实验十 空间网络分析(同名11820)
实验十、网络分析
实验十、网络分析一、实验目的网络分析是GIS空间分析的重要组成部分，它的主要内容包括：●寻找最佳行进路线，如：找出两地通达的最佳路径。
●确定最近的公共设施，如：引导最近的救护车到事故地点。
●创建服务区域，如：确定公共设施（医院）的服务区域。
通过对本实习的学习，应达到以下几个目的：(1)加深对网络分析基本原理、方法的认识；(2)熟练掌握ARCVIEW网络分析的技术方法。
(3)结合实际、掌握利用网络分析方法解决地学空间分析问题的能力。
二、实验准备软件准备：Arcview GIS数据准备：街道图层：s_fran 医院图层：hospital.shp 事件位置：del_loc.shp加载Arcview网络分析模块：执行菜单命令：[Files]>>[Extension] 命令，在Extensions对话框中选中Network Analyst，单击OK，即装入Network Analyst空间分析扩展模块。
注：通过菜单命令[Network]>>[Show Problem Definition…] 可以查看当前网络分析问题的定义。
运行ArcV iew GIS:三、实验内容及步骤1．寻找最佳路径为邮递员设计最佳投递路线，该路线应是投递时的最短路线，并选择最有效率的投递顺序。
具体的操作如下：(1)运行[开始]>>[程序]>>[ESRI]>>[ArcView GIS 3.3]>>[ArcV iew GIS3 .3]在出现的对话框中选择[with a new View] 新建一个视图(2)在视图界面下点击添加图层按钮(如下图中红色前头所示)可以从硬盘上添加Shape文件添加城市街道的网络线层面S_fran和投递点层面Del_loc。
（见下图）。
(3)执行菜单命令：Network >>Find Best Route(4)出现路径Route1对话框（见下图），点击按钮[Load Stops…]，设置经停点图层为:[Del_loc](5)单击Property按钮，在下来出现的Properties对话框（见下图）中，从CostField下拉列表中选择街道层面属性表中的一个字段作为开销字段用来计算最佳路线，开销可以是穿过一段道路所须的平均时间或道路长度。
空间网络分析.
式来模拟任何一个能用二元关系来描述的系统。 图论是数学的一个分支。它以图为研究对象。图论中的 图是由若干给定的点及连接两点的线所构成的图形，这 种图形通常用来描述某些事物之间的 某种特定关系， 用点代表事物，用连接两点的线表示相应两个事物间具 有这种关系 。
2018/9/27
韶关学院旅游与地理学院
陈世发
3
二、网络图论基础
1. 图：是一个以抽象的形式来表达确定的事物，以及事物之 间是否具备某种特定关系的数学系统。 2. 图的表示：图形—矩阵 e9 e2 （邻接矩阵和关联矩阵） V6 e3
e4 V4 V2 e1 e5 e7 e8 V5 V4 e10 e6 V5 有向图 e6 e5 e1 V2 e3 e4 V3 V3 V11 V12 V6 V7
道 路 型
树 型
环 网 型
细 胞 型
交 错 型
空间网络的拓 扑分类
线型“流”系 统
2018/9/27
线型栅格系 统
线型立体系 统
陈世发 6
韶关学院旅游与地理学院
2、网络中的基本组成 部分和属性
①链：网络中流动的管线， 其状态属性包括阻力和需求。 ②障碍：禁止网络中链上流 动的点。 ③拐角点：出现在网络链中 所有的分割结点上，状态属 性有阻力，如拐弯的时间和限制(如不允许左拐)。 ④中心：是接受或分配资源的位置。其状态属性包括资源容量(如 总的资源量)、阻力限额(如中心与链之间的最大距离或时间限制)。 ⑤站点：在路径选择中资源增减的站点，其状态属性有要被运输 的资源需求，如产品数。
e10 V 9 1 V2 V3 V4 V5 V e9 V10
e2
v1 1 v 2 1 D (G ) v3 0 v4 0 v5 0
空间分析考试用实验汇总
空间分析考试用实验汇总实验一区域植被情况统计一、实验目的通过本次实验，学习ArcGIS空间分析环境设置、栅格计算和栅格重分类二、数据准备下载空间分析教案下本次实验的数据chengdu.pix，为实验做准备三、实验要求1）在ArcGIS中数字化，将二环路以内作为研究区域多边形2）统计成都市二环路以内的植被覆盖情况，并完成下表：3）将区域植被统计过程在ModuleBuilder中建模，建模效果如下：四、实验步骤1）打开数据2）新建面图层，并数字化成都二环作为掩膜数据3）ModuleBuilder中建模（1）点击构建模型构建器以上两种方式都可以打开建模窗口（2）添加数据并设置模型参数（3）栅格计算等到NDVI打开栅格计算器栅格计算（4）重分类（5）保存模型（6）环境设置（PS：由于软件BUG，环境设置只能在建模后再设置）选中模型属性设置参数：勾选上处理范围、输出坐标系、和栅格分析，点“值”，分别设置输出坐标系（与原图一致）、处理范围（与CD-2huan图层一致）和栅格分析（像元大小与原图一致，掩膜数据为CD-2huan）实验二问题描述：假设某地新建了一个小学。
考虑到学生上学放学交通问题，打算修建一条公路与已有公路连接起来。
如下图所示，绿色表示学校，红色旗帜为公路的起点，现在将修筑一条连接这两个区域的公路，在修建公路的时候需要考虑地形坡度问题和公路经过地区的土地利用情况，从而减少成本和工程难度。
