111 年 國立成功大學測量及空間資訊學系碩士班《地理資訊系統概論》

本題主要在考察地理資訊系統中空間資料的建立與建置標準。

核心觀念：

1. 空間資料的建立（數化）：如何將紙本地圖轉換為數位空間資料。
2. 空間資料的屬性與拓撲關係：建立的資料需具備哪些基本要素，以及如何確保資料的正確性與一致性。

解題步驟：

一、數化建立鄉鎮層級及縣市層級空間資料的步驟：

1. 準備工作：

   • 取得紙本地圖：收集該年度的行政區劃紙本地圖，確保其精度與比例尺符合需求。
   • 掃描與地理配對 (Georeferencing)：將紙本地圖掃描成數位影像檔。利用已知座標的控制點（例如三角點、道路交叉口等）對掃描影像進行地理配對，將影像轉換到真實世界的地理座標系統（如 TWD97 或 WGS84）。
   • 定義資料模型：事先規劃好鄉鎮層級與縣市層級的空間資料模型，包括圖層名稱、幾何類型（面狀 Polygon）、以及需要包含的屬性欄位（例如鄉鎮名稱、縣市名稱、鄉鎮代碼、縣市代碼等）。

2. 數化作業：

   • 鄉鎮層級數化：
     • 在 GIS 軟體中，開啟地理配對後的行政區劃影像圖層。
     • 建立一個新的鄉鎮層級的 Polygon 圖層。
     • 使用數位化的工具（Digitizing tools），沿著紙本地圖上鄉鎮的邊界進行描繪（Trace），建立鄉鎮的 Polygon 幾何。
     • 為每個數化完成的鄉鎮 Polygon 錄入其對應的屬性資料（鄉鎮名稱、縣市名稱、鄉鎮代碼等）。
   • 縣市層級數化：
     • 方法一：聚合 (Aggregation)。利用已數化完成的鄉鎮層級資料，將屬於同一縣市的鄉鎮 Polygon 進行合併（Merge）或聚合（Dissolve）操作，形成縣市的 Polygon。在聚合過程中，可以選擇保留或計算鄉鎮層級的屬性。
     • 方法二：直接數化。直接在地理配對後的行政區劃影像圖層上，描繪出縣市的邊界，建立縣市層級的 Polygon 圖層，並錄入對應的屬性資料（縣市名稱、縣市代碼等）。
     • 兩種方法比較：聚合方法較能確保縣市邊界與鄉鎮邊界的一致性，且能保留鄉鎮層級的屬性資訊。直接數化則可能在邊界處理上較為直觀，但需注意與鄉鎮層級資料的對齊。

二、建置完成的資料必須滿足的條件：

本題考察資料庫設計中的主鍵（Primary Key）概念、表格綱要（Schema）設計，以及如何結合資料庫與 GIS 功能進行空間分析與視覺化（主題圖）。

核心觀念：

1. 資料庫設計：Primary Key 的重要性與作用。
2. 表格綱要 (Schema)：定義資料表的結構。
3. 空間資料與屬性資料的整合：如何將人口數據與地理空間資料結合。
4. 主題圖 (Thematic Map)：利用屬性資料對地理空間進行視覺化呈現。

解題步驟：

一、Primary Key 的意義與表格綱要設計：

• Primary Key (主鍵) 的意義：

  • Primary Key 是資料庫表中一個或一組欄位，其值能唯一識別表中每一筆記錄（資料列）。
  • 重要性：
    • 唯一性 (Uniqueness)：確保每筆記錄都不會重複。
    • 非空值 (Not Null)：Primary Key 欄位的值不能為 NULL。
    • 識別性 (Identification)：用於快速查找、更新或刪除特定記錄。
    • 關聯性 (Relationship)：在多個表格之間建立關聯（透過 Foreign Key）時，Primary Key 是連結的基礎。

• 表格綱要 (Schema) 設計結果：
  假設我們有兩個主要的表格：

  1. 行政區劃空間資料表 (Administrative_Boundaries)：

     • 此表儲存行政區劃的空間幾何資訊。
     • 綱要設計範例：
       • OBJECTID (Integer, Primary Key, Auto-increment)：系統自動產生的唯一識別碼。
       • Shape (Geometry type, e.g., Polygon)：儲存行政區劃的幾何圖形（面狀）。
       • ADMID (Varchar/Integer, Unique, Not Null)：行政區劃的唯一識別碼，可用於與人口資料表連結。例如：鄉鎮代碼或縣市代碼。
       • ADMNM (Varchar, Not Null)：行政區劃名稱（如「中山區」、「台北市」）。
       • LEVEL (Integer)：區分層級（例如 1 代表縣市，2 代表鄉鎮）。
       • PARENT_ADMID (Varchar/Integer)：指向上一層級行政區劃的 ADMID，建立層級關係（例如，鄉鎮的 PARENT_ADMID 指向其所屬縣市的 ADMID）。

