点是分块存储,并且提供了对Img文件读取的方法,此方法读取效率高,可以根据需要分块读取,只读取需要的块信息,大大的提高了读取速度.
IMG 是一种文件压缩格式（archive format），主要是为了创建软盘的镜像文件（disk image），它可以用来压缩整个软盘（通常指软软盘，Floppy Disk或Diskette）或整片光盘的内容，使用".IMG"这个 扩展名 的文件就是利用这种文件格式来创建的。
提示：一般spot卫星的影像是img格式
lrp格式，影像、地形数据存储格式。很多使用过LocaSpaceViewer的人，应该已经见识过他的好处了。
数据格式发明者： 苏州中科图新网络科技有限公司
文件特性：
a.支持地形、影像。
b.二进制流文件，根据不同的数据类型使用不同的压缩算法，体积小。
c.自带分级（LOD）有自己的内置索引文件，查询、检索效率极高。且可用于服务器数据发布（和LocaServer配套使用）
同影像
同影像
同影像
.grd是纯文本的Arc/Info Grid数据的交换文件．
对于存储地形的grd文件可以使用 LocaSpaceViewer、GlobalMapper 、或者在 arc/info 中使用asciigrid命令可以把它转成grid，用grid模块或arcview显示
这里使用LocaSpaceViewer的提取高程功能生成一个grd文件如下：
1.DSAA是Surface的标准
2.8 11代表横向（纬度方向）有8个点，纵向（经度方向）有11个点
3.102.6605598899 102.7420948899代表最小经度，最大经度
4.25.0562111272 25.1499849210代表最小纬度和最大纬度
5.1891.8906134325 2239.4623230170代表范围内的最小高程值和最大高程值
6.横向（纬度方向）上的第一列所有点值，一共8个点
7.以此类推。。。
参考：【 http://www.360doc.com/content/14/0316/23/7669533_361161590.shtml 】
*.dem有两种格式，NSDTF和USGS。
SGS－DEM (USGS是美国地质调查局(U．S．GeologicalSurvey)的英文缩写，是一种公开格式的DEM数据格式标准，使用范围较广格式的。
NSDTF－DEM 是中华人民共和国国家标准地球空间数据交换格式，是属于格网数据交换格式，一般的GIS软件都不支持这种格式。
这里介绍如何使用LocaSpaceViewer打开 NSDTF－DEM 格式的grd数据
如果我们将上面的NSDTF格式的头文件改为Grid的头文件格式，其中高程值不变，就完全可以在LocaSpaceViewer中查看这个*.dem。（最好将后缀名改为*.grd。改了头文件之后，该文件已经变成grid文件）。这样通过修改这个*dem的头文件就可以直接将它转换为grd文件。
--------------一次内部分享的记录。
关于地形数据的一些说明：
数据精度
数据级别
ArcGIS、超图、SkyLine等作为GIS里面的巨头，也都形成了很多自己的数据格式，部分开放规则，部分不开放。
有关coverage（aux、rrd、adf、dat、nit、dir）的数据格式说明，可以参考： coverage的理解
未完待续...(后续会继续增加：.dem,.adf,.idr,.sid,.ecw,.ers,hdr,.gft,.mif,.vec等等)
‘叁’ HTTPS传输安全原理
HTTP(Hyper Text Transfer Protocol)，超文本传输协议。它是从WEB服务器传输超文本标记语言(HTML)到本地浏览器的传送协议。HTTP是一个基于TCP/IP通信协议来传递数据的协议，传输的数据类型为HTML 文件、图片文件、查询结果等。
HTTP的安全缺陷：
非对称加密可以为网络数据传输安全性提供保障。
MAC(Message Authentication Code)：消息验证码
为了避免网络中传输的数据被非法篡改，SSL利用基于MD5或SHA的MAC算法来保证消息的完整性。MAC算法是在密钥参与下的数据摘要算法，能将密钥和任意长度的数据转换为固定长度的摘要数据，这串摘要值与原数据存在对应关系,就是原数据会生成这个摘要,但是,这个摘要是不能还原成原数据的。也就是说，发送者使用共享密钥通过MAC算法计算出消息的MAC值，并将其加在消息之后发送给接收者。接收者利用同样的密钥和MAC算法计算出消息的MAC值，并与接收到的MAC值比较。如果二者相同，则报文没有改变；否则，报文在传输过程中被修改，接收者将丢弃该报文。
MAC消息验证码摘要算法为网络数据传输的完整性提供保障。
CA(Certificate Authority)：证书授权认证中心
CA中心是被认可的权威、可信、公正的第三方机构，专门负责发放并管理所有参与网上业务的实体所需的数字证书。数字证书是网络世界中的身份证。因为数字证书是CA颁发的所以也叫CA证书。国内外有很多权威CA机构，如：DigiCert、GeoTrust等。
如上图所示，CA证书申请者向CA机构提交公钥、域名和申请者信息，CA机构经线上或线下审核后颁发CA证书。CA证书文件包含了公钥、公钥拥有者名称、CA的数字签名、有效期、授权中心名称、证书序列号等信息。下图是cn.bing.com的CA证书（浏览器查看）：
X.509是一种 数字证书 的 格式标准 。SSL/TLS使用的证书就是x.509格式的。
CA证书为身份认证提供了保障。
HTTPS 协议（HyperText Transfer Protocol over Secure Socket Layer）：一般理解为HTTP+SSL/TLS，通过 SSL证书来验证服务器的身份，并为浏览器和服务器之间的通信进行加密。