在本例子中我们将使用Spatial Analyst模块中的Cost Distance,Cost Path两个功能，首先我们一起来了解一些这两个工具的作用和使用方法。
1、生成直线距离（ Path Distance）生成直线距离是用来给出栅格中每个单元距离最近的源的直线距离。
使用该功能可以帮助选择合适的补给源。
Path Distance不设定代价栅格Cost Raster参数时为直线距离2、成本加权(Cost Distance或Path Distance)使用上面的直线距离功能，我们可以很容易的生成各栅格单元到源的直线距离，但是在实际工作中，远没有这么简单。
空间网络分析
第四节空间网络分析网络分析概述空间网络分析是GIS空间分析的重要组成部分。
网络是一个由点、线的二元关系构成的系统，通常是用来描述某种资源或物质在空间上的运动。
GIS中的网络分析是依据网络的拓扑关系，通过考察网络元素的空间及属性数据，以数学理论模型为基础，对网络的性能特征进行多方面的一种分析计算。
网络分析的基础是图论和运筹学网络是物质、能量和信息流的通道。
GIS中网络分析的主要内容包括路径分析、资源配置和地址编码等，主要目的就是对交通网络、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。
二网络的组成1、网络:是一系列联结的弧段，形式物质、信息流通的通道。
2、网络基本要素：1 ）结点：任意两条线段的交点。
2 ）链：连通路线，连结两点的线段要素，是资源空间网貉的构成元索运移的通道。
3）转弯：在连通路线相连的结点处,资源运移方向可能转变，从一条链上经结点转向另一条链4 ）停靠点（站点）：网络中资源的上、下结点。
5 ）中心：收发资源的结点处的设施，如河流网络中的水库，公共汽车停车场6 ）障碍：资源不能通过的结点。
3、属性1 ）阻碍：资源在网络中运行的阻力。
2 ）资源需求量：网络中与弧段和停靠点相联系资源的数量，如某条街所住的学生数3 ）资源容量：网络中心为弧段的需求能容纳或提供的资源总数量，如接收的学生总数4、网络要素的表示3）停靠点、中心的属性停靠点：直接在相应的结点上附上需求量属性，负为下卸，正值为装载，中心：资源最大容量、服务范围和服务延迟数（在其它中心达到某个数量时才提供服务）三空间网络分析方法网络分析包括路径分析、地址匹配、资源分配。
四种因素和网络直接有关1）资源的具体性质。
如要运送的货物，输送的电力、雨水。
2）资源的出发地点或空间位置。
如仓库的分布，变电站的分布，中小学的分布；3）资源送达的目的地。
如接受货物的商店、顾客，消耗电能的工厂、居民区、排泄雨水的海洋、河湖等。
4）资源在网络上运动时的阻抗与制约。
空间网络分析课件
3.网络结构分析
连通性与生成树
最小生成树：一个连通图众多生成树中边权值之和最小的生 成树（minimal spanning tree, MST）
特点：
N-1条边连接N个结点 所有边权值和最小
例如：在n个城市间建立通信线路， 使得通信网的造价最低
21
3.网络结构分析
最小生成树算法——Kruskal算法
03432 30134 41023 33201
为中心局所在地
24310
34
5.资源分配
选址问题示例：
中位点法 SVV(1)=3+4+3+2=12 SVV(2)=3+1+3+4=11 SVV(3)=4+1+2+3=10 SVV(4)=3+3+2+1=9 SVV(5)=2+4+3+1=10
最大距离的最小值为3，则选城市4 为中心局所在地
最优路径的含义
路径分析是网络分析中一个最基本的问题，也是实际应用中 最常见的一个问题
最优路径有多种含义，不仅仅指一般意义上的距离最短，还 可指时间最短、费用最少、成本最低等含义
例 1：居民出行利用车辆导航获取距离最近、费用最优的路径 例 2：电力、水力管线的架设管线考虑的是成本最优的路径
最短路径分类
初始化：T=｛1｝，S={2,3, …., n} 从S中选择一个结点i 将之加入T中，寻找回路T中的{x,y},使得
d(x,i)+d(y,i)-d(x,y) 值最小，将{x,y}从回路中删除，同时增加边 (x,i)和(i,y), 即选择一条使回路长度增加值最小的边加入回路 若S为空，结束，否则转到步骤（2），直到所有结点加入回路中
空间自相关实验报告
一、实验背景空间自相关分析是地理信息系统（GIS）和遥感领域中常用的数据分析方法，主要用于研究地理现象的空间分布规律。
通过分析地理现象的空间自相关性，可以揭示地理现象的分布模式、空间集聚性以及空间变异等特征。
本实验旨在通过空间自相关分析，探究某一地理现象的空间分布规律。
二、实验目的1. 理解空间自相关分析的基本原理和方法；2. 掌握使用GIS软件进行空间自相关分析的操作流程；3. 分析地理现象的空间分布规律，为地理决策提供科学依据。
三、实验材料1. 实验数据：某地区土地利用类型数据（如土地利用类型图、植被覆盖度等）；2. GIS软件：ArcGIS、GRASS、QGIS等；3. 空间自相关分析工具：Moran's I、Getis-Ord Gi等。
四、实验步骤1. 数据预处理（1）收集实验数据，包括地理现象的空间数据和属性数据；（2）对空间数据进行预处理，包括坐标转换、投影变换、数据清洗等；（3）对属性数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理等。
