GIS空间分析原理与方法
(GIS)第五章-空间分析原理与方法
Pi, j1
i1, j
i1, j1
• 计算对角线形成的矢量
aij P i1, j1 P i, j x, y, zi1, j1 zi, j bij P i1, j P i, j1 x, y, zi1, j zi, j1 o
pt
pb
0, y,
zi1, j
zi1, j 1 zi, j 2
zi,
j 1
• 曲面面积Si,j的计算
Si,j n'
y2 zi, j1 zi1, j1 zi, j zi1, j 2 x2 zi1, j zi1, j1 zi, j zi, j1 2 4x2y2 2
z 4 i1 zk
• 以格网的平均高程与研究区域某一最低点高程之差定义为该单元的
相对高程 2. 高程变异
1 4
Ds 4 i1 zk zmin
高程变异是反映地表单元格网各顶点高程变化的指标，它以格网单
元顶点的标准差与平均高程的比值来表示。 V s z
（五）谷脊特征分析
y
Pi1, j Pi, j
ni j
Pi1, j1 a b
Pi, j1
• 左中点Pl的坐标：
xi, j
xi1, j 2
,
yi, j
yi1, j 2
,
zi, j
zi1, j 2
i1, j
i1, j1
• 右中点Pr的坐标：
•
o
答用户所提出的问题。 • 产生式分析：数字地形模型分析，叠合分析，空间临近
性分析、空间网络分析，空间统计分析等，旨在通过分 析获取新的信息，尤其是综合信息。
如何使用地理信息系统进行空间分析与模拟
如何使用地理信息系统进行空间分析与模拟地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种将地理空间数据与属性数据相互关联的强大工具。
通过使用GIS，可以实现对空间数据进行有效的管理、分析和模拟。
本文将探讨如何利用GIS进行空间分析与模拟的方法和应用。
一、空间数据的获取和处理在进行空间分析与模拟之前，首先需要获取和处理空间数据。
空间数据以矢量数据和栅格数据两种形式存在。
矢量数据由点、线和面等几何对象组成，栅格数据由像素组成。
获取空间数据的主要途径包括遥感影像解译、GPS定位和数字化等。
处理空间数据的方式包括数据预处理、数据转换和数据整合等。
二、空间分析方法1. 空间查询空间查询是GIS最基本的功能之一，它通过在多个空间数据层中搜索特定条件的空间对象来生成查询结果。
常用的空间查询方法包括属性查询、空间关系查询和空间拓扑查询等。
属性查询是根据空间对象的属性来进行查询，如查询符合某一特定条件的点、线或面。
空间关系查询是根据空间对象之间的关系来进行查询，如查询与某一线相交或包含于某一面的点。
空间拓扑查询是根据空间对象之间的拓扑关系来进行查询，如查询不相邻的线之间的相交点。
2. 空间统计分析空间统计分析是利用特定的统计方法来分析和描述空间数据分布规律的一种方法。
常用的空间统计分析方法包括点模式分析、空间自相关分析和空间插值分析等。
点模式分析用于研究点数据的分布规律，如热点分析和聚类分析。
空间自相关分析用于研究地理现象之间的空间相关性，如 Moran's I指数和Geary's C指数。
空间插值分析用于根据已知的点数据值推测未知位置的数据值，如反距离加权插值和克里金插值。
3. 空间网络分析空间网络分析是研究地理网络中距离、路径和连通性等问题的方法。
常用的空间网络分析方法包括最短路径分析、路径搜索和网络连通性分析等。
最短路径分析用于确定两个地理位置之间最短路径的长度和路线。
使用GIS技术进行地理数据空间分析的实用指南
使用GIS技术进行地理数据空间分析的实用指南地理信息系统(GIS)技术已经成为现代社会中不可或缺的工具之一。
通过GIS技术，我们能够有效地处理和分析地理数据，了解地理空间中的事物和现象。
本文将为读者提供一份使用GIS技术进行地理数据空间分析的实用指南，帮助读者更好地利用该技术。
一、GIS技术的基本原理在深入了解GIS技术之前，我们需要了解其基本原理。
GIS是一种以计算机为基础的技术，通过将地理空间数据与属性数据进行关联，创建一个具有可视化效果的地图。
GIS技术的核心是空间分析，它能够帮助我们理解地理空间中的关系和模式，并利用这些信息做出决策。
二、数据获取与准备在进行地理数据空间分析之前，我们首先需要获取需要分析的数据。
可以通过多种途径获取地理数据，如航拍图像、卫星影像、遥感数据、传感器数据等。
一旦获取到数据，我们需要对其进行清理和准备工作，包括数据的格式转换、去除异常值等。
这一步不仅能够提高数据的质量，还能够减少后续分析的困难和误差。
三、空间数据分析方法1. 空间查询：空间查询是最常见的地理数据空间分析方法之一。
通过空间查询，我们可以从地图中选择特定区域或特定属性的要素。
例如，我们可以查询某个地区的人口密度或土地利用类型。
空间查询的结果可以帮助我们找出特定地点的相关信息，从而为后续分析提供支持。
2. 空间统计：空间统计能够帮助我们理解和描述地理空间中的模式和关系。
通过空间统计，我们可以探索地理空间中的聚集现象、空间自相关性等。
这些统计结果可以帮助我们了解特定环境下的特征和规律，从而更好地进行决策和规划。