SSL（Secure Socket Layer，安全套接字层）：1994年为 Netscape 所研发，SSL 协议位于 TCP/IP 协议与各种应用层协议之间，为数据通讯提供安全支持。
TLS（Transport Layer Security，传输层安全）：其前身是 SSL，它最初的几个版本（SSL 1.0、SSL 2.0、SSL 3.0）由网景公司开发，1999年从 3.1 开始被 IETF 标准化并改名，发展至今已经有 TLS 1.0、TLS 1.1、TLS 1.2 三个版本。SSL3.0和TLS1.0由于存在安全漏洞，已经很少被使用到。TLS 1.3 改动会比较大，目前还在草案阶段，目前使用最广泛的是TLS 1.1、TLS 1.2。
SSL/TLS发展史：
SSL/TLS认证过程：
从上图可见SSL/TLS解决了HTTP的安全问题，握手建立SSL连接通过CA证书认证服务器身份，使用非对称公私钥加密保证共享密钥（对称加密密钥）协商的安全性，握手完成后双方使用共享了的会话密钥加解密传输数据保证数据不被窃取和篡改。
另外，如果服务器需认证客户端身份可使用SSL/TLS双向认证，客户端需将它的证书发送服务器以验证其身份。如银行网银账号登录使用的U盾。
‘肆’ 购买ssl证书选择哪个品牌比较好
购买SSL证书建议选择国际知名大品牌，以下推荐几家给你。
一、DigiCert
国际知名SSL证书品牌之一。DigiCert自2003年成立以来，为客户带来了灵活多样的SSL产品。巨大的功能，包括强大的加密，严格而快速的验证，无限制的重新发行，SAN选项，保证价值的证书保修。无论您是从事小型企业还是大型企业，您都可以在DigiCert上找到有价值的SSL证书，并在SSL产品类别中找到多样化的产品。
二、Comodo（科摩多）
全球公认的最佳SSL证书提供商之一。Comodo适用于各种业务，包括家庭和商业环境，受到全球数百万公司的信赖。使用256位加密，证书可以被所有浏览器识别。SSL证书类型丰富，可以有效地满足多种类型网站的安全需求。
三、Symantec（赛门铁克）
Symantec是全球领先的SSL证书申请机构，可为企业型网站提供广泛的SSL安全产品，只提供高端的SSL证书：OV SSL证书和EV SSL证书。超过一百万的Web用户信任Symantec，并使用其SSL证书来保护其Web服务器。
四、GeoTrust
全球最大数字证书颁发机构(CA)之一，现在已经属于 DigiCert 旗下品牌。在全球150多个国家有超过10万个用户。 GeoTrust 给用户提供 DV、OV、EV三个等级的SSL证书，单张证书支持 1-250 个域名，也可以将多个通配符域名整合在一张证书中，实现更加高效的管理，也是目前性价比较高的全能型SSL证书品牌。
‘伍’ MySQL的GIS、GEO入门笔记
探索和学习MySQL中GIS相关功能和特性
这里记录了学习和了解MySQL中GIS特性相关内容的过程。
MySQL官方论坛中GIS的举例
测试数据已经导入成功，下面开始对GIS相关函数和GEOHASH进行了解和体验；
mysql中geometry类型的简单使用
MySQL空间数据类型
经纬度信息存储在geometry格式的字段中，该字段必须非空。
MySQL8.0前按照longitude-latitude的顺序存储位置
MySQL8.0前按照longitude-latitude的顺序存储位置
MySQL8.0前按照longitude-latitude的顺序存储位置
插入数据时候可使用如下语句：
MySQL存储geometry信息的方式采用了25bytes，相比WKB的21bytes，多了4bytes的坐标系表示，组成部分如下：
WTF字符串格式说明
select ST_GeomFromText(WTF格式字符串);
WKT(Well-known text)是一种文本标记语言,用于表示矢量几何对象、空间参照系统及空间参照系统之间的转换。通过WTF字符串生成geometry的方法：
点： POINT(x y)
线： LINESTRING(x1 y1, x2 y2, x3 y3...)
多边形： POLYGON((0 0, 10 0, 10 10,0 10,0 0),(5 5,7 5,7 7,5 7,5 5))
多点集： MULTIPOINT(0 0, 20 20, 60 60) 或 MULTIPOINT((0 0),(5 5),(5 0))
多线集： MULTILINESTRING((10 10, 20 20), (15 15, 30 15))
多多边形集： MULTIPOLYGON(((0 0,10 0,10 10,0 10,0 0)),((5 5,7 5,7 7,5 7, 5 5)))
例如两点一线组成的几何集： GEOMETRYCOLLECTION(POINT(10 10), POINT(30 30), LINESTRING(15 15, 20 20))
A geometry is syntactically well-formed if it satisfies conditions such as those in this (nonexhaustive) list:
Collections are not empty (except GeometryCollection)
更多内容参见
ST_PointFromText('POINT(X Y)');
ST_LineStringFromText('LINESTRING(0 0,1 1,2 2)');
ST_PolygonFromText('POLYGON((0 0,10 0,10 10,0 10,0 0),(5 5,7 5,7 7,5 7,5 5))');
ST_GeomCollFromText();
更多内容参见
参见
Point(x,y)
LineString((x1,y1),(x2,y2)...)
Polygon(LineString(),LineString()....)
