地理信息系统空间分析方法及其若干应用 吴静
使用地理信息系统进行空间数据分析的方法
使用地理信息系统进行空间数据分析的方法地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种集地理空间数据获取、管理、分析、可视化于一体的技术系统。
它将地理空间数据与信息技术相结合，为我们提供了进行空间数据分析的有效方法。
本文将重点介绍使用GIS进行空间数据分析的方法。
一、地理数据获取和预处理在进行空间数据分析之前，首先需要获取地理数据。
地理数据可以通过多种途径获取，如采集、遥感、航空摄影等。
其中，遥感是获取大范围地理数据的主要手段之一。
通过卫星和飞机的遥感图像，我们可以获取到高分辨率的地理数据，包括地表覆盖、地形等信息。
获得地理数据后，还需要进行预处理，包括校正、投影转换、编码等。
预处理的目的是保证地理数据的准确性和一致性。
二、地理数据存储和管理地理数据是庞大而复杂的，有效地存储和管理这些数据是进行空间数据分析的基础。
在GIS中，常用的数据存储和管理方式有两种：一是基于文件的存储方式，例如将地理数据以文件的形式存储在硬盘中；二是基于数据库的存储方式，将地理数据存储在关系型数据库中，如PostgreSQL、Oracle等。
通过建立地理数据库，可以方便地对数据进行存取、查询、分析和更新操作。
三、地理数据分析方法1. 空间查询与统计分析在GIS中，我们可以使用空间查询和统计分析方法来获取具体的地理属性信息。
空间查询可以通过属性查询和空间查询来实现，例如通过属性查询可以找到某一类特定地物，通过空间查询可以找到指定空间范围内的地物。
统计分析是对地理要素进行分类、比较和评价，例如统计某区域的人口密度、土地利用情况等。
2. 空间插值和格网分析空间插值是将离散的地理数据用连续的数学函数模拟的方法。
它可以通过已知点的属性值来预测未知点的属性值，例如在大范围的气象数据不足的情况下，可以通过已知气象站的数据来估计其他地点的气象情况。
格网分析是将地理数据分割成网格，通过网格的统计和分析来获取数据的空间分布规律。
地理信息系统空间分析方法及其若干应用
地理信息系统空间分析方法及其若干应用发表时间：2018-06-04T17:22:20.310Z 来源：《基层建设》2018年第9期作者：徐双雪孙冲立[导读] 摘要：地理信息系统中的核心是空间属性数据库，而管理、分析和应用数据库中数据的空间分析功能和应用模型则是发挥数据库作用的关键部分。
宁波市宇科国土勘测规划设计有限公司浙江宁波 315300摘要：地理信息系统中的核心是空间属性数据库，而管理、分析和应用数据库中数据的空间分析功能和应用模型则是发挥数据库作用的关键部分。
衡量一个地理信息系统的好坏，不仅决定于其数据库的数据质量、数据量和更新速度，关键要看其空间分析功能是否强大、实用和具有灵活性。
本文主要对地理信息系统空间分析方法及其若干应用进行了分析。
关键词：地理信息系统；空间分析方法；若干应用引言地理信息在我国土地资源中的地位十分重要，随着地理信息系统的应用越来越广泛，地理信息的及时更新也越来越重要，测绘是建立地理信息系统的基础工作，以测绘地理信息系统为核心的信息链已经基本形成并得到了广泛的应用。
随着各种应用对地理信息的精确度的要求越来越高，传统测绘方法已经不能满足地理信息产业链的需求。
1 地理信息系统简介地理信息系统，简称GIS，是以地理空间数据信息为基础，采用模型法为地理研究和地理决策服务的计算机信息系统。
它以计算机系统为支持，对地球表层所有有关于地理的信息数据进行搜集、管理、运算、分析、显示和描述，通过整合数据中的数据信息，GIS可以分析出地理信息系统所具有的属性和代表意义，实现地理决策的功能。
地理信息系统具有空间性和动态性，可以通过采集和分析地理空间信息分析出短时间内地理信息的变化情况，还可以通过对部分地理空间数据的分析推断出与之相连的部分的地理信息；地理信息系统的研究对象是地理，其主要工作就是利用高科技手段对多种地理要素进行分析，形成地理模型，从而预测出多种地理信息的变化情况。
提出地理决策，产生高层次的地理信息；地理信息系统的所有工作都是依赖于计算机程序完成的，计算机系统负责进行地理数据信息的管理并形成地理模型，模拟地形变化情况。
地理信息科学中的空间数据分析与应用
地理信息科学中的空间数据分析与应用地理信息科学是一门研究地球表面空间分布规律、地球表面特征及其相互关系的学科，而空间数据分析则是地理信息科学领域中至关重要的一部分。
空间数据分析是指对地理现象和空间数据进行收集、存储、处理、分析和可视化的过程，通过对空间数据进行深入挖掘和分析，可以揭示出地理现象背后的规律和趋势，为决策制定和问题解决提供科学依据。
本文将重点探讨地理信息科学中的空间数据分析与应用，介绍空间数据分析的基本概念、方法和工具，并探讨其在各个领域中的应用。
空间数据分析的基本概念空间数据分析是指对地理现象和空间数据进行收集、存储、处理、分析和可视化的过程。
在地理信息系统（GIS）领域，空间数据通常包括点、线、面等几何要素以及这些要素所携带的属性信息。
空间数据分析主要包括空间关系分析、空间模式分析、空间插值分析等内容。
通过对空间数据进行分析，可以揭示出地理现象之间的关联性和规律性，为决策制定提供科学依据。
空间数据分析的方法空间数据分析的方法主要包括空间统计方法、空间插值方法、空间关系模型等。
其中，空间统计方法是对地理现象在空间上的分布规律进行统计和分析，包括点模式分析、线模式分析和面模式分析等；空间插值方法是通过已知点的属性值推算未知点的属性值，常用的插值方法包括克里金插值、反距离加权插值等；空间关系模型则是研究地理现象之间的相互作用和联系，包括接近性分析、连接性分析等。