3. 空间插值：空间插值是一种用于填充无数据区域的方法。
通过空间插值，我们可以根据已知的数据点推算出未知区域的数值。
这在地理数据分析中尤为重要，可以帮助我们填补数据缺失的空白，提高数据的完整性和准确性。
四、地理数据可视化地理数据可视化是GIS技术的一大特点，它能够将抽象的地理数据转化为可视化的地图或图表。
gis空间分析原理与方法
gis空间分析原理与方法GIS（地理信息系统）是一种以地理空间数据为基础，利用计算机技术进行数据管理、空间分析和空间可视化的系统。
GIS空间分析是GIS系统中最核心和重要的功能之一，它基于地理空间数据，通过一系列的理论和方法，揭示地理现象之间的空间关系和规律。
本文将介绍GIS空间分析的原理和方法。
一、GIS空间分析的原理GIS空间分析的原理包括空间对象和空间关系。
1. 空间对象在GIS中，地理空间数据可以表示为不同的空间对象，如点、线、面等。
每个空间对象都有其特定的几何形状和属性信息。
2. 空间关系空间关系指的是空间对象之间的相对位置和相互作用。
常见的空间关系有邻接关系、包含关系、重叠关系等。
空间关系能够帮助我们理解地理现象之间的联系和相互影响。
二、GIS空间分析的方法GIS空间分析方法包括空间查询、空间统计、空间插值和空间模型等。
1. 空间查询空间查询是根据特定的空间条件，在地理空间数据集中提取与条件匹配的数据信息。
常见的空间查询操作有点查询、线查询和面查询等。
2. 空间统计空间统计是通过对地理空间数据的属性信息进行统计和分析，揭示地理现象的空间分布和规律。
常见的空间统计方法有点密度分析、热力图和聚类分析等。
3. 空间插值空间插值是通过已知的有限样本点，推算未知位置处的属性值。
常见的空间插值方法有反距离加权插值法、克里金插值法和样条插值法等。
4. 空间模型空间模型是对地理现象和过程进行建模和模拟，从而预测和分析未来的空间变化。
常见的空间模型有流域模型、土地利用模型和城市增长模型等。
三、GIS空间分析的应用GIS空间分析在各个领域都有广泛的应用，如城市规划、环境保护、农业管理和风险评估等。
1. 城市规划GIS空间分析可以帮助城市规划师分析和评估不同用地类型之间的空间关系，进行最优用地布局和交通规划。
2. 环境保护GIS空间分析可以用于环境监测和评估，分析污染源的扩散范围和影响程度，制定环境保护措施和应急预案。
gis与空间分析原理与方法
gis与空间分析原理与方法地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种将地理空间信息与属性数据相结合的技术和工具，用于收集、存储、查询、分析和显示地理信息的系统。
空间分析是GIS的重要组成部分，它是通过对地理空间数据进行处理和分析，挖掘地理空间特征和关联关系的一种方法。
本文将介绍GIS与空间分析的原理和常用方法，以及其在实际应用中的意义与挑战。
一、GIS的基本原理GIS的基本原理是将地理空间信息与属性数据进行关联，通过空间参考和属性链接来实现地理数据的管理和分析。
地理空间信息可以是点、线、面等地理实体，属性数据则包括这些地理实体所具有的属性信息，如名称、面积、人口等。
GIS根据地理实体的属性数据和空间坐标，将其存储为地理特征，通过属性查询和空间查询等方法来实现对地理实体的查询和分析。
二、常用的空间分析方法1. 空间查询空间查询是GIS中最常用的空间分析方法之一，它可以根据空间位置和属性属性对地理实体进行查找和分析。
常见的空间查询方法有点查询、线查询和面查询等。
通过空间查询，可以找出特定地区的地理实体，并进行相关的空间分析。
2. 空间插值空间插值是一种通过已知的空间点数据来估计未知位置上的值的方法。
常见的空间插值方法有反距离加权法（IDW）、克里金插值法等。
空间插值可以用来推测地理空间的连续性属性，如温度、降雨量等。
3. 空间连接空间连接是指通过地理空间位置的关联，将不同数据集中的相关要素连接起来，以实现地理实体之间的关联分析。
常见的空间连接方法有点点连接、点线连接和面面连接等。
空间连接能够帮助我们发现地理实体之间的关联关系，如道路和学校的连接关系等。
4. 空间缓冲区分析空间缓冲区分析是通过在地理实体周围创建缓冲区，来研究缓冲区内的空间特征和关联关系。
常见的空间缓冲区分析方法有单一缓冲区分析、多重缓冲区分析等。
空间缓冲区分析可以用于研究城市规划、环境保护等问题。
GIS空间分析原理与方法空间平滑和空间插值
实验4 空间平滑和空间插值—xxxxxxx xxx 一、实验目的空间平滑和空间插值。
空间平滑和空间插值关系密切，它们都可以用于显示空间分布态式及空间分布趋势，二者还共享某些算法（如核密度估计法Find/Replace All）。
二、实验准备1、数据准备：1.钦州市乡镇地名的点图层qztai2.qzcnty位研究区内6个县的边界图层。
2、软件准备：ArcGIS DeskTop 9.3三、实验内容及步骤3.1准备数据在Arccatalog中配置数据。
13.2添加数据在Arcmap中添加数据。