参见
ST_AsText()
ST_AsBinary()
ST_AsWKT()
参见
ST_Dimension(geom) ：返回geom的维度（-1，0，1，2）
ST_Envelope(geom) ：返回geom的最小外接矩形（MBR）
ST_GeometryType(geom) ：返回geom的类型
ST_IsEmpty(geom) ：该函数并不能真实的判空，当geom为任何有效的几何值时返回0，无效的几何值返回1；
ST_IsSimple(geom) ：当geom无任何异常几何点返回1（如自相交和自切线等），否则返回0
ST_SRID(geom) ：返回geom的坐标系ID
参见
ST_X(Point) ：获取Point的X值
ST_Y(Point) ：获取Point的Y值
参见
ST_StartPoint(linestrng) ： 线的起点
ST_EndPoint(linestring) ：返回线的最后一个点
ST_IsClosed(linestring或multilinestring) ：线是否闭合（若为线，则判断起点与终点是否一致；若为线组，则判断组内每个元素是否符合闭合线）
ST_Length(linestring) ：返回线的长度，若入参为线集，则返回集合内所有长度的和
ST_NumPoiints(linestring) ：返回点的数量；
ST_PointN(linestring,N) ：返回第N个点（从1开始）
参见
具体不在一一列举，主要有计算多边形面积、中心点、最小外接圆，最大内接圆等函数，列举几个可能会用到的：
ST_Area(Poly|mPoly) ：返回双精度的面积或面积的和
'ST_Centroid(Poly|mPoly)'：返回数学上的中心点
ST_ExteriorRing(Poly) ：返回外接圆
参见
ST_Buffer说明
不再列举，主要有：ST_Buffer（不懂干啥用），ST_ConvexHull(geom)凸包，ST_Dfference(g1,g2)比较差异，ST_Intersecton(g1,g2)交叉点，ST_SymDifference(g1,g2)对称差分，ST_Union(g1,g2)连接、合并等。
检查geometry Objects之间的空间关系的方法。
参见
计算两个Object之间的空间关系的函数，有两个间距离、相交、不相交，包含、相等、相切、重叠、接触、在内等等空间关系。下面列举几个可能会常用的方法：
ST_Contains(g1,g2) ：g1是否完全包含g2
ST_Within(g1,g2) ：g1是否包含于g2中
ST_Distance(g1,g2) ：返回g1和g2之间的距离，已坐标单位计算的
ST_Equals(g1,g2) ：返回g1和g2是否相等
参见
MBRContains(g1,g2) ：g1的mbr是否包含g2的mbr
MBRWithin(g1,g2) ：g1的mbr是否在g2的mbr内
MBRCoveredBy(g1,g2) ：g1的mbr是否被g2的mbr覆盖
MBRCovers(g1,g2) ：g1的mbr是否覆盖g2的mbr
MBRDisjoint(g1,g2) ：g1的mbr,g2的mbr是否不相交
MBRIntersects(g1,g2) ：g1mbr，g2mbr是否相交
MBREqual(g1,g2) ：g1的mbr,g2的mbr的外接是否相等
MBREquals(g1,g2) ：g1的mbr,g2的mbr的外接是否相等
MBROverlaps(g1,g2) ：g1mbr、g2mbr
其他函数请参看原文
GeoHash介绍
GeoHash Wiki网络
MySQL中自带函数 st_geohash(longtude,latitude,max_length) 或 st_geohash(point, max_length) 即可生成某一点的geohash值。
返回一个geohash字符串中的latitude或longitude
返回一个geohash解析出的point数据
官方文档
通过geometry生成一个GeoJSON Object， select st_asgeojson(geometry,max_length,options);
通过GeoJSON生成GeoMetry对象。
ST_GeomFromGeoJSON(jsonstring, [options [, srid]])
具体使用方法参见官方文档
官方文档
MySQL中提供的方便空间运算的函数们
select ST_Distance_Spher(geomPoint1,geomPoint2 [, radius]);
此方法用于计算两点或多个点之间的地球上的距离（是地球球面距离而不是直线距离），返回单位为米，
select ST_IsValid(ST_GeomFromText('LINESTRING(0 0,1 1)'))
判断入参是否是符合地理位置描述的格式。返回1（符合）或者0（不符）；
例如：
返回0：
select st_isvalid(st_geomfromtext('linestring(0 0, -0.00 0, 0.0 0)')
返回1：
select st_isvalid(st_geomfromtext('linestring(0 0,1 1)')
select st_astext(st_makeenvelope(pt1, pt2));
返回两点构成的包络。（此计算是基于笛卡尔坐标系而非球面）
例如：
SELECT ST_AsText ( st_makeenvelope ( st_geomfromtext ( 'point(0 0)' ), st_geomfromtext ( 'point(1 1)' ) ) );
返回结果：
POLYGON((0 0,1 0,1 1,0 1,0 0))
效果说明
JS抽稀算法
select st_simplify(geometry, max_distance);
用道格拉斯-普克算法（抽稀函数）简化geometry，并返回与原格式相同格式的结果。
例如，以下点集拟合为直线，步长0.5：
SELECT st_simplify ( st_geomfromtext ( 'LINESTRING(0 0,0 1,1 1,1 2,2 2,2 3,3 3)' ), 0.5 )
返回结果：
LINESTRING(0 0, 0 1, 1 1, 2 3, 3 3)
再如，步长1.0：
SELECT st_simplify ( st_geomfromtext ( 'LINESTRING(0 0,0 1,1 1,1 2,2 2,2 3,3 3)' ), 1.0 )
返回结果：
LINESTRING(0 0, 3 3)
SELECT ST_Validate(geometry);
验证geometry是符合正确的地理位置信息格式。例如 Point(0 0) 是合格的； Linestring(0 0) 是非法的； Linestring(0 0, 1 1) 是合格的
了解了上述MySQL中关于集合对象的功能，下面来实践一下
由上面geohash长度-精度对应表可知，前6位表示±610米左右的误差，这里先查询前六位范围之后再用上述方法精确筛选一次即可：
可将上述查询方法封装为MySQL函数方便和简化程序调用.