2. 空间自相关分析（1）使用GIS软件中的空间自相关分析工具，如Moran's I、Getis-Ord Gi等，对地理现象的空间分布进行自相关分析；（2）根据分析结果，绘制自相关图，观察地理现象的空间集聚性；（3）对自相关图进行解读，分析地理现象的空间分布规律。
3. 结果分析（1）分析Moran's I值，判断地理现象的空间集聚性，Moran's I值大于0表示正向自相关，小于0表示负向自相关，等于0表示无自相关；（2）分析Getis-Ord Gi值，判断地理现象的空间集聚性，Gi值大于0表示高值集聚，小于0表示低值集聚；（3）结合地理背景知识，对分析结果进行解读，揭示地理现象的空间分布规律。
五、实验结果1. 数据预处理本实验使用某地区土地利用类型数据，经过坐标转换、投影变换、数据清洗等预处理后，得到可用于空间自相关分析的数据。
空间统计分析方法的原理与应用
空间统计分析方法的原理与应用空间统计分析是一种广泛应用于地理信息系统（GIS）领域的方法，可用于探究地理现象的空间分布规律、评估模式和预测趋势。
空间统计分析方法基于地理数据的空间变异性，通过数学和统计技术，分析和解释地理现象在空间上的特征和相互关系。
本文将介绍空间统计分析的原理及其在不同领域的应用。
一、空间统计分析的原理空间统计分析的核心原理是考察地理现象的空间相关性和模式。
其基本步骤包括数据准备、空间自相关分析、空间插值和空间聚类分析。
下面将分别介绍这些步骤的原理。
1. 数据准备首先，需要收集相关的地理数据，这些数据可以是点、线或面要素，如人口分布、土地利用、交通网络等。
数据准备包括数据清理、转换和整理，以保证数据的质量和适用性。
2. 空间自相关分析空间自相关分析旨在测量地理现象在空间上的相关性。
常用的指标包括莫兰指数和Geary's C。
莫兰指数可以衡量地理现象在空间上的聚集程度，而Geary's C可以测量地理现象在空间上的离散程度。
3. 空间插值空间插值是一种用于填补空间数据缺失值或生成连续表面的方法。
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。
这些方法可以基于已有的空间数据，推断未知位置上的值。
4. 空间聚类分析空间聚类分析用于寻找地理现象的空间集聚模式。
常用的空间聚类算法包括DBSCAN和K-means。
这些算法可以将空间数据划分为具有相似属性的区域。
二、空间统计分析的应用空间统计分析方法广泛应用于各个领域，包括城市规划、环境管理、自然资源管理等。
以下将介绍一些常见的应用案例。
1. 城市规划空间统计分析可以帮助城市规划者了解城市功能区的分布和连接性。
通过分析人口密度、交通网络和服务设施的空间分布，可以指导城市规划决策，优化城市布局和交通规划。
2. 环境管理空间统计分析在环境管理中的应用包括水资源管理、土壤污染评估和生态系统保护等。
通过分析水体和土壤的空间变异性，可以评估水资源的可持续利用和土壤污染的程度，并提供决策支持。
空间网络分析
4.3 空间网络分析方法1．路径分析(path analysis)在空间网络分析中，路径问题占有重要位置。
人们常想知道在地理空间网络的两指定结点间是否存在路径，如果有则特别希望找出其中的最短路径。
这种路径问题对于交通、消防、信息传输、救灾、抢险等有着重要的意义。
在运输网络中，有时要找出运输费用最小的路径;在通讯网络中，要找出雨点间进行信息传递具有最大可靠性的路径等等。
由于大量的最优化问题等价于找一个网络图的最短路径的问题，因而引起了人们对于最短路径分析的极大兴趣。
下面介绍的最短路径搜索算法是Dijkstra在l959年提出的，被公认为是最好的算法之一。
为了求出最短路径，需先计算网络任意两点间的距离，并形成n×n阶距离矩阵或权矩阵。
W＝[Wij]式中:wij为网络中的边eij的距离。
在矩阵W中，wij>0，当i,j间有边相连接时，对于无向图，wij=wji(i≠j);wij=∞，当i,j间无边相连接时;wij=0，当i=j时。
图5-43给出一无向图G,它的距离矩阵W如式(5-37)所示。
DijKstra算法是一种对结点不断进行标号的算法。
每次标号一个结点，标号的值即为从给定起点到该点的最短路径长度。
在标定一个结点的同时，还对所有未标号结点给出了"暂时标号"即当时能够确定的相对最小值。
设定K表示待确定最短路径的起点，L表示终点，则最短路径搜索的步骤如下:(1)令起点K标号为零，其他结点标号为∞。
(2)对未被定标的结点全部给出暂时标号，其值为min[j的旧标号，(i的旧标号+wij)]，这里i是前一步刚被标定的结点，wij是边eij的权，如果结点i和j不相邻接，wij=∞。
(3)找出所有暂时标号的最小值，用它作为相应结点的固定标号。
如果存在几个有同一最小标号值的结点，则可任取一个加以定标。
(4)重复进行(2)与(3)，直至指定的终点L被定标时为止。
用此法可直接得到由起点K到其他结点的最短路径的长度，那就是该结点的定标数值。
空间网格分析
L2
结点号 从弧段
L2 L1 L2
至弧段
L1 L1 L3
角度
90 180 -90
时间阻强(s)
60 30 -1(不允许拐弯）
L1
34
L3
34 34 34
34
L1
L3
0
0(无阻强)
3）站点、中心
站点：直接在相应的结点上附上需求量属性，负 为下卸，正值为装载.