233.3、基于移动搜索法的空间平滑在arctoolbox 里进行计算距离矩阵:效果图：3.4 将TAI 语地名连接到距离矩阵4操作如下：3.5提取窗口内的距离矩阵操作如下：5那些距离值为0的点为圆心：3.5计算窗口内TAI 语地名的比重操作如下：6这里，Cnt_INPUT_为列名Count_INPUT_FID的简写。
所得比值为窗口内傣族地名数占所有地名数的比重。
783.6绘制TAI 语地名比重图加载数据，然后进行操作如下：操作如下：910四、实验总结11原文已完。
下文为附加文档，如不需要，下载后可以编辑删除，谢谢！施工组织设计本施工组织设计是本着“一流的质量、一流的工期、科学管理”来进行编制的。
编制时，我公司技术发展部、质检科以及项目部经过精心研究、合理组织、充分利用先进工艺，特制定本施工组织设计。
一、工程概况：西夏建材城生活区27#、30#住宅楼位于银川市新市区，橡胶厂对面。
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本工程建筑面积:27#楼3824.75m2;30#楼3824.75 m2。
室内地坪±0.00以绝对标高1110.5 m为准，总长27#楼47.28m；30#楼47.28 m。
总宽27#楼14.26m；30#楼14.26 m。
GIS空间分析原理与方法 缓冲区分析
GIS空间分析原理与方法缓冲区分析GIS空间分析是地理信息系统（GIS）中的一种重要功能，它通过利用地理空间数据进行分析和处理，匡助我们理解和解决与地理位置相关的问题。
其中，缓冲区分析是GIS空间分析中常用的一种方法，用于确定某一地理要素周围的区域。
缓冲区分析的原理是以给定的地理要素为中心，按照一定的距离或者其他条件，创建一个环绕该要素的区域。
这个区域被称为缓冲区，它可以是一个圆形、多边形或者其他形状。
缓冲区分析的结果可以匡助我们识别出与特定地理要素相关的区域，从而进行进一步的分析和决策。
在进行缓冲区分析时，需要考虑以下几个方面的因素：1. 缓冲区的类型：缓冲区可以是固定距离缓冲区，即以固定距离为半径绘制缓冲区；也可以是可变距离缓冲区，即以不同距离为半径绘制缓冲区，根据不同地理要素的属性进行调整。
2. 缓冲区的距离：缓冲区的大小取决于所选定的距离。
距离可以是固定的，也可以是根据特定要素的属性进行变化。
例如，如果我们要分析一条河流的保护区域，可以根据河流的宽度和水质等因素确定缓冲区的距离。
3. 缓冲区的属性：缓冲区可以继承原始地理要素的属性，也可以根据特定需求添加新的属性。
例如，我们可以在缓冲区中添加人口密度、土地利用类型等属性信息，以便进行进一步的分析。
4. 缓冲区的叠加分析：缓冲区分析可以与其他地理要素进行叠加分析，以识别出不同要素之间的关系。
例如，我们可以将缓冲区与道路网络进行叠加分析，以确定缓冲区内的道路密度。
缓冲区分析在实际应用中有广泛的用途，以下是一些常见的应用场景：1. 环境规划：通过缓冲区分析，可以确定环境保护区的范围，以保护自然资源和生态系统。
2. 城市规划：缓冲区分析可以匡助确定不同用途区域的界限，例如商业区、住宅区和工业区的划分。
3. 灾害管理：通过缓冲区分析，可以确定潜在的灾害风险区域，以便采取相应的防灾措施。
4. 市场分析：缓冲区分析可以匡助确定商业服务区域的范围，以便合理规划商业设施的布局。
gis空间分析
gis空间分析【GIS空间分析】GIS空间分析（Geographic Information System）是指利用计算机和特殊软件技术对地理、地貌、地质、水文等地球表层信息进行科学分析和处理的一种技术手段。
它通过空间数据的获取、管理、分析和可视化展示，帮助人们深入了解地理空间关系，从而在地理决策、规划和管理中发挥重要作用。
本文将从GIS空间分析的定义、原理、应用以及未来发展等方面进行探讨，以期给读者对这一领域有一个系统、全面的了解。
一、GIS空间分析的定义GIS空间分析是通过对空间数据进行处理和分析，以实现地理空间信息的获取、提取、融合和展示的一种技术手段。
它结合了计算机科学、地理学、数学和统计学等多学科的知识，通过对地理空间数据进行空间关系、属性关系和统计关系的分析，从而揭示地理空间的内在规律。
GIS空间分析可以对地理空间数据进行分类、查询、计算和模拟，进而为地理决策提供科学支持。
二、GIS空间分析的原理GIS空间分析的原理基于空间数据的统计分析和空间拓扑分析，主要包括以下几个方面：1. 空间统计分析：通过统计学方法对地理空间数据进行描述、分布和变异等分析，揭示地理现象的空间规律。
例如，可以通过点密度分析、缓冲区分析和空间插值等方法，推测出分布在特定区域的事件规律，为决策提供依据。
2. 空间拓扑分析：通过对地理空间数据进行空间关系和拓扑关系分析，揭示地物之间的相互作用和约束关系。
例如，可以使用拓扑关系分析方法，判断道路网的连通性和阻断情况，为交通规划和设施布局提供支持。
3. 空间模拟分析：通过对地理空间数据进行模拟和预测，揭示不同因素对地理现象的影响和变化趋势。
例如，可以使用地理模型和算法，模拟城市扩张、环境变化等情景，并评估不同决策方案的效果。
4. 空间可视化分析：通过将分析结果以图形、图像或动画的形式展示，帮助人们直观地理解和掌握地理空间的特征和规律。