该方法是运用了内置的几何关系运算函数 ST_Contains 和 ST_MakeEnvelop 来实现的，0.5对应大概500米左右的范围，具体如下；
链接: https://pan..com/s/1cW-kv6DIgtYMw5I3bNFzKA
‘陆’ 为什么geohash算法经纬度交叉
即使在最安全的系统中，电源故障也时有发生。内核更新需要系统重新启动。这时在虚拟主机的启动过程中虚拟机能够自动启动是非常有用的。
此外，virsh命令是确保一个虚拟机在下次系统启动时自动启动最简单的方法。例如，下面的命令保证在主机系统过程中启动前面提到的tester1.example.com系统。
# virsh autostart tester1.example.com
‘柒’ Landsat-5卫星的TM数据
Landsat一5的成像传感器TM 获取的数据属于光学类遥感数据，目前中国科学院中国遥感卫星地面站(以下简称中国遥感卫星地面站)所生产的Landsat一5数据产品一共有四个级别，分别是0级、1级、系统级纠正(Systematic Geocorrection)与精纠正(Precision Geocorrection)。
0级产品是指像素值没有经过处理的图像数据，1级产品是指对0级产品进行辐射纠正后的产品，系统级纠正产品是在1级产品的基础上进行系统几何纠正后的产品，精纠正产品是引入了控制点信息进行几何精纠正后的产品。相对于0级和1级产品，系统级纠正与精纠正的产品可以增加高程纠正(elevation correction)功能，高程纠正有三种选择级别：base、Coarse DEM与Fine DEM，base是全球尺度的高程纠正，CoarseDEM 是1：1O0万比例尺的DEM 数据，Fine DEM是1：25万以上比例尺的DEM 数据。
0级与1级产品的数据格式有EOsAT FAST 与CCRS LG—SOwG两种，系统级纠正与精纠正产品的数据格式有EOSAT FAST、CCRS LGSOWG与Geo Tiff三种。0级产品没有经过辐射纠正和几何纠正处理，这类产品主要是面向具有一定遥感卫星数据处理经验的高级用户，所以一般情况下不建议普通用户使用。目前中国遥感卫星地面站给用户提供最多的是经过辐射纠正和几何纠正的系统级纠正产品。用户如果对图像定位精度要求比较高，平原地区可选用精纠正产品，高程较高的区域建议选用经过高程纠正的精纠正产品，其几何定位精度误差在1-2个像元之内。 中国遥感卫星地面站所生产的Landsat一5卫星数字产品格式分为EOSAT FAST、GEO TIFF和CCRS LGSOWG三大类。TM 数字产品可以选择的数据格式以及相适用的记录方式和记录介质如表2所示。
表2 TM 数字产品数据格式 数据格式 EOSAT FAST GEO TIFF CCRS LGSOWG 记录方式 BSQ BSQ BSQ、BIL 记录介质 磁带、CD—ROM 磁带、CD—ROM 磁带、CD—ROM EOSAT FAST格式
EOSAT FAST格式辅助数据与图像数据分离，具有简便、易读的特点。辅助数据以ASCII码字符记录，图像数据只含图像信息，用户使用起来非常方便。该格式又可分为FAST B和FAST C两种。目前绝大多数用户选择订购都是FAST B格式产品。
FAST B格式所遵循的基本规则有：
① FAST B格式仅有BSQ记录方式；
② 存储介质上的每一个图像文件对应于一个波段的数据，并且所有图像文件尺寸相同；
③ 每一盘磁带/光盘可包括多个图像文件，但同一波段文件不跨存于两个介质上。
EOSAT FAST B格式磁带上包括两类文件：带头文件和图像文件。带头文件是磁带上的第一个文件，共1536字节，全部为ASCII码字符。文件中的字符域为左对齐，而数字域则为右对齐。图像文件只含图像数据，不包括任何辅助数据信息。图像的行列数在带头文件中给出。
CCRS LGSOWG格式
CCRS LGSOWG格式符合LGSOWG和加拿大CCRS的有关规范。CCRS LGSOWG格式所包含的辅助数据全面，但结构比较复杂，且许多说明字段为二进制码，不易直接阅读。用户订购该格式产品时，应考虑自己使用的图像处理系统是否支持CCRS LGSOWG输入。
CCRS LGSOWG格式的记录方式可为BSQ，也可为BIL。磁带上文件分为以下5类：
①卷目录文件(Volume Directory Fi1e)—— 磁带上的第一个文件，由若干个记录组成，每个记录大86小为360字节。卷目录文件描述本卷磁带所含文件的基本信息。
②头文件(Leader Fi1e)一一包含影像标识、影像位置、处理参数、地图投影、辐射校正等辅助数据，记录大小为432O字节。
③ 图像文件(Imagery File)—— 图像文件由1个图像数据说明记录和L个(for BSQ)或Lx n个(for BIL)图像记录组成，L为图像行数，n为图像波段数。图像数据说明记录中第237～244字节描述图像行数，第249-256描述图像列数。图像记录的大小与产品类型有关，对于常用的Georeference整景产品(L5728×P6920)，记录长度为7020，四分之一景产品，记录长度为3600，每个图像记录的前32个字节和后68个字节是有关该记录的说明，中间字节为图像数据。对于Geocoded产品，图像记录的前32个字节和后148个字节是有关该记录的说明，中间字节为图像数据。
④ 尾文件(Trailer File)— — 描述与它相关的图像文件的数据质量和统计信息等内容。由9个记录组成，每个记录大小为4320字节。