这些方法结合起来，可以全面深入地挖掘空间数据中蕴含的信息。
空间数据分析工具在实际应用中，为了更高效地进行空间数据分析，需要借助专业的软件工具。
目前市面上比较流行的GIS软件包括ArcGIS、QGIS、SuperMap等，这些软件提供了丰富的功能和工具，可以满足不同领域对于空间数据处理和分析的需求。
除了专业GIS软件外，还有一些统计软件如R语言、Python等也可以进行空间数据处理和分析，通过编写代码实现复杂的空间数据挖掘任务。
空间数据分析在城市规划中的应用在城市规划领域，空间数据分析发挥着重要作用。
地理信息系统中的空间数据分析方法和使用教程
地理信息系统中的空间数据分析方法和使用教程地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种集地理空间数据收集、存储、管理、分析和展示于一体的综合性工具。
其中，空间数据分析是GIS的核心功能之一，它帮助人们了解和解释地理现象，并为决策提供支持。
本文将介绍地理信息系统中的空间数据分析方法和使用教程。
一、空间数据分析方法1. 空间查询分析地理信息系统中的空间查询分析是通过对地理空间数据进行查询和筛选，从而获取特定的空间信息。
空间查询可以通过属性查询和空间关系查询实现。
属性查询是基于地理空间数据的属性，在数据库中执行条件查询。
空间关系查询是根据地理对象之间的空间关系，如相交、包含、邻近等进行查询分析。
2. 空间缓冲分析空间缓冲分析是一种常用的地理信息系统中的空间分析方法，它以某一地理空间对象为中心，根据设定的缓冲距离，生成一系列缓冲区域。
空间缓冲分析可以用于分析地理要素的覆盖范围、相互作用范围以及对环境的影响等。
3. 空间插值分析空间插值分析是通过已知的点数据，推算未知地点的数值。
它使用插值算法，根据给定的空间数据点，在空间上生成连续的表面。
空间插值分析用于补充缺失数据、推算未来趋势以及对地理现象进行模拟和预测。
4. 空间聚类分析空间聚类分析是通过对地理要素进行分类和聚类，揭示地理现象的空间集聚特征。
它可以帮助我们发现空间上的热点区域、人口分布密度等。
常用的空间聚类分析方法有基于密度的聚类方法和基于网格的聚类方法。
5. 空间统计分析空间统计分析是通过计算地理要素的空间分布和相互关系，揭示地理现象的统计特征。
它可以帮助我们理解地理数据的空间相关性、局部差异性和空间自相关性等。
常用的空间统计分析方法包括空间自相关分析、热点分析和空间回归分析等。
二、空间数据分析使用教程1. 数据准备在进行空间数据分析之前，首先需要对数据进行准备。
这包括收集和整理地理空间数据，将其转换为GIS所支持的数据格式，如shapefile、GeoJSON等。
地理信息系统中空间数据分析和模拟的技术方法
地理信息系统中空间数据分析和模拟的技术方法地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种用于收集、存储、处理、分析和展示地理空间数据的工具。
它利用计算机技术和相关软件，将地理数据与属性数据相结合，为决策者提供空间分析和模拟的技术支持。
本文将探讨GIS中空间数据分析和模拟的技术方法，以及其在不同领域中的应用。
一、GIS中的空间数据分析方法1. 空间查询空间查询是GIS中最基础和常用的分析方法之一。
通过设定查询条件，可以实现对地理空间数据的快速筛选和查询。
例如，我们可以根据某个地区的坐标范围，查询出该地区内的所有房屋信息，并进一步分析房屋的价格分布、用途等。
2. 空间统计空间统计是在GIS中进行数据分布和相关性分析的方法。
它可以帮助我们了解地理现象的分布规律和相互影响关系，并进一步推导出空间模式和趋势。
常用的空间统计方法包括空间自相关分析、聚类分析和热点分析等。
例如，我们可以通过空间自相关分析，发现城市中心区域的房价与周边区域的房价存在显著的正相关关系。
3. 空间插值空间插值是根据已知的有限点数据，通过数学方法对未知位置的值进行估算的方法。
它可以用来填补数据缺失或生成连续的空间表面。
常用的插值方法包括反距离加权插值、克里金插值和样条插值等。
例如，我们可以利用反距离加权插值方法，根据已知的气象站点数据，估算出整个地区的气温分布。
二、GIS中的空间数据模拟方法1. 空间模型空间模型是利用数学、统计和计算机方法对地理现象进行描述和模拟的工具。
它将地理空间数据与相关因素相结合，通过建立数学模型来模拟出地理现象的演化过程。
常用的空间模型包括Cellular Automata（元胞自动机）模型和Agent-Based Model（基于代理的模型）等。
例如，我们可以利用元胞自动机模型模拟城市扩张对土地利用的影响。
2. 地理信息系统模型地理信息系统模型是将GIS与其他模型（如气候模型、土壤模型）相结合，形成综合模型的方法。
地理信息系统空间分析方法及其若干应用 吴静
地理信息系统空间分析方法及其若干应用吴静发表时间：2018-01-16T10:06:49.090Z 来源：《基层建设》2017年第30期作者：吴静[导读] 摘要：地理信息系统是一种特殊的具有特定性的空间信息系统，它能够提供地理空间共享以及地图服务，地理信息系统是60年代中期发展起来的，近年来获得了非常迅速的发展，由于其种类、数量非常多四川省冶金地质勘查局测绘工程大队四川成都 610212摘要：地理信息系统是一种特殊的具有特定性的空间信息系统，它能够提供地理空间共享以及地图服务，地理信息系统是60年代中期发展起来的，近年来获得了非常迅速的发展，由于其种类、数量非常多，加上发展变化非常快，因此对地理信息系统的定义也非常多，简单来说，地理信息系统就是利用计算机软硬件进行输入、输出及分析的系统，当前它已经在现代经济活动的方方面面得到了应用，人们对地理信息系统的了解也逐渐深入.基于此，本文着重针对有关地理信息系统空间分析的相关问题进行了分析。