例如，通过空间分析结果的可视化呈现，可以使决策者更好地理解地理现象，从而做出科学决策。
测绘技术GIS空间分析方法介绍
测绘技术GIS空间分析方法介绍近年来，随着技术的发展和需求的增加，地理信息系统（GIS）在测绘领域中的应用越来越广泛。
GIS空间分析是其中一个重要的应用领域，它通过对空间数据的处理和分析，为测绘工作提供了更多的可能性和深度。
本文将介绍一些常用的GIS空间分析方法。
第一部分：空间数据模型在进行GIS空间分析之前，首先需要对空间数据进行建模和组织。
常用的空间数据模型有点、线和面。
点模型适用于表示离散的地理对象，如建筑物、道路交叉口等。
线模型适用于表示地理对象之间的线性关系，如道路、河流等。
而面模型适用于表示具有连续性的地理对象，如土地利用类型、地貌等。
对于不同类型的地理对象，可以选择不同的空间数据模型进行建模和处理。
第二部分：空间查询和空间关系分析一旦空间数据建模完成，就可以进行空间查询和空间关系分析。
空间查询是指根据某个特定条件对空间数据集进行查询，以获得符合条件的地理对象。
例如，可以根据地理坐标范围对地图上的建筑物进行查询，来获取特定区域内的建筑物信息。
空间关系分析则是研究地理对象之间的拓扑和邻近关系，以了解它们的相互作用和关联性。
例如，可以通过空间关系分析，判断某个建筑物是否与某个道路相交。
第三部分：空间插值和空间描绘除了查询和关系分析，GIS空间分析还可以进行空间插值和空间描绘。
空间插值是指根据已有的离散空间数据，通过数学模型来推算未知位置的空间值。
例如，可以根据现有的气象站数据，插值出某个地区的气温分布图。
空间描绘则是将空间数据以图形的形式进行可视化展示。
例如，可以将测量出的地形表面数据转化为等高线图或地形图，来更直观地展示地形特征。
第四部分：空间统计和空间决策支持除了前面提到的基本分析方法，GIS空间分析还可以进行空间统计和空间决策支持。
空间统计是指对空间数据进行统计分析，以获得地理现象的特征和规律。
例如，可以对某个区域的城市人口密度进行空间统计，以了解城市发展的状况。
空间决策支持则是将GIS空间分析应用于决策过程中，以提供决策者更准确的信息和可视化的支持。
地理信息系统中的空间分析算法
地理信息系统中的空间分析算法地理信息系统（Geographic Information System，GIS）是一种将地理空间信息与数据库技术相结合的信息系统。
GIS 可以将地理空间信息进行存储、管理、处理、分析、查询与表达，帮助我们更好地理解地理现象，从而更好地进行空间规划和决策。
GIS的其中一个重要组成部分就是空间分析算法，通过空间分析算法，我们可以对空间数据进行统计、分析与挖掘，提取出空间数据中的特征和规律，进一步支持市政管理、环保监测、自然资源管理、交通规划等领域的工作。
本篇文章将探讨一些常用的空间分析算法。
一、空间统计分析空间统计分析通常是通过 GIS 软件中的空间分析工具或 R 语言中的 spatial 统计包来实现的，目的是通过建模、统计和分析空间数据集，了解数据的分布规律及其空间自相关性，进而挖掘数据中的潜在信息。
在空间统计分析中，空间自相关性是重要的概念之一。
空间自相关性指的是空间邻近地区的相似性。
其通常用半方差函数（Semi-Variogram）来描述。
半方差函数对于空间数据的变异属性及其自相关情况进行了刻画。
空间统计分析通常包括以下步骤：1. 数据预处理：对原始数据进行清理、去除异常值，将其转换为空间数据集。
2. 空间数据可视化：通过 GIS 软件中的空间图表和地图进行可视化展示，直观了解数据的分布情况。
3. 空间自相关性检验：通过计算半方差函数、空间权重矩阵及空间自相关指数等进行检验，判断空间数据的自相关性。
其中，空间权重矩阵通常包括近邻、距离加权、kernel 加权等。
4. 模型拟合：选择合适的空间统计模型，使用最小二乘法等拟合方法来求解模型参数。
5. 空间插值：对于未知位置的点，通过空间插值方法来估算其值。
空间插值方法包括IDW 方法、Kriging 方法、样条插值法等。
二、空间数据挖掘空间数据挖掘是指对空间数据集进行关联规则、分类、聚类、预测等操作，发现空间数据中的模式和规律，进而支持决策和规划。
空间分析的原理与方法
5.1 数字地形模型分析
数字地形模型：
Digital Terrain Model（DTM）是对连续变化的地 形起伏进行数字表达，是带有空间位置特征和地形 属性特征的数字表达。包括高程、坡度、坡向及其 他地貌特征等。
简单的说指用数字化的形式表达的地形信息。
DTM
规则格网（Grid）
（ 不规则三角网（Triangulated Irregular Network，TIN）
cos
zn
xn2 yn2 zn2
arccos
zn
xn2 yn2 zn2
0 90
坡向：θ
方位角：指从某点的指北方向线 起依顺时针方向至目标方向线间 的水平夹角。
arctan
xn yn
x
z
φ O
θ
n
y 正北
（2）拟合曲面法 采用二次曲面来拟合局部的地形表面，常采用3*3的格网 来计算中心格网点的坡度和坡向。
坡度 坡向