⑤ 卷尾标识文件(Null Volume Directory Fi1e)—— 标识本卷磁带内容结束。由1个记录组成，记录大小为360字节。
GEO TIFF格式
GEOTIFF格式是在TIFF6．0的基础上发展起来的，并且完全兼容于TIFF6．0格式，目前的版本号为1.0。在TIFF图像中有关图像的信息都是存放在Tag中，并且规定软件在读取TIFF格式图像时如果遇到非公开或者未定义的Tag，一律作忽略处理，所以对于一般的图像软件来说，GEOTIFF和一般的TIFF图像没有什么区别，不会影响到对图像的识别；对于可以识别GEOTIFF格式的图像软件，可以反映出有关图像的一些地理信息。 为了正确的解读从遥感卫星上获取的数据，需要在卫星载荷所获得的观测量和真实观测的地球物理量之间建立对应关系。进行辐射定标的目的就是建立传感器每个探测元输出的数字信号与该探测器输入的(入瞳处)辐射亮度值之间的数量关系。
中国遥感卫星地面站Landsat一5卫星的处理系统是由加拿大MDA公司开发研制的，该数据处理系统使用的是基于星上内部定标灯的辐射定标算法，这种算法从二十世纪八十年代就开始使用。但是随着设备的不断老化，Landsat一5卫星内部定标灯已逐渐失效，所以这种基于星上内部定标灯的辐射定标算法变得越来越不准确。
2004年3月中国遥感卫星地面站对Landsat一5处理系统进行了更新，使用新的类似Landsat一7的传感器增益算法来进行辐射定标。在处理系统中仍然保持了原先的使用内部定标灯的算法，即NASA、CCRS两种算法，更新后处理系统新增了NASA CPF、CCRS CPF两种算法。这样，提供的可供选择的算法有NASA、NASA CPF、CCRS、CCRS CPF四种。CCRS算法使用一个探测器作为基准，所有其他的探测器对它进行匹配；NASA算法则将所有的探测器进行平均来取得基准值。CCRS CPF和NASA CPF的区别也是如此。新的辐射定标算法只适用于1～5波段和7波段，6波段仍然沿用老的基于星上内部定标灯的辐射定标算法，对于该波段的新辐射定标算法数据正在研究中。由于新的辐射定标算法类似于Landsat一7卫星，在进行辐射定标时使用从数据库中读出的绝对辐射增益值，这将使得这两颗卫星的辐射定标数据更具有可比性。
用户可以根据公式L=Gain×DN+Bias 计算得到传感器孔径所接受的光谱辐射率L，DN 为产品数据的亮度值，Gain与Bias可以通过Lmax与Lmin计算得到，计算公式如下：
Gain=(Lmax—Lmin)/255 (1)
Bias= Lmin (2)
Lmax与Lmin值如表3所示，该组数据由美国USGS发布，其单位是w / (㎡ ．sr．μm)，我们推荐使用这种方法计算辐射值。
表3 美国USGS发布的Lmax与Lmin值 波段 Lmax Lmin 1 -1.52 193.00 2 -2.84 365.00 3 -1.17 264.00 4 -1.51 221.00 5 -0.37 30.20 6 1.2378 15.3032 7 -0.15 16.50 另外，在Landsat一5TM 数据fast格式产品的头文件header．dat中，第281字节找到以“RAD GAIN/BIASES=”开始的7组数据，它们按波段顺序记录了每一波段的最大与最小辐射值，格式为Lmax/Lmin，具体值如表4所示
表4 Landsat5TM 数据头文件中的Lmin与Lmax值 波段 Lmax Lmin 1 1.26880 -0.0100 2 2.98126 -0.0232 3 1.76186 -0.0078 4 2.81771 -0.0193 5 0.65277 -0.0080 6 3.20107 0.25994 7 0.44375 -0.0040 需要注意的是，表4中的最大与最小辐射值的单位是mw/(c㎡ ．sr)(即毫瓦/(平方厘米*球面度))，不含有μm^-1，所以使用时还需考虑波段的波谱宽度，表5给出了各个波段对应的波谱宽度。最后还需转换到标准单位w / (㎡ ．sr．μm)，w / (㎡ ．sr．μm)与mw / (㎡ ．sr．μm)的换算关系为1：10。
表5 TM 数据波段对应波谱宽度 波段号 频谱宽度 1 0.066 2 0.082 3 0.067 4 0.128 5 0.217 7 0.252 由于这种计算方法误差较大，我们不推荐使用这种方法对Landsat一5 TM 数据进行辐射定标的计算。 在Landsat一5 TM 数据的系统级几何校正中是使用星历参数确定产品的绝对地理位置的。Landsat一5的处理系统MPGS采用的是传统的处理方法，即从卫星的下行数据中提取PCD星历参数，再将其用于TM 数据的系统级几何校正。
由于Landsat一5卫星长期运行，致使卫星的轨道定位精度不能保持在一个较好的水平，而且从2002年切换到BUMPER模式工作以后，卫星的姿态控制系统和仪器的坐标系统之间的转换关系和发射前也有很大的差别，所以按照传统方法使用PCD星历参数生成系统级产品时定位误差就比较大，有些景的定位误差达到了几千米。为此，USGS建议使用精确星历参数确定产品的地理经纬度，提高系统级产品的几何定位精度。
2004年底，中国遥感卫星地面站的技术人员对Landsat一5 TM 的处理系统MPGS进行了更新，使用精确星历参数后Landsat一5 TM BUMPER模式数据的系统级产品的几何定位精度得到了大幅度的提高，沿卫星飞行方向(Along—track)的几何定位精度大约为300m左右，垂直卫星飞行方向(Across--track)的定位精度大约为250m左右。