  2. 人口資料表 (Population_Data)：

     • 此表儲存過去十年的人口統計資料。我們假設有兩個時間點的資料，例如 2013 年和 2023 年。
     • 綱要設計範例：
       • POPID (Integer, Primary Key, Auto-increment)：記錄的唯一識別碼。
       • ADMID (Varchar/Integer, Not Null, Foreign Key references Administrative_Boundaries(ADMID))：行政區劃的唯一識別碼，用於連結到空間資料表。
       • YEAR (Integer, Not Null)：資料年份（例如 2013 或 2023）。
       • POPULATION (Integer, Not Null)：該行政區劃在該年份的人口數。
       • GROWTH_RATE (Decimal)：人口增長率（可計算得出）。
  • 資料庫設計考量：
    • 正規化 (Normalization)：將資料分解到不同的表中，減少冗餘，提高資料一致性。

本題在考察地理資訊系統 (GIS) 中常見的「查詢與定位」功能，特別是針對「地標名稱」的定位。

核心觀念：

1. 空間索引與查詢 (Spatial Indexing and Query)：如何高效地查找空間中的特定對象。
2. 屬性查詢與空間查詢結合 (Attribute-Spatial Query)：透過屬性（名稱）來觸發空間定位。
3. 資料結構設計 (Data Structure Design)：如何組織資料以便快速查詢。

解題步驟：

一、地標定位功能設計：

此功能的核心是根據使用者輸入的地標名稱，找到對應的地標空間物件，並將 GIS 視窗的顯示範圍（Extent）移動（Zoom/Pan）到該地標的位置。

1. 使用者介面 (User Interface - UI)：

   • 提供一個輸入框（Text Box）供使用者輸入地標名稱。
   • 可能包含一個「搜尋」按鈕或在使用者輸入時進行即時搜尋與建議（Autocomplete）。
   • 搜尋結果可以列出多個符合的地標，讓使用者選擇。

2. 後端處理邏輯 (Backend Processing Logic)：

   • 接收輸入：接收使用者輸入的地標名稱。
   • 查詢地標：
     • 在後端資料庫或資料來源中，執行一個查詢，尋找所有名稱（或部分名稱）與使用者輸入相符的地標物件。
     • 此查詢主要是一個屬性查詢 (Attribute Query)，針對儲存地標名稱的欄位進行比對。
   • 處理查詢結果：
     • 無結果：若無符合的地標，則提示使用者「找不到此地標」。
     • 一個結果：若只找到一個地標，則取得該地標的空間資訊（例如中心點座標、或其所在範圍的邊界）。
     • 多個結果：若找到多個地標，則將這些地標名稱列出，讓使用者選擇其中一個。
   • 空間定位：
     • 一旦確定了目標地標，取得其空間幾何資訊。
     • 計算顯示範圍：
       • 如果地標是點狀（如雕像），通常會將視窗中心對準該點，並設定一個預設的縮放比例（Zoom Level）。
       • 如果地標是線狀（如一條河流）或面狀（如一個公園），則會計算該物件的最小外包圍矩形（Minimum Bounding Rectangle - MBR）或使用其幾何本身的範圍，並調整視窗的 Extent，使其能完整顯示該地標。
     • 更新視窗顯示：將 GIS 視窗的 Extent 更新為計算出的顯示範圍。

二、後端需要什麼內容的資料？

為了實現上述功能，後端資料庫或資料來源至少需要包含以下內容：

1. 地標空間資料 (Landmark Spatial Data)：
   • 幾何類型 (Geometry Type)：通常是點狀 (Point)，但也可能是線狀 (LineString) 或面狀 (Polygon)，取決於地標的定義（例如，一個公園可能是一個 Polygon，而一個紀念碑是一個 Point）。
   • 空間座標 (Spatial Coordinates)：每個地標物件必須有其在某個地理座標系統（如 TWD97, WGS84）下的精確座標。
   • 空間索引 (Spatial Index)：為了快速查詢空間物件，資料庫通常會為空間資料建立空間索引（例如 R-tree），以便高效地進行空間查詢。

本題考察地形資料的表示方法，主要聚焦於三種常見的數值地形模型 (Digital Elevation Model, DEM) 的表達方式：等高線 (Contour Lines)、網格 (Raster Grid) 和不規則三角網 (Triangulated Irregular Network, TIN)，以及它們各自的特點與精度差異。

核心觀念：

1. 地形資料模型：理解不同的幾何結構如何代表地形表面。
2. 資料的特徵與優缺點：分析各種模型在表達地形細節、儲存效率、分析能力上的差異。
3. 精度與細緻程度 (Resolution and Detail)：不同模型如何反映地形的精確度和細節。

解題步驟：

一、三類地形資料的特色說明：

1. 等高線 (Contour Lines)：

   • 特色：
     • 定義：在地表上，連接具有相同高程點的曲線。
     • 幾何類型：線狀 (Line)。
     • 表示方式：每一條線代表一個固定高程值。線條之間的間隔（等高距，Contour Interval）代表垂直距離。
     • 優點：
       • 直觀易懂，容易被非專業人士理解地形起伏。
       • 清晰顯示坡度變化（線條密集處坡度陡，稀疏處坡度緩）。
       • 能準確表示特定高程點。
     • 缺點：
       • 儲存效率較低，尤其是在複雜地形。
       • 難以進行直接的表面分析（如坡度、坡向的計算，需要額外處理）。
       • 無法連續表示地表，在線條之間是空白或插值區域。
       • 數化製作成本較高，容易產生拓撲錯誤（如線條交叉）。