arctan(
2 x
2 y
)
x y
另一种坡度表示法：坡度百分比
tan
高差 长度 100
（二）曲面面积的计算
地表单元的曲面面积用DEM计算，根据 空间矢量的几何性质，单元曲面面积可 以用该单元边的中点所建立的矢量确定 的法矢量的模定义。
z
nij
y
Pi1, j
数字地形模型高程数据的采集一般有两种途径
1）直接采集。在立体测图仪器上由图像（目前主要 是航空相片）建立立体模型，进行量测，并按指定 格网单元大小直接获得高程数据矩阵；
2）间接采集。在地形图上通过对等高线数字化，并 进行插值计算或按网格单元直接量算而获得。
地理信息系统中的空间数据分析方法与使用教程
地理信息系统中的空间数据分析方法与使用教程地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种将地理空间数据与属性数据进行整合、管理、分析和展示的工具。
在GIS中，空间数据分析是一项重要的功能，它可以帮助用户在研究和决策过程中更好地理解和利用地理空间数据。
本文将介绍地理信息系统中常用的空间数据分析方法和使用教程。
一、空间数据分析方法1. 空间查询和空间关联分析：空间查询是GIS中最基础的分析方法之一，可以根据用户设定的条件查询地理空间数据，例如查询某个区域范围内的地块、建筑物或其他地理要素。
空间关联分析则是通过比较两个或多个地理要素之间的空间关系来进行分析，例如判断某个地块是否位于某个行政区域内。
2. 空间插值和空间推测：空间插值技术可以根据已知点的属性值，推断未知点的属性值，从而实现空间数据的补全和预测。
例如，在气象领域中，可以通过插值方法预测某个地区的气温和降雨量。
空间推测则是通过已知要素的空间分布模式来推断其他地理要素的分布模式。
3. 空间统计和空间模型分析：空间统计方法用于分析地理要素之间的空间关系，并进行统计计算。
例如，利用空间统计分析可以研究疾病的空间聚集现象，了解其在不同地理区域的分布特点。
空间模型分析则是利用数学模型来描述和解释地理要素之间的空间关系，例如地理回归模型可以用于分析地理要素之间的因果关系。
4. 空间多目标决策分析：在GIS中，空间多目标决策分析是一种辅助决策的方法，可以根据用户设定的目标和约束条件，通过空间分析方法来评估和比较不同方案的优劣。
例如，在城市规划中，可以利用空间多目标决策分析来评估不同用地方案对城市环境和社会经济的影响。
二、空间数据分析的使用教程1. 数据准备：在进行空间数据分析之前，首先需要准备好所需的地理空间数据，包括矢量数据和栅格数据。
矢量数据包括点、线、面等要素的坐标和属性信息，栅格数据则是由像素组成的网格数据。
GIS空间分析方法
GIS空间分析方法GIS（地理信息系统）空间分析是指利用GIS技术和方法对地理空间数据进行处理和分析的过程。
它包括了对地理空间数据进行统计、计算、模型建立和模拟等操作，旨在揭示地理空间现象的内在规律和相互关系，为决策提供科学依据。
1.点线面分析点线面是地理空间对象的常见形式，点线面分析是GIS空间分析的基础。
点线面分析涉及到对点、线、面要素进行拓扑关系的判定和属性数据分析，以及对点线面的距离测量、方位计算和空间关系的判断等操作。
这些操作可以用于地理空间对象的查找、选择、连接和组织等任务。
2.缓冲区分析缓冲区分析是指在地理空间对象周围建立一个等距离或者等属性值的区域，用于分析地理现象的时空关系。
通过缓冲区分析，可以确定一定距离范围内的地理对象数量、密度和分布情况，从而对资源分配、环境保护和区域规划等问题进行优化和决策。
3.可视化分析可视化分析是将地理空间数据以图形、图像或者动画的形式呈现出来，方便人们对数据进行直观理解和分析的过程。
可视化分析能够将地理空间数据转化为易于理解和记忆的图像，帮助人们发现地理空间模式、趋势和异常现象等信息，从而辅助决策和规划过程。
4.空间插值分析空间插值分析是利用已有的有限样本数据来推测或者估计未知位置上的属性值的方法。
通过空间插值分析，可以对地理现象的分布进行估计和预测，从而为资源管理、环境评价和风险分析等提供重要的参考。
5.空间网络分析空间网络分析是指在地理空间数据之上进行网络建模，进行路径分析和网络优化的方法。
空间网络分析常用于交通规划、物流分配和资源调度等问题的求解，可以帮助人们找到最优路径、确定最佳服务区域和优化交通运输等任务。
综上所述，GIS空间分析方法包括点线面分析、缓冲区分析、可视化分析、空间插值分析和空间网络分析等。
这些方法可以揭示地理空间现象的内在规律和相互关系，为决策提供科学依据，广泛应用于城市规划、环境保护和自然资源管理等领域。
GIS基本空间分析
GIS基本空间分析基本空间分析的方法主要包括了以下几种：1.空间查询和测量：通过查询和测量地理实体的位置、距离、长度、面积等特征，分析它们在空间上的关系。
常见的空间查询包括邻近查询、包含查询、相交查询等，可以用来解决地理要素的选择、筛选和匹配等问题。
2.空间缓冲区分析：通过在地理实体周围建立固定距离的缓冲区，研究地理实体之间的空间接近程度和相互影响关系。
空间缓冲区分析可以用来提取地理实体的邻近关系，寻找交通、环境和建筑物等方面的冲突和关联。