‘捌’ gis开发方式
GIS软件开发（第一讲）.ppt免费下载
链接:https://pan..com/s/1ZL-4JblRbl9cIPOp-TkOPQ
地理信息系统（Geographic Information System或 Geo－Information system，GIS）有时又称为“地学信息系统”。它是一种特定的十分重要的空间信息系统。它是在计算机硬、软件系统支持下，对整个或部分地球表层（包括大气层）空间中的有关地理分布数据进行采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。
‘玖’ 有谁知道geogebra软件的不定积分的算法跪求大神！！！！！万分感谢！！！！！！！！！！！！！
GeoGebra 是一个结合“几何”、“代数”与“微积分”的动态数学软件，它是由美国佛罗里达州亚特兰大学的数学教授Markus Hohenwarter所设计的。 一方面来说，GeoGebra 是一个动态的几何软件。您可以在上面画点、向量、线段、直线、多边形、圆锥曲线，甚至是函数，事后你还可以改变它们的属性。
另一方面来说，您也可以直接输入方程和点坐标。所以，GeoGebra 也有处理变数的能力(这些变数可以是一个数字、角度、向量或点坐标)，它也可以对函数作微分与积分，找出方程的根或计算函数的极大极小值。
所以 GeoGebra 同时具有处理代数与几何的功能，因此 GeoGebra 视窗左边有一个“代数区”，右边有一个“几何区”(也称为“绘图区”)，就像下图一样。
软件特色
* 可免费用于学习、教学和考评。
* 功能强大、使用简单、交互性强。
* 支持多种语言。
* 以趣味的方式真正观察和体验数学和科学。
* 可适于各种课程或项目。
* 在世界上有数百万人使用。
功能介绍
以下是几个窗口的简介:
二次函数
几何窗口
可以借助工具栏中所提供的作图工具，在几何区中使用鼠标进行几何作图。从工具栏中选择其中一种作图工具，可借助工具使用提示(在工具栏后方)来得知如何使用所选择的工具。任何在几何区中所产生的对象，在代数区中都有一个代数特征。
注:可以使用鼠标拖曳来移动几何区中的对象，代数区内的代数特征也会同时动态更新。
工具栏中的每一个图标代表一个工具盒，工具组内包含一些相似功能的作图工具，可以用鼠标左键按下图标右下角的小箭头来打开该工具盒。
提示:
作图工具是依照产生物体的本质来分类的。如:可以在点工具盒(默认图标为 )及几何变换工具盒(默认图标为 )这两类工具中，产生不同类型的点。
代数窗口
可以在Geogebrar命令区中直接输入代数表达式，再按下Enter键后，所输入的代数表达式会在代数区内出现，同时在几何区内出现对应的图形。
在代数区中，数学对象被归类成自由对象和派生对象。如果产生一个对象而未使用任何已经存在的对象，则被归类为自由对象。若新产生的对象是使用其他已经存在的对象而产生，则归类为派生对象。
提示:假如想要隐藏在代数区内的特征，可以将对象指定为辅助对象，做法如下:在代数区中，在对象上点右键，在右键菜单中选择"辅助对象"，或者在弹出菜单中选择"属性"，在属性对话框中选择标签"基本"，然后在"辅助对象"选项前复选框中打对勾。根据程序的默认，"辅助对象"是不会出现在代数区中，但是可以在"查看"菜单中选择"辅助对象"，然后在代数区中就可以看到了。
可以修改代数区内的对象:先确认已选取移动工具，然后双击代数区内的对象，可以在文字方块中直接编辑对象的代数特征数据，再按下Enter键后，对象的图形特征也会随之改变。若双击代数区内的派生对象时，可以在出现的对话框中"重新定义"对象。
Geogebra也提供许多命令，可以在命令区的右方按下'Command'按钮来开启命令窗口表，在菜单中选择一个命令后(或者直接在命令输入框中输入命令)，再按下F1键取得该命令的语法结构以及所需要的参数等信息。
工作表窗口
在Geogebra的工作表区中，每一个单元格都有指定名称，用来指定单元格的位置。这一点类似于OFFICE的工作表。例如在A列第1行的单元格的名称为A1.
注:当单元格名称用在表达式或者命令中时，单元格名称代表的是该单元格内的内容数据，这一过程称作单元格数据引用。
在工作表中，不但可以输入数值，也可以输入所有Geogebra所支持的数学对象，如点的坐标、函数、命令等。在工作表中所输入的数学对象，Geogebra会立即在几何区中显示其图形特征，而且对象的名称会对应工作表中的位置，如A5,C3等。
注:根据程序默认，工作表中的对象在代数区中被归类为辅助对象。
‘拾’ 随机建模的方法和步骤［4］
随机建模（Stochastic Modeling）方法承认地质参数的分布有一定的随机性，而人们对它的认识总会存在一些不确定的因素，因此建立地质模型时考虑了这些随机性引起的多种可能出现的实际情况，供地质人员选择。
随机建模方法认为，在现有技术情况下，对地下储层的认识存在一定的不确定性，一是已知资料控制点有限，以300m井距井网为例，井孔提示的储层体积所占整个储层体积，以百万至千万分之一数量级计，绝大部分储层性质是依靠这些少数已知点去推测的；二是描述这些控制点储层性质的技术本身还存在一定的误差，如测井解释渗透率，经常可达数倍的误差。随机建模方法同时又认为，作为地质体的储层，其各项属性的非均质分布，由于其有一定的地质成因，应存在一定的地质统计特征，用这一地质统计特征去表征储层非均质性的总体面貌，而不追求每一个预测点的确定的数值，仍然在一定时间、一定条件下可以为油气田开发提供合理的地质模型，保证流体流动模拟的可信和开发决策的正确。