中心：属性为资源最大容量、服务范围和服务延 迟数（在其它中心达到某个数量时才提供服务）。
起点 v0
终点 v1 v2 v3 v4 v5
最短路径 无 (v0,v2) (v0,v4,v3) (v0,v4) (v0,v4,v3,v5)
路径长 度 10 50 30 60
（二）中心选址问题
中心点选址问题中，最佳选址位置的 判定标准，是使其所在的顶点与图中其它 顶点之间的最大距离达到最小。 这个选址问题实际上就是求网络图的 中心点问题。这类选址问题适宜于医院、 消防站等服务设施的布局问题。
在四种类型要素中提取其中要素2的聚类
五、空间聚合
空间聚合是根据预先设定的聚合条件，
在同一图层上进行数据类别的合并，以
实现空间地域的兼并。
1、2 类合 并为b， 3、4 类合 并为a 2、3 类合 并为c， 1、4 类合 并为d
空间聚合的结果往往将较复杂的类别转换为较简 单的类别，并且常以较小比例尺的图形输出。 当从大比例尺图形向小比例尺图形转换时，常使 用这种方法。
方法。
目标层
工作选择
贡 准则层 献
收
发
声
入
展
誉
工 作 环 境
生 活 环 境
方案层
空间分析篇——网络分析知识点
网络分析知识点一、知识点结构
二、知识点内容
（网标颜色设置对话框）（网标样式设置对话框）
在网络分析工具栏上单击【网络分析设置】工具按钮
在网络分析工具栏上选中网标或障碍工具按钮和
在网络分析工具栏上单击【网络分析】按钮，开始执行查找操作。
：点击网络分析工具栏上的【分析报告】按钮
在网络分析工具栏上单击【网络分析设置】工具按钮
在网络分析工具栏上单击【网络分析】按钮，开始执行查找操作。
：点击网络分析工具栏上的【分析报告】按钮
21。
空间分析网络分析
1． 支 持海量的， 连续 的GIS数据 库；
2． 多 用户的并发 访问；
3． 长 事务和版本 管理的工作 流。
Geodatabase 体系结构基 于一系列简 单，但是非 常重要的数 据库概念之 上。DBMS 提供了一个 简单但是严 谨的数据模 型用于存储 和操作表中 的数据。用 户趋向于认 为DBMS 本 身是开放 的，因为关 系数据模型 的简单性和 灵活性可以 使其支持各 种应用程 序。存放 在geodatabase 中的空间数 据，如要素 类或者栅格 数据，也遵 循DBMS 的 规则。表中 的一个列存 放了每个地 理对象的空 间信息：比 如，要素类 表的shape列 存放多边形 的形状。可 以利
一、主要内容
掌握ArcGIS网络的生成与分析，包括： 1、模拟数据的浏览； 2、网络的生成； 3、网络规则的设置； 4、具体网络分析工具的练习。
二、学时安排：2学时
实习（八）空间分析网络分析
武汉大学资源与环境科学学院 吴艳兰 刘龙
三、预习内容
1、基本概念：网络数据模型
在现实世界中，地理网络是由若干线状实体和点状实体构成，形成一个网状结构体系，网络资源沿着这个线性网流动。网络数据模型即是真实世界中网络系统(如交通网、通讯网、自 来水管网、煤气管网等)的抽象表示.构成网络的最基本元素是上述线性实体以及这些实体的连接交汇点.前者常被称为网线或链(link)，后者一般称为结点(node).网线构成网络的骨架，是资源 传输或通讯联络的通道，可以代表公路、铁路、航线、水管、煤气管、河流等；结点是网线的端点，又是网线汇合点，可以表示交叉路口、中转站、河流汇合点等.
10空间统计分析解析
Voronoi图的定义:
平面n个离散点，把平面分成n个区，每个 区包括一个点，该点所在的区是到该点 距离最近的点的集合。
Voronoi图的特点： 1 组成多边形的边总是与两相邻样点的连线垂直；
2 多边形内的任意位置总是离该多边形内样点的距 离最近，离相邻多边形内样点距离远；
3 每个多边形内包含且仅包含一个样点。
聚集模式
分散模式
随机模式
真实世界中的大部分模式都介于随机与分散 模式或随机与聚集模式之间，极少能遇到极端聚 集、极端分散或极端随机的模式。
既然现实模式很难轻易归入聚集、分散或 随机型，那么我们就要考虑某一给定的空间模 式与这三种模式中的某一种到底有多接近？如 果它接近其中的一种模式，那么这种接近到底 是有偶然因素还是系统过程造成的？
r(h)
1 N(h) N (h) 变异函数
r(h)
۰ ۰۰ ۰۰
块金C0 0
变程α
۰ ۰ ۰۰ ۰
基台C0+C h
变异函数图
4 Voronoi图
由俄国数学家M.G.Voronoi 于1908年发现并以他 的名字命名的。
又称泰森多边形。
思考题：
中央电视台天气预报，那个省会 城市的天气情况与你家乡最接近？
（三）寻找数据离群值
数据离群值分为全局离群值和局部离群值 两大类。全局离群值是指对于数据集中所有点 来讲，具有很高或很低的值的观测样点。局部 离群值值对于整个数据集来讲，观测样点的值 处于正常范围，但与其相邻测量点比较，它又 偏高或偏低。
用直方图查找离群值
离群值在直方图上表现为孤立存在或被一群显著不同 的值包围。
我们在分析某变量的空间分布模式时，实际 上是在测度空间自相关程度或者说空间依赖程度。
空间统计分析实验报告
空间统计分析实验报告一、空间点格局的识别1、平均最邻近分析平均最邻近距离指点间最邻近距离均值。
该分析方法通过比较计算最邻近点对的平均距离与随机分布模式中最邻近点对的平均距离，来判断其空间格局，分析结果如图1所示。
图1 平均最邻近分析结果图最邻近比率小于1，聚集分布，Z值为-7.007176，P值为0，即这种情况是随机分布的概率为0计算结果共有5个参数，平均观测距离，预期平均距离，最邻近比率，Z 得分，P值。
P值就是概率值，它表示观测到的空间模式是由某随机过程创建而成的概率，P 值越小，也就是观测到的空间模式是随机空间模式的可能性越小，也就是我们越可以拒绝开始的零假设。
最邻近比率值表示要素是否有聚集分布的趋势，对于趋势如何，要根据Z值和P值来判断。
本实验中的最邻近比率小于1 ，聚集分布，Z值为-7.007176，P值为0，即这种情况是随机分布的概率为0，该结果说明云南省详细居民点的分布是聚集分布的，不存在随机分布。
2、多距离空间聚类分析基于Ripley's K 函数的多距离空间聚类分析工具是另外一种分析事件点数据的空间模式的方法。
该方法不同于此工具集中其他方法（空间自相关和热点分析）的特征是可汇总一定距离范围内的空间相关性（要素聚类或要素扩散）。
本实验中第一次将距离段数设为10，距离增量设为1，第二次将距离段数设为5，距离增量同样为1，得到如图2和图3所示的结果。
从图中可以看出，小于3千米的距离内，观测值大于预测值，居民点聚集，大于3千米，观测值小于预测值，居民点离散。
且聚集具有统计意义上的聚集，离散并未具有统计意义上的显著性。