关键词：信息系统；空间；分析方法；应用近年来，计算机技术发展非常迅速，虽然地理信息系统的输入、存储和输出功能进展较快，但是空间分析功能的发展就显得比较落后。
而空间分析是建立在空间目标位置和属性表达以及目标间复杂空间关系表达的基础上，若要提高空间分析能力，必须解决空间关系描述与表达，而空间关系的建立也是提高ＧＩＳ效率的一个关键。
1 空间拓扑关系描述空间拓扑关系描述的是基本的空间目标点、线、面之间的邻接、关联和包含关系。
ＧＩＳ传统的基于矢量数据结构的结点－段－边形，用于描述地理实体之间的连通性、邻接性和区域性。
这种拓扑关系难以直接描述空间上虽相邻但并不相连的离散地物之间的空间关系。
目前，对于空间实体之间的拓扑关系的描述，主要有基于网络的拓扑模型和基于点集拓扑理论的拓扑模型，前者比后者具有直观、结构清晰、互导性强、便于组织存储等优点。
基于点集拓扑的空间拓扑关系描述有三种方法：四元组、九元组和维６４２００８扩展法。
地理信息技术专业中的空间分析方法介绍
地理信息技术专业中的空间分析方法介绍地理信息技术作为一门关注地球空间信息的学科，涉及诸多领域的空间数据处理和分析。
空间分析是地理信息技术中一个重要的工具，它通过对地理现象的空间关系进行量化和分析，帮助人们深入理解地理现象的规律和特点。
这篇文章将介绍地理信息技术专业中常用的空间分析方法。
一、地理空间分析方法1. 空间查询空间查询是地理信息系统中最基础的空间分析方法之一。
它通过设定特定的查询条件，从地理空间数据库中检索特定的地理对象。
常用的空间查询包括点查询、线查询、面查询等。
例如，当我们需要查询某一地区的医院分布情况时，可以通过空间查询筛选出该地区范围内的医院数据。
2. 空间统计空间统计是地理信息技术中常用的分析方法之一。
它通过对地理空间数据的统计分析，揭示其分布的规律和趋势。
常用的空间统计方法包括核密度估计、泰森多边形分析等。
例如，核密度估计可以用于分析某一地区的人口密度分布情况，从而为城市规划提供参考依据。
3. 空间插值空间插值是一种根据有限的采样数据，估计未知位置上的属性值的方法。
它通过对已知采样点之间的关系进行推断，填补未知位置上的数据缺失。
常用的空间插值方法包括反距离加权插值、克里金插值等。
例如，根据已知地震台站的测量数据，可以通过空间插值方法推断其他地区的地震活动情况。
4. 空间交互分析空间交互分析是一种基于地理空间关系的分析方法，用于研究不同空间对象之间的相互作用和影响。
常用的空间交互分析方法包括缓冲区分析、最近邻分析等。
例如，缓冲区分析可以用于分析某一工厂周围的环境污染范围，进而评估其对周围居民的影响程度。
5. 空间模型空间模型是一种通过数学模型对地理现象进行描述和分析的方法。
它基于地理空间对象的属性和拓扑关系，构建相应的数学模型，来模拟和预测地理现象的发展趋势。
常用的空间模型有空间自相关模型、地理加权回归模型等。
例如，空间自相关模型可以用于分析某一地区的犯罪率和社会经济因素的关系。
地理信息系统中的空间分析方法与应用
地理信息系统中的空间分析方法与应用随着科技的发展和计算机技术的不断进步，地理信息系统(GIS)日益成为数量庞大的空间数据管理和处理的重要工具。
GIS是一个结合了空间数据、管理、分析及可视化等多种功能于一体的软件系统。
其中最重要的两个特点是空间数据和空间分析。
空间分析是GIS的核心功能之一，它包括了众多的分析方法和工具，既可以分析地理现象和过程，也可以解决地理问题和挑战。
空间分析方法主要由地图代数、数据模型、图像处理、遥感技术等组成。
其中，地图代数是GIS中空间操作方法的一种代数表达方式。
地图代数又被称为二元运算符，是指将两个元素（地图对象）通过某种运算组合在一起，最终得到一个新的地图对象。
例如，合并多个矢量图层中的同种要素可以使用地图代数中的并集运算。
地图代数有助于简化地图操作，提高GIS数据处理的效率。
数据模型是GIS中最常见的分析方法之一。
数据模型是一种抽象的、数学化的方式，用来描述和操纵空间数据。
常见的数据模型有矢量数据模型和栅格数据模型。
矢量数据模型是描述现实世界中各种独立的实体的数据模型，例如，点、线、面等。
栅格数据模型是描述现实世界中连续空间的离散化的数据模型，例如，DEM、遥感图像等。
这种数据模型既可以处理空间数据，也可以处理属性数据。
图像处理是一种数字化的理论和技术方法，用于获取、分析、改变和重建图像。
遥感技术是指通过无人机、卫星、飞艇等航天器获取地球表面上地理现象和过程信息的技术。
图像处理和遥感技术的结合为地理研究提供了更为丰富、更为准确的空间数据，使空间分析变得更加的精准和可靠。
空间分析方法的应用十分广泛，例如，在环境保护领域，GIS常常用于污染物排放的测量和分析。
通过建立污染物储存库和各种排放源的空间分析，可以确定排放源的污染物扩散影响范围，进而设计出更为科学合理的防治措施。
在土地利用规划领域，GIS常用于确定最佳的土地适宜性和整体规划布局。
通过对现有土地资源的挖掘和分析，结合政策规定，制定合理的土地利用规划，增强土地的可持续利用和管理。
中国地理学中的空间分析方法与应用
中国地理学中的空间分析方法与应用空间分析是地理学研究的重要分支之一，它涉及了对地理现象在空间上的分布、关联和变化等进行定量和定性的分析和解释。
在中国地理学中，空间分析方法的应用已经得到广泛的认可和应用。