8.1.3.1 随机建模的类别
储层随机建模通常又分为条件模拟和非条件模拟。其根本区别在于条件模拟较非条件模拟不仅要求模拟产生的储层随机图像（包含储层分布和物性等方面信息的图像）符合实际资料所观测到的储层属性空间分布的相关结构（地质统计特征），而且要求在井位处（或资料点处）的模拟结果与实际资料一致。通常讲的随机模拟一般指条件模拟。随机模拟方法分为以下两类：
1）离散性模拟方法：离散性模拟主要建立储层岩相的分布模型，用来描述离散性的地质特征，包括确定储层、隔层、砂体（储渗体）的空间分布边界和空间几何形态等。实际上就是实现气藏描述中的储层分布预测。所采用的模拟方法包括：示点性过程模拟、马尔可夫-贝叶斯指示模拟、序贯指示模拟、镶嵌过程模拟、截断高斯模拟等方法；对于非条件模拟，则可采用布尔模拟。
2）连续性模拟方法：连续性模拟主要建立岩相边界控制下的储层参数（孔隙度、渗透率、含水饱和度、泥质含量、碳酸盐含量等）的分布模型，即油气藏描述中的储层参数预测。所采用的模拟方法包括：退火模拟、序贯指示模拟、分形随机函数法、高斯随机函数法以及马尔可夫随机域法等。
对于非条件模拟，则可采用转带法。
8.1.3.2 储层随机建模的基本步骤
储层建模工作的实施主要包括以下三个基本步骤。
（1）建立储层原型模型
建立储层原型模型是随机建模的基础，所谓原型模型就是储层的实体地质模型，任何油藏（储层）描述方法都是只由零散信息对储层实体所进行的一种推断，这种推断可以是确定性的（如地震储层横向预测），也可以是不确定性的（如统计推断）。在不了解地质实体的前提下，任何一次研究结果，只能看作一次对地质实体的随机抽样，抽样结果的准确性依赖于统计的概率把握程度，这种把握程度只能来自于原型模型的建立。
储层原型模型的建立就是为了构筑一个与实际储层尽可能接近的储层信息标准答案库，从可见的实体模型描述入手，来建立各种地质知识库（这其中包括了各种储层的边界和储层参数的空间分布），建立相应的先验概率知识，如参数分布的范围、均值、方差、分布函数等。只有这样，储层随机建模才有依据。
原型模型的建立方法较多，目前主要采用的有：
1）物理模拟——以水槽模拟为主要代表；
2）野外露头精细描述——国内外已广泛开展；
3）现代沉积研究——在沉积学领域已有大量实例，是构筑沉积学理论的重要基础；
4）密井网精细对比与描述——主要在老开发区进行；
5）地震资料的确定性建模方法——主要依靠地震资料空间大信息量的优势，依靠资料处理，确定储层分布的宏观模型，重点是砂体的分布，同时也能对储层孔隙度、渗透率参数进行趋势性的估计。
（2）建立储层的随机模型
取得了储层原型模型以后，就可以建立储层的随机模型，它是以反映储层各项特征的参数统计为手段，建立相应的概率模型，如储层厚度、孔隙度、渗透率、含油饱和度等参数的分布规律和空间结构。对参数分布规律的认识主要以传统概率统计为基础，确定参数分布的大小范围、均值、方差、分布函数类型等，进而对空间结构进行分析（变差函数的计算）。
通过对储层特征建立随机模型，可以把各种地质认识（定性描述）和观测数据有机地结合起来，并可以反映由于信息缺乏而引起的不确定性。在已经建立的随机模型的基础上，再进行随机模拟，产生出反映储层非均质性的一系列等概率实现。每个实现就是一种可能的储层参数的空间分布，它们之间的差异反映了随机模型中所包含的不确定性，也就是我们常常谈到的研究中的多解性问题。
（3）储层的随机模拟
建立了储层随机模型后，就可以进行储层的随机模拟，随机模拟分为条件模拟和非条件模拟两种。非条件模拟只是要求再现地质特征的空间分布规律及相关性，而条件模拟不仅要求再现地质特征的空间分布和相关性，而且还要求在抽样位置上与实测数据一致或在指定位置上具有指定的特性。
对于不同的储层属性，具有不同的随机模型，应采用不同的模拟方法。由于大型计算机的出现，使细网格和高维空间的模拟得以实现，在实际应用中，寻求一种快速有效的模拟算法成为众多的研究者所探求的目标。
8.1.3.3 储层随机建模的基本流程
储层随机建模一般分为两个阶段进行，即先采用离散型模拟方法，建立储层的骨架模型；然后在储层骨架模型边界的控制下，应用针对连续性变量（如储层物性）的模拟方法建立储层参数模型。这就是目前大多数研究者使用的两阶段建模的基本流程。
陈恭洋［4］根据两阶段建模的思路，提出了一个基本的随机建模流程（图8.1），该流程图中包括了9个方面的研究内容。
图8.1 储层随机建模总体设计流程框图［4］
1）地层模型：以克里格插值技术为基本手段，主要研究储层顶、底界面的空间展布特征，并通过地质统计对比确定小断层带的空间分布。大的断层可由地震资料解释予以确定。该项研究主要提供后续储层和油气藏模拟的大的边界信息。
2）沉积相分析：包括大相和微相分析两部分研究内容，并以后者为研究重点。大相分析以区域沉积背景知识为指南，结合地震相的分析，明确研究工区较大范围内的沉积体系及空间展布特征。最后确定出油气藏范围内储层所处的相带沉积部位，为微相研究奠定坚实的基础。
微相分析重点研究沉积成因单元的结构要素及其组合型式以及它们的空间展布规律，为储层随机建模提供必要的地质先验知识，主要依据沉积学的研究手段进行。