图2 K函数聚类分析结果1小于3千米，居民点聚集，且聚集具有统计意义上的聚集，大于3千米，居民点离散，离散并未具有统计意义上的显著性图3 K函数聚类分析结果23、密度制图前面的最邻近分析和K函数聚类分析只能得到从数值上的出空间分布的状态，但并不能直观看到分布集聚或分散的位置、形状和大小。
GIS实验操作汇总
目录实验一地理信息系统的组成与功能 (1)实验二空间数据的表达 (4)实验三ArcGIS基本操作与数据表示 (7)实验四栅格像元的不同编码方法及误差比较 (12)实验五ArcGIS中空间数据的显示 (15)实验六AnGIS中空间数据的操作 (19)实验七元数据的浏览与编辑 (23)实验八空间数据扫描矢量化 (25)实验九空间数据编辑 (28)实验十属性数据输入 (31)实验十一空间坐标的转换 (34)实验十二缓冲区分析 (37)实验十三叠加分析 (40)实验十四网络分析 (43)实验十五柵格数据的统计分析 (47)实验十六地形特征点的提取 (50)实验十七最短路径分析 (54)实验十八空间插值 (57)实验十九DEM的生成与应用 (60)实验二十三维显示 (64)实验二十一空间图解建模 (67)实验二十二中国人口密度图的制作 (71)实验二十三基于ArcGIS Engine的GIS二次开发 (73)实验二十四堰塞湖灾害评估 (78)实验二十五确定被炸沉的航空母舰位置 (80)实验一地理信息系统的组成与功能一、实验目的了解GIS的组成及其基本功能。
二、实验内容了解GIS在硬件、软件、数据、人员等方面的组成情况，以及ArcGIS软件在数据获取、数据操作、数据集成、数据分析及产品输出等方面的功能。
三、实验原理与方法实验原理：GIS由四个部分组成，包括硬件系统、软件系统、空间数据和GIS人员；GIS 具有数据获取、操作、集成、分析及产品的制作、显示和输出等功能。
实验方法：通过对输入、处理、输出等硬件，AreGIS等软件，以及空间数据和GIS 人员的认识，了解GIS的各个组成部分。
以ArcGIS为基础，通过打开各类工具条、工具箱或菜单，从而了解GIS的基本功能。
四、实验设备与数据(1)实验设备：扫描仪等输入设备、计算机等处理设备、绘图仪等输出设备。
(2)主要软件：ArcGIS、AutoCAD、Photoshop等。
空间网络分析
v8 8 v1
9
36
3
v6
v7
7
v2
2
5
3
5
v5 7 v4
v3
V1 V1为起始点 0 V17=3 0 V16=6 0 V15=8 0
V18=8 0 V12=9 0 V14=12 0 V13=14 0
V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 (9) (&) (&) (&) (6) (3) (8) (9) (&) (&) (8) (6) 3 (8) (9) (&) (&) (8) 6 3 (8) (9) (&) (15) 8 6 3 (8)
(9) (&) (15) 8 9 (14) (12) 8 9 (14) 12 8 9 14 12 8
63 8 63 8 63 8 63 8
3.1.2 连通性分析----最小生成树
（1）概念 连通图：在一个图中，任意两个节点 之间都存在一条路。 树：若一个连通图中不存在任何回路， 则称为树。 生成树的权数：生成树中各边的权数 之和。 最小生成树：图的极小连通子图。 （2）应用：通信线路、快递
站点（Stop），在路径选择中资源增减的结点，如库房、车
站等，其状态属性有资源需求，如产品数量。
拐点
转弯类型
描述
属性表 0= 无阻强 -1= 不允许拐弯
U 型转弯 8
U 型拐弯指从 6 号弧至 20 结点号
号结点并从 20 号结点转
20 7 回 6 号弧，这是一个 180 20
6
度转弯，花费 20 秒时间
20
反方向阻强 （km/s）
-1(表不通)
结点中的特殊类型
空间分析实验报告
空间分析原理及应用上机实验练习1：利用缺省参数创建一个表面1．1 启动ArcMap并激活地统计分析模块单击窗口任务栏的Start按扭，光标指向Programs，再指向ArcGIS，然后单击ArcMap。
在ArcMap中，单击Tools，在单击Extensions，选中Geostatistical Analyst复选框，单击Close 按扭。
1.2 添加Geostatistical Analyst工具条到ArcMap中。
单击View菜单，光标指向Toolbars，然后单击Geostatistical Analyst。
1．3 在ArcMap中添加数据层一旦数据加入后，就能利用ArcMap来显示数据，而且如果需要，还可以改变没一层的属性设置（如符号等等）1.单击Standard工具条上的Add Data按扭。
2.找到安装练习数据的文件夹（缺省安装路径是C:\ArcGIS\ArcTutor\Geostatistics）,按住Ctrl键，然后点击并高亮显示Ca_ozone_pts和ca_outline数据集。
3.单击Add按扭。
4.单击目录表中的ca_outline图层的图例，打开Symbol Selector对话框。
5.单击Fill Color下拉箭头，然后单击No Color。
6.在Symbol Selector对话框中单击OK按钮。
7.点击Standard工具条上的Save按扭。
新建一个本地工作目录（如C:\geostatistical）,定位到本地工作目录。
1．4 利用缺省值创建表面1.单击Geostatistical Analyst，然后单击Geostatistical Wizard。
2.点击Input Data下拉箭头，单击并选中ca_ozone_pts。
3.单击Attribute下拉框箭头，单击并选中属性OZONE。
4.在Methord对话框中单击Kriging.5.单击Next按扭。
缺省情况下，在Geostatistical Method Selection对话框中，OrdinaryKriging和Prediction Map被选中.6．在Geostatistical Method Selection对话框中单击next按扭。
实验空间分析研究基本操作