本文将首先介绍中国地理学中常用的空间分析方法，然后深入展开对这些方法的详细讨论和实例分析，以及对其他相关内容的补充说明。
在中国地理学研究中，常用的空间分析方法包括地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）、空间统计分析、区域划分与分类、模拟模型等。
地理信息系统是一种基于空间数据的计算机系统，能够对地理现象进行收集、存储、管理、分析和可视化展示。
它不仅可以对地理现象的空间分布进行观察和分析，还可以通过地理数据的叠加分析、空间插值、空间关联性分析等方法来研究地理现象之间的关系。
例如，在城市规划中，GIS可以用来评估不同区域的人口密度、土地利用状况等，以便合理规划城市的发展布局。
空间统计分析是利用统计学原理和方法对地理现象的空间分布特征进行分析和解释。
它主要包括点模式分析、空间自相关分析和空间回归分析等。
点模式分析可以帮助研究人员判断地理现象是否呈现出随机或聚集的分布特征；空间自相关分析可以评估地理现象的空间局部、全局的相关性；空间回归分析则可以揭示地理现象与其空间环境因素之间的相关关系。
区域划分与分类是将地理空间进行划分和分类，以便于对不同地理单元间的差异性和联系性进行研究。
常用的区域划分与分类方法包括聚类分析、内容分析和因子分析等。
聚类分析可以帮助人们将地理空间划分为不同的地理单元，以便于对不同地理单元间的差异性和联系性进行分析；内容分析可以通过对地理单元特征的统计分析，对区域特征进行分类；因子分析则可以通过将多个地理指标综合分析，识别出表征区域差异的主要因素。
模拟模型是一种基于模型和数据的数值模拟方法，通过建立地理现象的数学模型，并利用计算机对这些模型进行仿真和模拟。
地理信息技术专业中常见问题解析地理信息系统的空间分析方法与应用
地理信息技术专业中常见问题解析地理信息系统的空间分析方法与应用地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种集地理学、计算机科学、地图学等多学科知识为一体的技术系统。
在地理信息技术专业中，空间分析是GIS的重要应用之一。
本文将解析地理信息系统的空间分析方法与应用，旨在帮助读者更好地理解和应用这一技术。
一、空间分析方法在地理信息系统中，空间分析是指通过对地理数据进行操作、处理和分析，从中提取有效的空间信息或发现地理现象的关联性和内在规律。
下面将介绍几种常见的空间分析方法：1. 空间查询和选择：通过设定条件，从地理数据库中筛选出符合要求的地理要素。
例如，通过查询所有位于某个区域内的河流，可以找到该区域的水系分布情况。
2. 空间测量和距离计算：通过计算地理对象之间的空间距离和相关属性，实现对地理现象的测量和分析。
例如，可以计算两地之间的直线距离，评估交通、供水等基础设施的建设需求。
3. 空间叠置和叠加分析：将多个地理数据图层叠置在一起，并基于其空间位置关系，进行叠加分析，从而得到新的空间信息。
例如，可以将人口分布图层与土地利用图层叠置，得到不同区域的人口密度分布图。
4. 空间插值和预测：通过已知的地理数据点，推断未知区域的数值数据。
例如，可以利用已有的气象站观测数据，通过插值算法推测未覆盖观测点的气温分布情况。
二、空间分析应用地理信息系统的空间分析在各行各业都有广泛的应用，下面将介绍几个常见的应用领域：1. 环境保护与资源管理：通过对地表覆盖、土地利用、水资源等地理数据的分析，评估环境质量、资源分布等情况，为环境保护和资源管理决策提供支持。
2. 城市规划与土地管理：通过对城市人口、交通网络、土地利用等地理数据的分析，优化城市规划布局，提高土地利用效率，实现城市可持续发展。
3. 自然灾害风险评估：通过对地震、洪水、滑坡等自然灾害相关地理数据的分析，评估灾害风险，提前预警，减少损失。
地理信息大数据在国土空间规划中的应用分析_1
地理信息大数据在国土空间规划中的应用分析发布时间：2022-12-04T03:13:37.442Z 来源：《城镇建设》2022年15期作者：谢静[导读] 中国土地利用规划最重要的发展内容，是社会经济相对合理的土地利用规划，它可以使社会经济得到均衡发展谢静中国地质工程集团有限公司新疆分公司新疆乌鲁木齐 830000摘要：中国土地利用规划最重要的发展内容，是社会经济相对合理的土地利用规划，它可以使社会经济得到均衡发展，同时也可以使社会经济得到稳定的控制。
在实际开发过程中，与大数据地理信息相关的应用程序受到了广泛关注。
基于此，本文将对地理信息大数据在国土空间规划中的应用进行分析。
关键词：地理信息大数据；国土空间规划；应用1 地理信息大数据相关概念一般的地理信息数据主要指的是规范性的数据，其强调的是几何精准性，相对而言，大数据地理信息采集模式更具灵活性和丰富性，数据内容涵盖人口流动、社会发展动向、商业信息、民众生活、生态环境等各个方面，可将其理解为多元数据的集合体。
地理信息大数据主要具有数据来源丰富、数量大、格式多种多样、信息较为零散等特点，这些数据中往往包含着大量极具社会价值的信息。
为了实现对地理信息大数据的精准提取，需要对数据信息进行统一管理，也就是打造一个完善的地理信息大数据管理平台。
借助该平台，可更好地对地理信息大数据进行保存、分析和统一管理，同时还可在需要的时候进行数据的及时查询、提取和统计，避免地理信息大数据的重复建设。
2 地理信息大数据在国土空间规划中的应用2.1 为国土空间规划提供实时数据构建一个地理信息海量数据平台，每个区域都能及时记录本地地理信息数据，从而保证各类地理信息的完整性、真实性和有效性。
地理信息数据是一项不间断的工作，员工可以根据地理信息数据的变化不断更新相应的内容，以进一步提高地理信息数据的应用价值。