2. 網格 (Raster Grid / DEM)：

   • 特色：
     • 定義：將研究區域劃分為規則的方形網格（Raster Cells），每個網格單元儲存一個高程值。
     • 幾何類型：點陣 (Raster)，由規則排列的像素組成。
     • 表示方式：每個 Cell 的中心點代表一個位置，其屬性值為該點的高程。
     • 優點：
       • 結構規則，易於儲存和管理。
       • 非常適合進行各種地形分析，如坡度、坡向、坡度變化、匯流分析、視域分析等，因為計算直接基於 Cell 之間的關係。
       • 與影像資料結合方便。
       • 儲存效率相對較高。
     • 缺點：
       • 精度受 Cell 大小（解析度）限制，細節可能被模糊化。
       • 在表示陡峭懸崖或複雜地形時，可能出現「階梯效應」。
       • 每個 Cell 都必須有值，即使該 Cell 位於水體或建築物下方（需要特殊處理）。

3. 不規則三角網 (Triangulated Irregular Network, TIN)：

   • 特色：
     • 定義：由一系列離散的點（節點，Nodes）及其之間的三角面（Faces）構成，這些點的空間分佈是不規則的，但三角面的頂點是真實的地表採樣點。
     • 幾何類型：由點 (Nodes) 和面 (Triangles) 組成，點的空間分佈不規則。
     • 表示方式：點代表測量到的真實高程點，三角面則代表由這些點插值出來的連續地形表面。
     • 優點：
       • 能非常精確地表示真實地表，尤其擅長表達複雜地形、陡峭斜坡、斷崖等細節，因為測量點可以根據地形特徵自由佈置。
       • 儲存效率高，只儲存實際採樣點，不儲存無效的空白區域。
       • 適合進行地形分析，可以計算坡度、坡向、體積等。

本題主要探討「開放資料」(Open Data) 的概念、意義，以及推動開放資料的策略與具體實踐，並以「地標資料」為例進行說明。

核心觀念：

1. 開放資料的定義與價值：理解開放資料的核心理念及其帶來的影響。
2. 開放資料的推動策略：如何有效實施開放資料政策。
3. 開放資料格式與應用：理解標準化的資料格式，並能應用於實際案例。

解題步驟：

一、開放資料的意義：

開放資料是指可以被任何人自由獲取、使用、修改和分享的資料，且不受版權、專利或其他形式的約束。其關鍵要素包括：

• 可獲取性 (Availability)：資料必須容易取得，最好能透過網際網路下載。
• 可使用性 (Usability)：資料必須是機器可讀的格式（Machine-readable format），方便電腦程式處理。
• 可修改性與分享性 (Reusability and Sharing)：資料的使用者可以對資料進行修改、再利用，並將其與他人分享，通常需遵循特定授權條款（如 CC BY 授權）。
• 非歧視性 (Non-discrimination)：資料應對所有人開放，不因個人、群體或特定用途而有所限制。

開放資料的意義與價值體現在：

1. 提升政府透明度與公信力：政府公開資料，讓公民能監督政府施政，增加對政府的信任。
2. 促進創新與經濟發展：開發者、企業和研究人員可以利用開放資料開發新的應用程式、服務和商業模式，帶動產業創新。
3. 解決社會問題：例如，開放交通資料可開發更佳的導航 App；開放環境資料可協助進行污染監測與預防。
4. 增強公民參與：公民可以更容易地獲取與自身相關的資訊，更積極地參與公共事務。
5. 學術研究的推動：研究人員可以更容易地獲取和分析數據，加速科學發現。

二、促進開放資料推動的策略與具體作法（以地標資料為例）：

為了有效推動開放資料，政府或組織通常會採取以下策略和具體作法：

1. 建立開放資料平台 (Open Data Portal)：

   • 策略：集中管理和發布開放資料。
   • 具體作法：
     • 建立一個統一的網站或平台，作為所有開放資料的入口。
     • 平台應提供搜尋、分類、預覽、下載等功能。
     • 對於地理空間資料，平台應支援地圖瀏覽、空間資料格式下載（如 Shapefile, GeoJSON, KML）以及 API 介面。
   • 地標資料範例：政府可以建立一個「全國地標開放資料平台」，匯集各部會、地方政府的景點、歷史建築、公共設施（如公園、圖書館、郵局）等的地標資料。

2. 資料標準化與格式化 (Data Standardization and Formatting)：

   • 策略：確保資料的一致性、互通性和易用性。
   • 具體作法：
     • 採用通用資料格式：
       • 結構化資料：CSV (Comma Separated Values), JSON (JavaScript Object Notation), XML (Extensible Markup Language)。
       • 地理空間資料：
         • 向量資料：GeoJSON (網頁應用最常用), Shapefile (GIS 業界標準), KML/KMZ (Google Earth 格式), GeoPackage (SQLite 基礎的開放標準)。
         • 網格資料：GeoTIFF。