实验五、空间分析基本操作一、实验目地1. 了解基于矢量数据和栅格数据基本空间分析地原理和操作.2. 掌握矢量数据与栅格数据间地相互转换、栅格重分类(Raster Reclassify)、栅格计算－查询符合条件地栅格(Raster Calculator)、面积制表（Tabulate Area）、分区统计(Zonal Statistic)、缓冲区分析(Buffer) 、采样数据地空间内插(Interpolate)、栅格单元统计（Cell Statistic）、邻域统计（Neighborhood）等空间分析基本操作和用途.b5E2RGbCAP3. 为选择合适地空间分析工具求解复杂地实际问题打下基础.二、实验准备预备知识：空间数据及其表达空间数据（也称地理数据）是地理信息系统地一个主要组成部分 .空间数据是指以地球表面空间位置为参照地自然、社会和人文经济景观数据，可以是图形、图像、文字、表格和数字等.它是GIS所表达地现实世界经过模型抽象后地内容，一般通过扫描仪、键盘、光盘或其它通讯系统输入GIS.p1EanqFDPw在某一尺度下，可以用点、线、面、体来表示各类地理空间要素.有两种基本方法来表示空间数据：一是栅格表达; 一是矢量表达.两种数据格式间可以进行转换.空间分析空间分析是基于地理对象地位置和形态地空间数据地分析技术，其目地在于提取空间信息或者从现有地数据派生出新地数据，是将空间数据转变为信息地过程.DXDiTa9E3d 空间分析是地理信息系统地主要特征.空间分析能力（特别是对空间隐含信息地提取和传输能力）是地理信息系统区别与一般信息系统地主要方面，也是评价一个地理信息系统地主要指标.RTCrpUDGiT空间分析赖以进行地基础是地理空间数据库.空间分析运用地手段包括各种几何地逻辑运算、数理统计分析，代数运算等数学手段.空间分析可以基于矢量数据或栅格数据进行，具体情况要根据实际需要确定.空间分析步骤根据要进行地空间分析类型地不同，空间分析地步骤会有所不同.通常，所有地空间分析都涉及以下地基本步骤，具体在某个分析中，可以作相应地变化.5PCzVD7HxA 空间分析地基本步骤:a)确定问题并建立分析地目标和要满足地条件b)针对空间问题选择合适地分析工具c)准备空间操作中要用到地数据.d)定制一个分析计划然后执行分析操作.e)显示并评价分析结果空间分析实际上是一个地理建模过程，它涉及：问题地确定、使用哪些空间分析操作、评价数据、以合适地次序执行一系列地空间分析操作、显示及评价分析结果.jLBHrnAILg实验数据：实验数据包括：Slope1（栅格数据），Landuse （栅格数据）, landuse92,r5yield,emidalat xHAQX74J0X街道图层AIOStreets和城市地籍图层：AIOZonecov气温.shp,YNBoundary.shp (云南省地边界)三、实验内容及步骤空间分析模块本章地大部分练习都会用到空间分析扩展模块，要使用“空间分析模块”首先在ArcMap 中执行菜单命令<工具>－<扩展>（Tools-Extensions），在扩展模块管理窗口中，将“空间分析（Spatial Analyst）”前地检查框打勾.LDAYtRyKfE然后，在ArcMap 工具栏地空白区域点右键，在出现地右键菜单中找到“空间分析”项，点击该项，在ArcMap中显示“空间分析”工具栏.Zzz6ZB2Ltk执行“空间分析”工具栏中地菜单命令<空间分析>－<选项>（Options...）设定与空间分析操作有关地一些参数.这里请在常规选项(General)中设定一个工作目录(Working).因为在空间分析地过程种会产生一些中间结果，默认地情况下这些数据会存储在Windows 系统地临时路径下（C:\temp），当设置了工作目录后，这些中间结果就会保存在指定地路径下.dvzfvkwMI1空间分析工具栏1. 了解栅格数据在ArcMap中，新建一个地图文档，加载栅格数据：Slope1，在TOC 中右键点击图层Slope1，查看属性rqyn14ZNXI在图层属性对话框中，点击“数据源(Source)”选项，可以查看此栅格图层地相关属性及统计信息.打开“空间分析”工具栏，点击图标，查看栅格数据地统计直方图：新建ArcMap地图文档：加载离散栅格数据：Landuse，在TOC（图层列表）中右键点击Landuse ，“打开属性表（Open Attribute Table）”EmxvxOtOco查看字段“Count”可以看到每种地类所占栅格单元地数目2. 用任意多边形剪切栅格数据(矢量数据转换为栅格数据)在ArcCatalog下新建一个要素类（要素类型为:多边形），命名为：ClipPoly.shp.在ArcMap中，加载栅格数据：Landuse、和ClipPoly.shp.打开编辑器工具栏，开始编辑 ClipPoly ，根据要剪切地区域，绘制一个任意形状地多边形.打开属性表，修改多边形地字段“ID”地值为1，保存修改，停止编辑.SixE2yXPq5打开“空间分析”工具栏执行命令：<空间分析>－<转换>--<要素到栅格>指定栅格大小：查询要剪切地栅格图层Landuse地栅格大小（Output cell size），这里指定为25指定输出栅格地名称和路径执行命令: <空间分析>-<栅格计算器>（Raster Calculator）构造表达式：[Landuse]*[polyClip4] ，执行栅格图层：Landuse和用以剪切地栅格polyClip4之间地相乘运算6ewMyirQFL得到地结果即是以任意多边形剪切地Landuse数据3. 栅格重分类(Raster Reclassify)通过栅格重分类操作可以将连续栅格数据转换为离散栅格数据在ArcMap中，新建地图文档，加载栅格数据Slope1，打开“空间分析”工具栏，执行菜单命令“重分类”，得到reclslope1.kavU42VRUs将坡度栅格重新分为5类：0 – 8 、8 – 15 、15 – 25 、25 – 35、35 度以上.4. 栅格计算－查询符合条件地栅格(Raster Calculator)找出坡度在25度以下地区域在上一步地基础上进行，执行“空间分析”工具栏上地命令：<空间分析>－<栅格计算器>构造表达式 [Slope1]<=25满足条件（<=25度）地栅格赋值为1，其余（>25度）地栅格赋值为 0 5. 面积制表（Tabulate Area）在上一步地基础上进行.加载Landuse92栅格图层，打开ArcToolbox在ArcToolbox中，执行<Spatial Analyst Tools>-<Zonal>下地“面积制表”工具y6v3ALoS89按上图所示，指定分区数据和输入栅格数据打开得到地交叉面积数据表，观查其中地记录，理解本操作地意义是什么？6. 分区统计(Zonal Statistic)在ArcMap中新建地图文档，加载栅格图层 r5yield (粮食产区分类图)、栅格Organic(土壤有机质含量分布图)M2ub6vSTnP在r5yield 中，根据产量不同分为5个粮食产区打开ArcToolbox，执行<Spatial Analyst Tools>-<Zonal>下地“区域统计到表”分析工具，按上图所示指定参数，确认后得到如下一个数据表：0YujCfmUCw仔细研究上面地数据表，理解本操作地意义是什么？