为确保地理信息数据的真实性和可靠性，在记录地理信息时，工作人员还可以以图表的形式查看本地或特定区域中地理信息的变化，从而可以完美地显示地理形式变化的真实规律，进一步丰富数据库，并极大地提高大数据的地理信息质量。
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。
使用地理信息系统进行空间分析的步骤与技巧
使用地理信息系统进行空间分析的步骤与技巧引言：地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种利用计算机技术对地理空间数据进行管理、分析和可视化展示的工具。
通过GIS的应用，我们能够更深入地了解地球上的空间分布和相关因素之间的关系。
本文将介绍使用GIS进行空间分析的具体步骤和相关技巧，以帮助读者更好地运用此工具进行研究和分析。
一、数据收集与整理：在进行空间分析之前，首先需要收集与分析相关的地理空间数据。
这些数据可以来自于现有的地图、卫星遥感图像、实地调查以及其他的GIS数据库等。
在收集到数据之后，需要对其进行整理和准备工作，保证数据的完整性和可靠性。
这包括数据的格式转换、数据字段的清洗、坐标系的统一等工作。
二、空间数据输入与编辑：在GIS软件中，我们需要将收集到的地理数据导入到系统中进行进一步的分析。
这可以通过批量导入文件、链接数据库或是手动输入数据等方式完成。
在导入数据后，我们还可以进行数据的编辑和修复，以满足后续分析的需求。
三、空间分析操作：在进行具体的空间分析之前，需要根据实际需求选择合适的空间分析方法和操作。
常见的空间分析方法包括空间查询、空间统计、空间插值、缓冲区分析等。
这些方法可以帮助我们发现地理现象的特征、分析地理对象的空间分布规律，并提供科学的依据支持决策和规划。
四、空间数据可视化：空间数据的可视化是GIS分析的重要环节。
通过将分析结果以地图的形式进行展示，我们可以更直观地理解地理现象的空间分布和特征。
在可视化过程中，我们可以选择合适的符号化方式、颜色渲染方法、缩放等操作，以展示分析结果的详细信息。
五、优化与模型建立：在进行空间分析的过程中，我们可以通过优化模型和算法来提高分析结果的准确性和精度。
例如，我们可以利用空间插值技术来预测未来的地理现象；或者通过网络分析算法来优化路径规划等。
这些优化和建模的方法可以进一步提高空间分析的效果和可靠性。
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。
使用地理信息系统进行空间分析的方法与技巧
使用地理信息系统进行空间分析的方法与技巧地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种用于收集、存储、处理、分析和展示空间数据的技术工具。
它利用各种地理数据源，如卫星图像、遥感数据和传感器数据，以及人工采集的数据，对地理空间进行分析和可视化。
使用GIS进行空间分析可以帮助我们更好地理解和解决问题，例如城市规划、自然资源管理和环境保护等领域。
本文将介绍一些使用GIS进行空间分析的方法与技巧。
1. 组织空间数据在进行空间分析之前，首先需要组织和整理空间数据。
这涉及到对数据的收集、清理、整合和转换。
收集数据的方式有多种，如地面调查、遥感技术和数字化等。
清理数据是为了去除错误或不完整的数据，例如填充缺失值、删除重复数据和处理异常值。
整合数据是将来自不同来源的数据融合在一起以建立完整的数据集。
转换数据是将数据从一个格式或坐标系统转换为另一个格式或坐标系统，以适应分析要求。
2. 空间数据可视化空间数据可视化是为了更好地理解和展示地理空间信息。
利用GIS的地图绘制功能，我们可以将空间数据以图形的形式显示在地图上。
通过选择合适的符号和颜色，地图可以清晰地传达出地理特征和空间关系。
此外，GIS还可以创建动态地图，通过时间轴的调整，展示地理数据随时间变化的情况，这对于研究地理现象的时空演变具有重要意义。
3. 空间查询与空间统计空间查询是指在GIS中根据特定的空间条件从数据集中检索出符合条件的要素。
例如，我们可以进行“找出距离某一特定点一定范围内的所有建筑物”或者“找出某一个区域内的所有湖泊”的查询。
空间统计是对空间数据进行统计分析，探索数据之间的空间关系和模式。
通过空间统计，我们可以发现数据的空间分布规律，比较不同地理区域之间的差异，识别出地理空间的热点和冷点。
4. 空间插值与空间推理空间插值是将有限的采样数据在空间上插入未采样区域，以估计未知地点或未知时间点的数据。
它可以帮助我们填补数据的空缺。
地理信息系统中的空间数据分析与建模方法
地理信息系统中的空间数据分析与建模方法地理信息系统(GIS)是一种通过采集、存储、管理、处理和分析地理空间数据来支持决策和解决问题的工具。
在GIS中，空间数据分析和建模是其中最重要的功能之一。
本文将详细介绍地理信息系统中的空间数据分析和建模方法。
一、空间数据分析方法：1. 空间查询：空间查询是GIS中最基本的分析方法之一，通过确定地理空间中特定区域的位置、形状和属性来回答特定的查询问题。
常见的空间查询操作包括点查询、线查询、面查询和相交查询。
2. 空间关系分析：空间关系分析通过检查空间数据集之间的拓扑关系来分析它们之间的相互关系。
常见的空间关系包括相邻关系、包含关系、相交关系等。
空间关系分析可以帮助我们了解地理要素之间的相互作用和联系。
3. 空间插值：空间插值是通过已知点的观测值来推断未知地理位置上的值的方法。
常见的空间插值方法有反距离加权插值(IDW)、克里金插值、样条插值等。