3.空间插值和表面分析：通过根据已知的地理实体数据值和其空间位置之间的关系，对未知位置的地理实体值进行估计和预测。
常见的空间插值方法有反距离加权插值、克里金插值、样条插值等，可以用于生成等值线、数字高程模型等地理表面。
4.空间聚类与簇分析：通过找出地理实体的内部集聚和空间聚类现象，分析地理实体的空间分布规律。
簇分析可以帮助我们发现聚类和分散的特征，揭示地理实体之间的相互作用和影响。
5.空间分布模式识别：通过对地理实体的分布特征和其所处的环境背景进行比较和分析，识别出地理实体的空间分布模式。
常见的空间模式有随机分布、聚集分布和均匀分布等，可以用于研究城市规划、土地利用、资源管理等方面的问题。
6.空间网络分析：通过对地理实体之间的连接关系和网络结构进行分析，寻找最佳路径和优化资源分配。
空间网络分析可以用于交通规划、物流管理等领域，帮助决策者做出合理的决策和布局。
基本空间分析在多个领域中发挥着重要作用，如城市规划、环境保护、资源管理等。
例如，在城市规划中，可以通过空间缓冲区分析确定建筑物之间的最佳距离，保证交通和消防通道的畅通；在环境保护中，可以利用空间聚类与簇分析，发现水体污染的集聚区，采取相应的保护措施；在资源管理中，通过空间分布模式识别，找出资源开发的最佳位置，实现资源的合理利用。
总之，基本空间分析是GIS的核心内容之一，通过对地理数据的空间关系和空间模式的分析，揭示地理实体之间的相互作用和分布规律，为决策者提供科学的空间决策支持。
GIS地理信息系统空间分析
视觉信息叠加 矢量图层叠加
点与多边形叠加 线与多边形叠加 多边形叠加
栅格图层叠加
空间叠加地学原理
地理学原理 在进行地学综合分析时，有时需 要提取同一地区不同专题的属性。 例如，某地在进行农作物估产时， 需要提取该地区的土地利用、气 温、降水、日照时间等基本信息 (这些信息常常是分布于不同的 专题地图中)，然后再应用估产 模型进行分析。 实现方法 传统的透明材料叠加方法 GIS中实现方法
生成缓冲区的 主要目的是为 了进一步进行 空间叠加分析 或图形运算。
网络分析
地学原理 数据结构 基本功能
网络分析地学原理
网络分析是运筹学模型中的一个基本模型，它的根本 目的是研究、筹划一项网络工程如何安排，并使其运 行效果最好，如一定资源的最佳分配，从一地到另一 地的运输费用最低等。其基本思想则在于人类活动总 是趋于按一定目标选择达到最佳效果的空间位置。这 类问题在社会经济活动中不胜枚举。 对地理网络(如交通网络)、城市基础设施网络(如各种 网线、电力线、电话线、供排水管线等)进行地理分析 和模型化，是地理信息系统中网络分析功能的主要目 的。
缓冲区分析应用举例
在进行缓冲区分析时，通常将研究问题抽象为 以下三类因素进行分析
确定主体，表示分析的主要目标 确定客体，表示受到主体影响的地理实体 确定作用条件，表示主体对客体施加影响的方式。 （线性模型，指数模型，对数模型等）
线缓冲分析 多重缓冲分析
线缓冲分析
多重缓冲分析
分析讨论
DTM模型的应用
地形因子的自动提取
空间矢量分析 坡度提取 坡向提取 其他因子的提取
GIS空间分析原理与方法
第一节 地理信息系统的空间分析模型
GIS分析建模可采用如下步骤： （1）系统描述与数据分析； （2）理论推导 ； （3）简化表达； （4）参数确定； （5）分析模型建立。
第一节 地理信息系统的空间分析模型
四、空间分析的步骤 1. 建立分析的目的和标准 2. 准备空间操作的数据 3. 进行空间分析操作 4. 结合分析的目的和任务，对获得的新空间
数据进行分析 5. 结果评价和解释 6. 产生最终的结果图和报表
第二节 栅格数据分析的基本模式
一栅格数据的聚类、聚合分析 1）聚类分析：根据设定的聚类条件对原有数
据系统进行有选择的信息提取而建立新的 栅格数据系统的方法 2）聚合分析：是指根据空间分辨率和分类表， 进行数据类型的合并或转换以实现空间地 域的兼并。
要求： 理解GIS中模型的概念、特点和作用 掌握GIS空间分析的一般步骤 了解视觉信息复合分析的类型和用途 理解叠置分析的概念和类型，掌握多边形叠置分 析的步骤和方法 理解缓冲区的概念和作用，并能说明其应用方法
第一节 地理信息系统的空间分析模型
一、地学模型概述 模型概念：就是将系统的各个要素，通过适当的筛选，用一
Ⅰ 农用地 Ⅱ 建设用地 Ⅲ 未利用土地
Ⅱ
Ⅱ
Ⅱ
Ⅱ
Ⅲ
Ⅱ
Ⅲ
第二节 栅格数据分析的基本模式
二栅格数据的信息复合分析
信息复合模型包括两类：简单的视觉信息复 合和较为复杂的叠加分类模型
1视觉信息复合：将不同专题的内容叠加显示 在结果图件上，以便系统系统使用者判断 不同专题地理实体的相互空间关系，获得 更为丰富的信息。
定的表现规则所描写出来的简明映像，是对现实世界的简 化表达。 地学模型：用来描述地理系统各地理要素之间的项目关系和 客观规律信息的语言的、数学的或其他的表达形式，通常 反映了地学过程及其发展趋势或结果。 地学模型主要包含以下几种形式： （1）逻辑模型（2）物理模型（3）数学模型（4）图像模 型