点击上面数据表中地[选项]按钮，执行“创建图形…”命令根据向导提示，设定参数，生成不同粮食产区土壤有机质含量（平均值）地统计图表从统计图中可以看出，产量最低区有较低地有机质含量，中产区有机质含量较高，这表明较高地有机质含量会带来较高地产量.最高产量区有机质含量较低可能是其他因素地影响.eUts8ZQVRd7. 缓冲区分析(Buffer)添加缓冲区向导到菜单中在ArcMap中，执行命令：<工具>-<定制> 在出现地对话框中地“命令”选项页.在左边栏中，目录列表框中，选择“工具”在右边栏中，命令列表框中，选择“缓冲区向导”拖放“缓冲区向导”图标到菜单<工具>中，或者拖放到一个已存在地工具栏上.关闭“定制”对话框创建街道地线状缓冲区新建地图文档，加载街道图层AIOStreets和城市地籍图层：AIOZonecov （地图单位为：米）sQsAEJkW5T执行菜单命令：<选择>－<通过属性选择>构造表达式：[STR_NAME]=’CYPRESS’，从图层AIOStrees中，选择街道名称为CYPRESS地街道GMsIasNXkA执行“工具”菜单中地“缓冲区向导”命令，或点击“缓冲区向导”图标，打开缓冲区向导对话框：通过缓冲区向导，建立所选择街道地50米缓冲区（一个多边形图层）得到沿街道“CYPRESS”地50米缓冲区8. 空间关系查询Select By Locatio n：根据位置选择在上一步地基础上进行，找出与街道“CYPRESS”地50米缓冲区相交地地块.9. 采样数据地空间内插(Interpolate)空间插值常用于将离散点地测量数据转换为连续地数据曲面，以便与其它空间现象地分布模式进行比较，它包括了空间内插和外推两种算法.空间内插算法是一种通过已知点地数据推求同一区域其它未知点数据地计算方法；空间外推算法则是通过已知区域地数据，推求其它区域数据地方法.TIrRGchYzg数据：气温.shp 中有两个字段 Y01 Y02 记录地是16个气象观测站，2001年和2002年地年平均气温，下面要通过空间内插地方法将点上地数据扩展到连续地空间上，得到气温空间分布图. YNBoundary.shp 是云南省地边界7EqZcWLZNX新建地图文档，加载图层：气温.shp 、YNBoundary, 打开“空间分析”工具栏，执行菜单命令<空间分析>-<内插成栅格>-<样条>lzq7IGf02E在样条函数内插对话框中，按下图所示指定参数确定后，得到如下地气温空间分布图（通过修改图例得到相同地效果）2001年平均气温样条函数空间内插参考以上操作，生成2002年地平均气温空间分布图：2002年平均气温样条函数空间内插执行菜单命令<空间分析>-<选项>，通过设置相关选项和参数，重新进行空间插值，得到如下地结果（用“距离权重倒数”内插方法）zvpgeqJ1hk10. 栅格单元统计（Cell Statistic）在上一步地基础上进行现在我们要根据2001年和2002年地年平均气温得到多年平均气温空间分布图，打开“空间分析”工具栏，执行菜单命令<空间分析>-<像素统计>NrpoJac3v12001、2002年间平均气温空间内插11. 邻域统计（Neighborhood）邻域分析也称为窗口分析，主要应用于栅格数据模型.地理要素在空间上存在着一定地关联性.对于栅格数据所描述地某项地学要素，其中地(I，J)栅格往往会影响其周围栅格地属性特征.准确而有效地反映这种事物空间上联系地特点，是计算机地学分析地重要任务.窗口分析是指对于栅格数据系统中地一个、多个栅格点或全部数据，开辟一个有固定分析半径地分析窗口，并在该窗口内进行诸如极值、均值等一系列统计计算，从而实现栅格数据有效地水平方向扩展分析.1nowfTG4KI支持地几种分析窗口类型：ArcMap中，邻域统计功能所支持地各类算子多数（Majority）最大值（Maximum ）均值（Mean ）中值（Median ）最小值（Minimum ）少数（Minority ）范围（Range ）标准差（Standard Deviation ）总数（Sum ）变异度（Variety ）高通量（High Pass ）低通量（Low Pass ）焦点流（Focal Flow）原始栅格（总数Sum）邻域统计栅格练习在ArcMap中新建地图文档，加载栅格数据：emidalat, 打开“空间分析”工具栏，执行“邻域统计”命令，按如下所示指定参数，fjnFLDa5Zo将得到一个经过邻域运算操作后地栅格：NbrMean of emidalat ，这是以3×3地格网，对emidalat 栅格中地单元运用“均值”（Mean）算子进行邻域运算后得到地结果.tfnNhnE6e5通过设置图例，使图层：NbrMean of emidalat和emidalat 有如下地效果，将地图适当放大，并在TOC面板中通过交替进行打开和关闭图层NbrMean of emidalat地操作，观察NbrMean of emidalat和原始栅格间地差别.HbmVN777sL四、实验报告要求做出书面报告，包括原理、过程和结果.版权申明本文部分内容，包括文字、图片、以及设计等在网上搜集整理.版权为个人所有This article includes some p arts, including text, pictures, and design. Copyright is personal ownership.V7l4jRB8Hs 用户可将本文地内容或服务用于个人学习、研究或欣赏，以及其他非商业性或非盈利性用途，但同时应遵守著作权法及其他相关法律地规定，不得侵犯本网站及相关权利人地合法权利.除此以外，将本文任何内容或服务用于其他用途时，须征得本人及相关权利人地书面许可，并支付报酬.83lcPA59W9Users may u se the contents or services of this article for personal study, research or appreciation, and othernon-commercial or non-profit purposes, but at the same t ime, they shall abide by the provisions of copyright law and other relevant laws, and shall not infringe upon the legitimate rights of thiswebsite and its relevant obligees. In addition, when any content or service of this article is used for other purposes, writtenpermission and remuneration shall be