空间插值可以用于根据有限的观测数据来估计整个地理空间范围内的属性值。
4. 空间统计分析：空间统计分析是将统计方法应用到地理空间数据分析中的一种方法。
空间统计分析可以用来检测地理空间数据的空间自相关性、聚集性和分布模式等特性。
常见的空间统计分析方法包括Moran's I指数、G指数、K函数分析等。
二、空间数据建模方法：1. 矢量数据建模：矢量数据建模是将地理空间数据抽象为点、线、面等矢量要素，并通过空间关系和属性进行建模的方法。
矢量数据建模可以用于描述地理空间要素的几何形状、位置和属性等信息。
2. 栅格数据建模：栅格数据建模是将地理空间数据表达为均匀分布的格栅单元，并通过像元值表示地理属性的方法。
栅格数据建模可以用于模拟地理空间数据的连续变化和空间分布。
3. 三维数据建模：三维数据建模是将地理空间数据扩展到第三个维度，即高度维度。
三维数据建模可以用于描述地理空间要素的形状、位置和属性在垂直方向上的变化。
4. 分布式数据建模：分布式数据建模是将地理空间数据存储、管理和处理分布在多个计算机节点上，通过网络进行数据传输和协同计算的方法。
地理信息系统的空间数据分析方法研究
地理信息系统的空间数据分析方法研究地理信息系统（Geographical Information System，简称GIS）是一种用于收集、存储、管理、分析和展示地理数据的技术系统。
在地理信息系统中，空间数据分析是一项重要的研究领域，它涉及对地理数据进行统计、空间模式识别、空间关系分析和空间预测等操作，以揭示地理现象背后的规律和趋势。
在地理信息系统中进行空间数据分析时，有几种常用的方法可以应用，包括空间统计分析、空间模式识别、网络分析和地理加权回归等。
以下将逐一介绍这些分析方法。
首先，空间统计分析是一种通过统计方法来研究地理现象的空间分布特征的方法。
常见的空间统计分析方法包括空间自相关分析、核密度估计和克里金插值等。
其中，空间自相关分析可以用来检测地理现象是否存在空间相关性，核密度估计可用于分析地理现象的密度分布情况，克里金插值可以用来推测未知位置的值。
其次，空间模式识别是一种用于发现地理现象的空间模式和规律的方法。
最常用的空间模式识别方法包括点格局分析、线格局分析和面格局分析。
在点格局分析中，可以通过计算点的分布情况来发现点聚集或离散的模式；在线格局分析中，可以研究线特征的分布情况，如道路、河流等；而在面格局分析中，则可以分析面特征的分布情况，如土地利用类型等。
第三，网络分析是一种用于分析地理现象在网络结构中的传播和流动的方法。
网络分析常用于分析交通流、物流流向等。
在网络分析中，可以通过计算最短路径、中心度和连通性等指标来揭示地理现象在网络中的传播和流动规律。
最后，地理加权回归是一种将地理因素引入回归分析中的方法，从而揭示地理因素对现象的影响。
常用的地理加权回归方法包括地理加权最小二乘法和地理加权克里格方法。
这些方法通过赋予地理权重来强调地理因素的影响，从而可以更准确地分析地理现象。
综上所述，地理信息系统的空间数据分析方法包括空间统计分析、空间模式识别、网络分析和地理加权回归等。
这些方法可以帮助我们深入了解地理现象的空间分布特征、空间模式和规律、传播和流动规律，以及地理因素对现象的影响。
地理信息系统与遥感技术的空间数据分析与应用
地理信息系统与遥感技术的空间数据分析与应用地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）和遥感技术广泛应用于各个领域，为人们提供了强大的空间数据分析和应用能力。
本文将从GIS和遥感技术的基本概念入手，介绍其在空间数据分析与应用方面的重要性和应用场景。
一、GIS和遥感技术的概述地理信息系统是利用计算机技术对地理空间数据进行采集、存储、管理、分析和可视化的一种信息系统。
它可以将不同来源的数据进行整合，形成地理信息数据库，并通过空间分析和模型建立等操作，提供决策支持和空间规划等功能。
遥感技术是通过遥感传感器获取地球表面和大气等信息，以非接触式方式采集和记录地物、地貌和自然资源的数据。
遥感技术广泛应用于农业、城市规划、环境保护、自然资源管理等领域，为地理信息系统提供了大量的地理数据。
二、GIS和遥感技术的重要性1. 空间数据采集和整合能力：GIS和遥感技术可以采集各种地理数据，包括地形、土地利用、气候等，使得数据的获取变得更加高效和准确。
同时，通过GIS的空间数据整合能力，不同业务领域的数据可以有机结合，形成更全面的信息。
2. 空间数据分析能力：GIS和遥感技术可以对地理数据进行多维、多尺度的分析，揭示地理现象之间的联系和规律。
通过空间数据分析，可以进行空间模拟、决策支持和风险评估等工作，为决策者提供科学依据。
3. 空间数据可视化能力：GIS和遥感技术可以将抽象的地理数据以可视化的形式展现出来，通过地图、图表等方式直观地表达地理现象。
这样有助于人们更好地理解地理关系，提高决策效率。
三、GIS和遥感技术的应用场景1. 城市规划与土地利用：GIS可以分析城市的土地利用情况，进行用地评价和规划，提高城市土地的利用效率。
同时，通过遥感技术可以监测城市扩展和变化，为城市规划提供参考。
2. 环境保护与资源管理：GIS可以对水质、大气污染和生态环境等进行分析和模拟，为环境保护决策提供科学依据。
地理信息系统中的空间分析模型及应用研究
地理信息系统中的空间分析模型及应用研究地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种可以存储、管理、分析和展示地理空间数据的技术系统。
在GIS中，空间分析模型起着至关重要的作用。