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GIS空间分析原理与方法学院：资源与环境学院专业：地理信息系统班级：2011010班姓名：李松青学号：201101014GIS空间分析原理与方法地理信息系统是地理空间数据处理、分析的重要手段和平台。
在计算机软硬件的支持下，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。
地理信息系统的核心是功能是空间分析。
空间分析使GIS超越一般空间数据库、信息系统和地图制图系统，不仅能进行海量空间数据中隐藏的模式、关系和趋势，挖掘出对科学决策具有指导意义的信息，从而解决复杂的地学应用问题，进行地学综合研究。
以下是对本册内容的总结：第一章地理空间数据源分析与GIS本章简要回顾了20世纪50年代以来地理空间数据处理与建模领域，探讨了GIS 环境下空间分析的基本框架。
1.地理空间数据处理与建模1.1数量地理学讲述了数量地理学的发展、与传统地理学的比较及其地理分析模拟方法（地理系统分析，随机数学方法，地理系统数学模拟）。
1.2 地理信息系统主要介绍了GIS的概念与功能1.3 地理计算介绍了地理计算的概念与地理计算的模型和方法2.地理空间数据挖掘2.1 地理空间数据挖掘概述介绍了数据挖掘的概念、发展及其体系结构2.2 地理空间数据立方体介绍了数据立方体的基本思想与数据立方体概念所涉及的维度类型（非空间维度，空间-非空间维度，空间-空间维度），度量值（数值度量，空间度量）和成员属性2.3 联机分析处理技术介绍了OLAP概念以及与地理空间数据立方体的关系。
2.4 地理空间数据挖掘典型方法地理空间数据挖掘主要方法有：地理空间统计方法，地理空间聚类方法，地理空间关联分析，地理空间分类与预测分析，异常值分析3.GIS环境下的空间分析3.1 空间分析概念介绍了空间分析的概念与本质特征，空间分析的研究对象与目标3.2 空间分析的萌芽与发展介绍了空间分析的发展过程3.3 GIS与空间分析介绍了GIS与空间分析的关系以及地理信息系统未能大量引入专业空间分析模块的原因。
3.4 GIS环境下空间分析框架空间分析方法分为如下六个方面：确定性分析，探索性空间数据分析，时空数据分析，专业模型集成分析，智能化空间分析，可视化空间分析第二章 GIS空间分析基础1.空间与地理空间1.1 空间的概念主要介绍了空间的概念，欧式空间的相关计算和变换。
1.2 地理空间地理空间的特性：地理空间是多维的，地理空间具有可分性，地理空间具有尺度特征1.3 地理空间的抽象介绍了地理空间的抽象性2.地理空间参考系统2.1 地理空间坐标系统地理空间的坐标系统有：天球坐标系，地球坐标系（站心坐标系，地心坐标系，参心坐标系）常用的椭球面上的坐标系统：国家大地坐标系，高斯平面直角坐标系与UTM 坐标系,WCS-84大地坐标系，独立坐标系。
2.2 地图投影介绍了地图投影的基本原理与类型，地图投影的选择原则与我国GIS采用的地图投影2.3 地理网格介绍了地理网格的基本含义及构建方法3.地理空间数据特征3.1 时空特征地理系统具有时空的统一性，地理信息的时空特征是相对的，在一定条件下可以相互转换。
3.2 多维结构介绍了地理空间数据多维结构的特征。
3.3 多尺度性描述了地理空间数据的各种尺度的地理特征3.4 不确定性介绍了地理空间数据的不确定性特点3.5 海量性特征介绍了地理空间数据海量性特征。
4.地理空间问题4.1 空间分布与格局介绍了空间分布类型和空间分布分析4.2 资源配置与规划定位-配置分析包括自由选址与布局模型。
4.3 空间关系与影响介绍了空间关系和影响。
4.4 空间动态与过程空间动态与过程研究的内容主要包括：时空数据的分类、时间量测、基于时间的平滑和综合、变化的统计分析、时空蝶结啊、时间序列分析以及预测分析。
空间分析与建模的方法。
第三章空间量测与计算1.空间量测尺度1.1 空间维和空间量测关系介绍了0维、1维、2维、3维、4维空间目标与空间量测1.2 几何数据的量测尺度1.3属性数据的两侧尺度2.基本几何参数量测2.1位置量测包括绝对位置和相对位置，在空间分析中所需要的位置信息是关于点、线、面、体目标物的绝对和相对位置信息2.2 中心量测规则的空间目标中心的就是该物体的中点，不规则面状形体的几何中心可以利用公式求得，多空间目标物的空间分布形态中心的确定可以先确定它的分布区域，将其分布中心的确定转换为单一空间目标物中心的确定2.3 重心量测线状物体和规则面状物体的重心和中心是等同的，面状物体的重心可以理解为多边形的内部平衡点，面状物体的中心可以通过计算机梯形重心的平均值得到。