3）高分辨率层序地层分析：主要应用于油气藏规模的储层对比技术，依靠岩心和测井资料，进行开发阶段的储层表征中储层的精细对比。因为储层岩性、几何形态、连续性及岩石物理特征等是在沉积物堆积过程中产生的，精确的地层对比可以在四维空间中对这些特征有更清楚的认识，高分辨地层对比是识别非均质性的有效方法。另外，具时间意义的地层界面通常与流体流动单元的岩石物理面相一致，可通过精细地层对比，划分流动单元。随着时间分辨率的提高，对地层形态和规模、相的位置和岩石物理特征的预测也就更加精确。与沉积相的分析相结合，是目前油田覆盖区建立储层原型地质模型最有效的方法。
4）储层岩相分布的离散型随机模拟：这是储层随机建模的核心内容之一，一般作为储层随机建模的第一步，为储层参数空间分布的连续性模拟提供边界控制信息。序贯指示模拟（SISIM）和示性点过程模拟（MPPS）被认为是两种有效的研究方法。序贯指示模拟以指示理论为基础，将各种沉积微相带视为空间分布的离散性随机变量，进行地质统计学的条件模拟，其缺点是难以描述储层的形态特征。而示性点过程模拟是一种面向对象的方法，十分符合沉积学的思想和推理过程，将沉积学研究所认定的储层砂体几何形态、位置、大小、连通方式等储层参数作为服从一定分布的离散型随机变量，建立相应的随机模型进行随机模拟，其缺点是难以实现条件模拟。将两者有机地结合起来可能是一种好的途径。
5）测井和地震资料处理：这方面的技术已在现代油气藏描述中被大量采用。更重要的是补充建模时仅依靠井点信息的不足，使储层建模不仅在油气藏开发阶段发挥重大作用，而且在勘探的各个时期也能充分发挥作用，提供新的储层预测方法。
6）分形和地质统计学条件模拟：这是解决储层参数空间分布的关键性模拟方法。地质统计学模型可以很好地刻画储层参数分布的空间结构和变异性。而分形方法则能精确地表征储层的非均质性，并能克服由克里金方法所带来的光滑效应。两者的结合已被大量的研究实例证明是一种有效的储层预测途径。
7）网格粗化：储层建模阶段的细网格模拟可以尽可能精细地提示储层的非均质特征。但遗憾的是，在油藏动态模拟器中，由于受到目前计算能力的限制，难以接受这种细网格的参数输入。因此，必须进行网格的粗化，粗化的准则一般需要考虑到储层孔隙容积和储层的渗流能力（即孔隙度和渗透率），其中尤以储层对流体传导能力（渗透率）的近似最为关键。
8）油气藏数值模拟动态拟合与静态资料约束决策：这是对前述储层随机建模所产生的多幅等概率实现的图像进行优选决策的过程。研究的重点并不在于动态模拟，因此无需考虑复杂条件下的数值模拟问题。主要是对油气藏压力、产油气量和含水率三项参数进行历史拟合，并结合静态地质资料的各项条件约束（包括储层参数的统计规律和地质认识等），选取一个最符合动态和静态条件的随机图像作为所建立的储层地质模型。这一模型是以各种参数场的形式所表示的。
9）三维可视化：即将前面所建立的反映储层地质模型的各种参数场通过计算机进行三维成像或制图。目前，三维可视化的研究与设计已经成为计算机成像领域中的一项热门课题，它使所取得的成果大大地增强了油气藏的研究与管理的可操作性和直观性。
综上所述，储层建模实际上是对油田各类数据资料通过计算机技术进行有效的综合。因此，从地质角度上讲，要形成一套比较先进而有效的建模方法，更大程度上还是要依赖于先进的地质、地球物理和分析测试资料处理技术来获取可靠的输入参数。
8.1.3.4 储层随机建模的软件系统
在随机模型方法和理论发展的同时，模拟软件也得到了一定的发展，美国斯坦福大学、墨西哥矿业技术学院、荷兰皇家/壳牌公司、雪飞龙公司、GeoQuest公司等都开发和研制了自己的地质统计学和储层模拟软件。加拿大GeoStat系统公司和McGill大学联合推出了智能模拟或专家系统软件GeoStat，法国石油研究院和地质统计中心联合开发的HERESIM软件包也取得了较大的影响。这些软件的主要功能如下：
1）以转带法和指示克里格法相结合，用于储层的横向和垂向对比，其数学基础是Bessel函数和指示相关函数（美国墨西哥矿业技术学院开发TUBA软件）；
2）用于SGI图形工作站的地质模型软件，其特色是可以采取任意切片的方法来展现储层孔隙度、渗透率和砂体在连续断面或切片上的分布特征，其数理基础是随机模拟（美国Strata-Model公司研制SGM软件）；
3）以条件概率法为基础设计，主要用于模拟砂岩油藏中的三维储层的连通性和构形（荷兰皇家/壳牌集团公司推出MONARCH软件）；
4）以BP神经网络技术为主、依据地质统计学和地震特征进行随机建模的软件，其关键方法是分析并拟合储层物理特性和岩石属性的直方图和变差函数分布，求出它的特征值，以建立数学模型（荷兰Jason公司推出Stat Mod软件）；
5）将地质统计和智能模拟技术相结合，不仅包括各种数值运算、多元统计，还包含可引导、承担、评价和推断地质统计运行的知识和专家经验。因此，该软件具有两大特色：一是储层地质特性模拟及立体化定量显示；二是具有地质解释中的专家知识和经验（加拿大GeoStat系统公司和McGill大学联合推出GeoStat系统）。
上述软件都在各自的使用中发挥了很大的效益，也取得了不少有意义的成果。尽管每套软件各有侧重，但考察它们的共同之处，主要体现在三个方面：①强调储层描述的高度定量化，体现了油气储层研究已从定性发展到了定量的水平；②均从储层骨架分布和储层参数特征两个方面进行建模，把握了储层特征的关键要素；③体现了多学科、多信息的综合研究趋势。因此，从储层建模软件的发展，也显示出了储层随机建模在当前油气勘探开发研究中的重要意义和良好前景。