空间分析模型是一种描述和模拟地理空间中现象相互关系和相互作用的理论和方法。
空间分析模型在GIS中应用广泛，并在各个领域发挥着重要的作用。
首先，空间分析模型可以帮助我们理解地理空间数据之间的关系。
通过分析空间数据的空间分布规律和相互关系，我们可以揭示地理现象的内在规律，从而为深入研究提供了基础。
例如，通过空间分析模型可以确定城市人口的分布和密度变化规律，为城市规划和管理提供科学依据。
其次，空间分析模型可以帮助我们预测和模拟地理空间现象的发展和变化。
通过建立动态的空间分析模型，我们可以模拟未来不同情景下地理现象的发展趋势，为决策提供参考。
例如，通过建立气候模型和土地利用模型，可以预测未来气候变化对农作物生长和水资源分布的影响，为农业决策和资源配置提供指导。
另外，空间分析模型也可以用于地理空间数据的整合和综合。
在GIS中，地理空间数据通常来自于不同的数据源和不同的空间分辨率，而且格式和结构也存在差异。
通过应用空间分析模型，可以将不同类型和格式的空间数据进行整合和融合，形成完整的地理信息数据库。
例如，空间插值模型可以将不完全的空间数据进行插值，得到均匀和连续的地理空间表面，提高数据的完整性和准确性。
在GIS中，常见的空间分析模型包括缓冲区分析、点模式分析、网络分析、地理加权回归等。
缓冲区分析是指基于地理空间对象的一定范围，通过创建一个以该对象为中心的圆或多边形区域，来分析该对象周围的地理现象的方法。
例如，在城市规划中，可以通过缓冲区分析来确定不同功能区域的界限和范围，为土地利用和交通规划提供支持。
点模式分析是指对地理空间中点分布的特征进行统计和分析的方法。
通过点模式分析，可以确定点的聚集程度、分布规律和空间关联性，并揭示地理现象的空间结构和模式。
地理信息系统中的空间分析方法介绍
地理信息系统中的空间分析方法介绍地理信息系统（GIS）是一种集地理空间数据获取、存储、管理、分析和可视化于一体的技术系统。
它利用计算机和相关软件来进行地理数据的处理和空间分析。
在GIS中，空间分析是一项重要的功能，它可以帮助我们更好地理解地理现象和问题，并为决策提供科学依据。
本文将介绍地理信息系统中常用的空间分析方法。
1. 缓冲区分析缓冲区分析是指在地理空间中，通过设定一个距离值，以周围的要素为中心，在该距离内生成一个区域。
缓冲区可以用来表示某一地物的影响范围，如河流的保护带、工业区的限制区等。
它可以帮助我们评估空间上相邻要素之间的关系，并且在城市规划、环境保护等领域有着广泛的应用。
2. 可视域分析可视域分析是指通过考虑地形、地貌和遮挡物等因素，确定某一点在地理空间中的可视范围。
它可以分析观察点能够看到的地物和景观，并进一步评估观察点的适宜性。
可视域分析在城市规划、风景区开发等方面具有重要意义，可以帮助决策者选择最佳的观测点和布局方案。
3. 空间插值分析空间插值分析是指在已有一些地理数据点的基础上，通过数学插值方法，推算处于其他点上的数值。
它可以帮助我们估计未知地点上的数值情况，如降雨量、气温等。
空间插值分析在农业、环境保护等领域具有广泛的应用，可以帮助我们了解地理现象的分布规律，并进行预测和决策支持。
4. 点线面分析点线面分析是指在地理空间中，通过对点要素、线要素和面要素进行特定的操作和分析，来获得想要的结果。
点线面分析可以帮助我们了解各种要素之间的关系，并为城市规划、交通规划等提供科学依据。
例如，通过点线面分析可以确定最佳的交通线路和服务范围，以提高交通效率和服务质量。
5. 空间插图分析空间插图分析是指通过将地理数据与地理空间进行直观地可视化，来传达地理信息。
它可以帮助我们更好地理解地理现象和问题，并进行有效的沟通和决策。
空间插图分析通常采用地图、图表、图形等方式来展示地理数据，可以用于教育、研究和决策支持等方面。
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地理信息系统空间分析方法及其若干应用吴静
发表时间：2018-01-16T10:06:49.090Z 来源：《基层建设》2017年第30期作者：吴静
[导读] 摘要：地理信息系统是一种特殊的具有特定性的空间信息系统，它能够提供地理空间共享以及地图服务，地理信息系统是60年代中期发展起来的，近年来获得了非常迅速的发展，由于其种类、数量非常多
四川省冶金地质勘查局测绘工程大队四川成都 610212
摘要：地理信息系统是一种特殊的具有特定性的空间信息系统，它能够提供地理空间共享以及地图服务，地理信息系统是60年代中期发展起来的，近年来获得了非常迅速的发展，由于其种类、数量非常多，加上发展变化非常快，因此对地理信息系统的定义也非常多，简单来说，地理信息系统就是利用计算机软硬件进行输入、输出及分析的系统，当前它已经在现代经济活动的方方面面得到了应用，人们对地理信息系统的了解也逐渐深入.基于此，本文着重针对有关地理信息系统空间分析的相关问题进行了分析。
关键词：信息系统；空间；分析方法；应用
近年来，计算机技术发展非常迅速，虽然地理信息系统的输入、存储和输出功能进展较快，但是空间分析功能的发展就显得比较落后。
而空间分析是建立在空间目标位置和属性表达以及目标间复杂空间关系表达的基础上，若要提高空间分析能力，必须解决空间关系描述与表达，而空间关系的建立也是提高ＧＩＳ效率的一个关键。
1 空间拓扑关系描述
空间拓扑关系描述的是基本的空间目标点、线、面之间的邻接、关联和包含关系。
ＧＩＳ传统的基于矢量数据结构的结点－段－边形，用于描述地理实体之间的连通性、邻接性和区域性。
这种拓扑关系难以直接描述空间上虽相邻但并不相连的离散地物之间的空间关系。