2.4 长度量测距离的量测，包括点到点，点到线，点到面，线到线和面状目标物之间的距离量测2.5 面积量测量测目标物的面积2.6 体积量测量测目标物的体积3.地理空间目标形态量测包括线状地物，面状地物的形态量测方法和理论4.空间分布计算与分析点模式的空间分布：分布密度、样方分析、最邻近分析，分布中心，分布轴线和离散度线模式的空间分布：线密度，最邻近分析、线状对象的定向，连通度区域模式的空间分布：离散区域分布模式、连续区域分布模式第四章空间表达变换分析1.空间表达地理空间的表达形式：数据结构模型、空间参考系统、时空尺度和比例尺、图形表达2.空间数据格式转换空间数据格式类型：矢量数据结构，栅格数据结构空间数据格式转换方法：矢量数据向栅格数据的转换、栅格数据向矢量数据的转换3.地理空间坐标转换坐标系统转换方法：仿射变换、相似变换地图投影转换方法：解析变换法、数值变换法、数值-解析变换法4.空间尺度变换尺度变换方法：空间数据自动综合、小波变换、LOD技术5.图形变换图形结构变换：截断变换、概括变换、类别与级别变换、质量形式与数量形式的变换、连续化和离散化、图形分解第五章空间几何关系分析1.邻近度分析包括：缓冲区分析、泰森多边形分析2.叠加分析包括空间要素图形叠加和空间要素属性叠加3.网络分析网络分析功能：路径分析、连通分析、资源分配、流分析、动态分段、地址匹配最短路径算法：Dijkstra算法、弗洛伊德算法、矩阵算法第六章空间统计学分析1.空间统计分析方法的基本原理区域变化量：当一个变量呈空间分布时，称之为区域化，而所谓区域化变量就是指以空间点X的三个直接坐标为自变量的随机场，它常常反映某种空间现象的特征。
随机过程协方差函数：Cov｛Z（t1），Z（t2）｝=E【Z（t1）-EZ（t1）】【Z（t2）-EZ（t2）】随机场Z（x）的自协方差函数：Cov｛Z（x），Z（x+h）｝=E【Z（x）Z（x+h）】-E【Z（x）】E【Z（x+h）】变异函数：在一定条件下，当空间点x在一维x轴上变化时，区域变量Z（x）在x和x+h处的值Z（x）与Z（x+h）差的方差的一半定义为区域变量Z（x）在x轴上的变异函数平稳性假设：Z（x）与Z（x+h）之间的相关性不依赖于它们自身特定的空间位置。
内蕴假设：随机函数Z（x）的增量只依赖于分隔他们向量h而不依赖于具体位置。
2.空间自相关空间自相关是指一些变量在同一个分布区内的观测数据之间潜在的相互依赖性。
空间自相关统计量是用于度量地理数据的一个基本性质：某位置上的数据与其他位置上的数据间的相互依赖程度。
通常把这种依赖叫做空间依赖。
3.空间局部估计介绍了半变异函数的概念及性质，以及影响半变异函数的主要因素（样点间的距离和支撑的大小，样本数量的大小，异常值的影响，比例效应的影响。
飘逸的影响），还有半变异模型的合并方法。
克里格插值法：克里格方法又称空间局部插值法，是以变异函数理论和结构分析为基础，在有限区域内对区域化变量进行无偏最优估计的一种方法，是地统计学的主要内容之一。
克里格方法的适用范围为区域化变量存在空间相关性，即如果变异函数和结构分析的结果表明区域化变量存在空间相关性，则可以利用克里格方法进行内插或外推；否则，是不可行的。
其实质是利用区域化变量的原始数据和变异函数的结构特点，对未知样点进行线性无偏、最优估计。
无偏是指偏差的数学期望为0，最优是指估计值与实际值之差的平方和最小。
也就是说，克里格方法是根据未知样点有限邻域内的若干已知样本点数据，在考虑了样本点的形状、大小和空间方位，与未知样点的相互空间位置关系，以及变异函数提供的结构信息之后，对未知样点进行的一种线性无偏最优估计。
4.确定性插值法确定性插值法分为两种：全局性插值法和局部插值法。
全局性插值法以整个研究区的样点数据集为基础来计算预测值；局部插值法则使用一个大研究区域中较小的空间区域内的已知点来计算预测值。
5.探索性空间数据分析主要介绍了探索性空间数据分析的基本理论和数学方法。
第七章空间三维建模与分析1.三维景观建模体模型结构：三维栅格结构，八叉树结构，结构实体几何模型，四面体格网模型面模型数据结构：Gird，TIN，混合模型结构模型;TIN-CSG混合构模，TIN-Octree混合构模，Octree-TEN 混合构模2.三维数据的可视化表达创建三维可视化场景的工具：OPenGL vrml创建三维可视化场景的技术：数据预处理，投影变换，光照模型，消隐处理，纹理映射3.数字地形分析数字地形分析是随着数字高程模型的发展而出现的地形分析方法4.真三维GIS显示与分析介绍了地球椭球面DTM的特点，性质及建模方法和三维地层模型。
第八章地理网格计算1.网格计算描述介绍了网格计算的特点和网格体系结构（五层沙漏结构，OGSA）2.网络GIS网络GIS的特点，网络GIS的体系结构和面向服务的网络GIS。
3.网络GIS关键技术网络GIS的关键技术有：中间件技术WEB service 平台。
第九章智能化空间分析1.空间分析智能化介绍了地理空间数据的不确定性和智能化空间分析技术2.智能计算技术介绍了人工只能的发展和智能计算技术的概念特点以及组成。
3.模糊地理空间数据分析模糊集合：模糊集合就是指具有某个模糊概念所描述的属性的对象的全体。
模糊逻辑：模糊逻辑，建立在多逻辑基础上，运用模糊集合的方法来研究模糊性思维、语言形式及其规律的科学。
4.基于人工神经网络的地理空间问题模拟讲述了复杂地理问题的研究方法，介绍了人工神经网络模型。
5.基于遗传算法的地理空间问题分析介绍了遗传算法和一些基于遗传算法的地理空间问题模拟与求解。
6.空间决策支持系统空间决策分析：基于面向对象只是表达的空间推理决策，基于Agent的只能化决策支持，基于Web的分布式群体环境决策制定，空间决策的可视化表达。