目前，对于空间实体之间的拓扑关系的描述，主要有基于网络的拓扑模型和基于点集拓扑理论的拓扑模型，前者比后者具有直观、结构清晰、互导性强、便于组织存储等优点。
基于点集拓扑的空间拓扑关系描述有三种方法：四元组、九元组和维６４２００８扩展法。
基于点集拓扑的空间关系描述框架能够十分有效地描述有公共元素的空间目标间的拓扑关系，甚至能够根据交集的维数更进一步区分成为各种不同的形式，但是基于点集拓扑的空间关系描述框架无法描述分离开的、没有公共元素的目标间的拓扑空间关系，这正是其缺点所在。
2 地理信息系统空间分析方空间位置
2.1叠置分析
叠置分析是通过叠加至少两层地图要素而得到一个新的要素层，其结果是分割原要素并生成新要素，且新要素中包含原要素的全部属性。
据此，叠置分析既可生成新的空间关系，还可联系输入数据层的属性并生成新的属性关系。
总体而言，叠置分析是按数学模型计算分析新要素的属性，从而解决用户面临的问题。
在城市规划中，建设用地适宜性评价是一种典型的格栅叠置，其通过对用地评定因子图层进行标准化处理、重新分类及加权叠加，从而形成用地适宜性评价结果。
对于灾害风险综合评估、城镇发展条件综合评价及生态敏感性综合评价等规划，都可采用多因子叠加分析法来实现叠置分析。
在规划中，两期用地的演变亦可进行叠置分析，即：根据土地利用数据，叠置获得两期土地利用的变化图层，用以分析土地利用的变化；根据城市建设用地数据，叠置获得两期建设用地转化的图层，用以辅助规划评估或比选规划方案。
此外，还应深入挖掘矢量数据中的叠置分析功能，其中矢量叠置蕴含一种拓扑关系及其包含至少两个矢量图层的并集、交集、属性的空间赋值与关联等功能，如建设量的分区统计便是矢量叠置的具体应用。
2.2相关分析
在同一空间范围内，任一小的空间单元都包含多项属性信息，而相关分析的研究内容是对应位置上的属性信息是否具有相关关系及这一相关关系的表现。
在相关分析中，通常包括时间域、空间域，两者关注的焦点分别是不同时期同一属性的观测值、同一时期不同属性的观测值。
在规划中，相关分析涉及较多的社会领域、自然领域。
例如，犯罪高发地的成因分析研究的是在同一地區，犯罪率与家庭收入、教育水平、失业率、租住比例、新迁入居民比例及单亲家庭比例等属性的相关性。
在规划中，还可运用相关分析来分析土地利用演变的驱动力。
例如，在某一省域的区县范围内，先空间化处理社会经济统计指标，再从土地利用转化的角度开展主成分分析、相关分析、回归分析及因子分析，从而探明引起这一区域土地利用演变的驱动力。
3 空间拓扑关系的应用
3.1软件平台中的空间拓扑关系建立
软件平台中的空间拓扑关系的建立常为了拓扑检错和拓扑应用。
拓扑检错是在建立好拓扑规则后，再打开些拓扑规则，根据错误提示进行修改。
拓扑应用主要指的是为了提供空间分析的功能，比如线拓扑生成面、网络分析功能等。
在软件平台中，拓扑关系的建立和使用的过程如下：获取图形文件，新建或打开。
对图形文件进行拓扑关系的建立，即根据需求调用特定的模块对其进行处理。
3.2根据所得的拓扑关系进行拓扑检错或拓扑应用
当然，拓扑关系的建立是可以在进行图形绘制的时候进行的，但是由于所需要的拓扑关系待定，就需要考虑所有的拓扑关系，而此时图形还在动态变化当中，因此在每次图形更新的时候都需要对其进行拓扑关系的建立，如此将严重影响图形绘制及拓扑关系的建立的效率。
以使用ＡｒｃＧＩＳ进行最短路径分析为例，其使用的拓扑关系是线文件的网络拓扑关系，这种关系在其它拓扑处理时使用很少，因此如果是在图形绘制时就建立网络拓扑关系，就会造成的时间上的浪费。
而ＡｒｃＧＩＳ实行的机制就是首先在ＡｒｃＭａｐ中进行图形的矢量化，而后在ＡｒｃＣａｔａｌｏｇ中建立其网络拓扑关系，最后再在ＡｒｃＭａｐ中进行最短路径分析。
这种性质的，值得在软件平台设计时借鉴。
3.3二次开发中的空间拓扑关系建立
空间拓扑关系是ＧＩＳ中空间分析的基础，限制着其在空间分析方面的应用。
目前大多数的应用软件都是通过二次开发实现的，这种软件开发的空间分析功能就不仅是建立在其使用平台的基础上，而且还要看其平台所提供的二次开发组件。
例如ＥＳＲＩ公司所提供的Ｍ
ａｐＯｂｊｅｃｔｓ不能独立支持空间拓扑关系，因此在进行二次开发的时候就首先要求建立空间拓扑关系。
本文提出的二次开发流程如下：
（1）分析空间拓扑关系和二次开发组件的空间数据模型，找出其共有的特性。
（2）根据分析结果，设计用于存储拓扑关系数据的数据库。
（3）设计建立空间拓扑关系的模块。
（4）建立空间拓扑关系，将其结果数据存储到数据库中。
（5）空间拓扑分析模块中调用拓扑关系数据库中的数据进行处理。
结论
综上，地理空间数据可为GIS在城市规划中的应用提供可靠的数据保证，而随着经济发展模式的转变，环境与社会的矛盾日常凸显，这为GIS的推广应用创造了应用契机。
空间分析是GIS在城市规划中得以高效应用的核心所在，要求从规划的实际需求出发，以提高空间分析方法的应用效果，从而实现规划编制的可视化与定量化，并最终提高城市规划的技术水平。
在本案，笔者仅从空间位置、空间分布的角度简要分析了GIS空间分析方法在城市规划中的应用，但在未来的应用研究中，建议进一步拓宽研究的广度及深度。
参考文献
[1]单勇，阮重骏.城市街面犯罪的聚集分布与空间防控——基于地理信息系统的犯罪制图分析[J].法制与社会发展，2013，06：88-100.
[2]钱莎莎，郭巍，王丽艳，秦倩倩，丁正伟，邢健男，王璐.基于地理信息系统的我国艾滋病聚集性流行的空间分析[J].中国卫生统计，2014，06：1064-1067.
[3]胡伟，张玉杰.中西部承接产业转移的成效——基于地理信息系统的空间分析方法[J].当代财经，2015，02：97-105.。