obtained from the person concerned and the relevant obligee.mZkklkzaaP转载或引用本文内容必须是以新闻性或资料性公共免费信息为使用目地地合理、善意引用，不得对本文内容原意进行曲解、修改，并自负版权等法律责任.AVktR43bpwReproduction or quotation of the content of this article must be reasonable and good-faith citation for the use of news orinformative public free information. It shall not misinterpretor modify the original intention of the content of this article, and shall bear legal liability such as copyright.ORjBnOwcEd。
空间统计分析实验报告
空间统计分析实验报告一、空间点格局的识别1、平均最邻近分析平均最邻近距离指点间最邻近距离均值。
该分析方法通过比较计算最邻近点对的平均距离与随机分布模式中最邻近点对的平均距离，来判断其空间格局，分析结果如图1所示。
图1 平均最邻近分析结果图最邻近比率小于1，聚集分布，Z值为-7.007176，P值为0，即这种情况是随机分布的概率为0计算结果共有5个参数，平均观测距离，预期平均距离，最邻近比率，Z 得分，P值。
P值就是概率值，它表示观测到的空间模式是由某随机过程创建而成的概率，P 值越小，也就是观测到的空间模式是随机空间模式的可能性越小，也就是我们越可以拒绝开始的零假设。
最邻近比率值表示要素是否有聚集分布的趋势，对于趋势如何，要根据Z值和P值来判断。
本实验中的最邻近比率小于1 ，聚集分布，Z值为-7.007176，P值为0，即这种情况是随机分布的概率为0，该结果说明云南省详细居民点的分布是聚集分布的，不存在随机分布。
2、多距离空间聚类分析基于Ripley's K 函数的多距离空间聚类分析工具是另外一种分析事件点数据的空间模式的方法。
该方法不同于此工具集中其他方法（空间自相关和热点分析）的特征是可汇总一定距离范围内的空间相关性（要素聚类或要素扩散）。
本实验中第一次将距离段数设为10，距离增量设为1，第二次将距离段数设为5，距离增量同样为1，得到如图2和图3所示的结果。
从图中可以看出，小于3千米的距离内，观测值大于预测值，居民点聚集，大于3千米，观测值小于预测值，居民点离散。
且聚集具有统计意义上的聚集，离散并未具有统计意义上的显著性。
图2 K函数聚类分析结果1小于3千米，居民点聚集，且聚集具有统计意义上的聚集，大于3千米，居民点离散，离散并未具有统计意义上的显著性图3 K函数聚类分析结果23、密度制图前面的最邻近分析和K函数聚类分析只能得到从数值上的出空间分布的状态，但并不能直观看到分布集聚或分散的位置、形状和大小。
空间分析实习报告2
一、设计地图二、设置地图页面（一）切换到布局视图；选择菜单栏的view下的layout视图（二）改变页面尺寸；1.在视图下右击，选择page and print setup,进行设置。
其中Paper中size 是自定义大小。
Orientation选择 landscape 2.不选择 use printer paper sett其中 standard选择 custom 宽度选择34英尺高度选择22英尺。
出现的结果图：（三）改变数据框的尺寸；1.选中数据框，使虚框显示。
2.右击选择属性按钮。
进行设置宽度是12英尺高度是9英尺出现的成果图：（四）复制数据框；1.在复制之前，将river03exp streets elevation 三个数据加进去。
如图所示。
2.选中layers，单击菜单栏下edit下的copy，复制，再将复制出来的layers拖动，如下图。
缓慢点击layers，重新命名。
如下图。
（六）重命名原始数据框；（七）插入一个新的数据框。
选择菜单栏下insert 的data froms，加一个新的数据框结果如下图。
同时改名字为best parcels，并修改属性信息宽改为12英尺高度是9英尺。
与第一个数据框对齐。
三、创建全景地图（一）从数据框中移走不需要的图层；1.将study area中的图层都remove掉2.切换回数据视图（二）显示主要街道；1.在street图层上右击，选择属性→definition query，选择下方的uery builder。
进行主街道选择。
3.4代表的是主街道。
选择如下图。
最后的结果是（三）改变街道符号；1.点击streets图层下的线，进行选择。
这里选择的是major road。
最后的结果图：2.河流如上操作，选择的是river切换回layout 视图。
四、创建适宜地块地图1.将parcel01mrg junction 和新建图层都加入study area 。
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实验、网络分析（道路网络分析）
一、实验目的
网络分析是空间分析的重要功能分。
有两类网络，一为道路（交通）网络，一为实体网络（比如，河流、排水管道、电力网络）。
此实验主要涉及道路网络分析，主要内容包括：
●最佳路径分析，如：找出两地通达的最佳路径。
●最近服务设施分析，如：引导最近的救护车到事故地点。
●服务区域分析，如：确定公共设施（医院）的服务区域。
通过对本实习的学习，应达到以下几个目的：
(1)加深对网络分析基本原理、方法的认识；
(2)熟练掌握下进行道路网络分析的技术方法。
(3)结合实际、掌握利用网络分析方法解决地学空间分析问题的能力。
二、实验准备
软件准备：, 要求有网络分析扩展模块的许可授权
数据准备：
文件创建网络数据集（高速公路：, 主要街道：, 公园：，湖泊：，街道：）
网络数据集：：包含：街道图层：仓库图层：商店图层：
在中加载启用网络分析模块：
执行菜单命令［工具］>>[], 在［］对话框中点击[ ] 启用网络分析模块，即装入空间分析扩展模块。
道路网络分析步骤
. 创建分析图层
. 添加网络位置
. 设置分析选项
. 执行分析过程显示分析结果
三、实验内容及步骤
(一) 最佳路径分析
根据给定的停靠点，查找最佳路径（最省时的线路）
数据准备
（）.双击工程，或从中打开工程.
（）.如果网络分析扩展模块（）已经启用（参考实验准备中的步骤）
（）如果网络分析工具栏没有出现，则在工具栏显区点右键打开或执行菜单命令[视图]>>[工具栏],并点击［］以显示网络分析工具栏。
（）如果网络分析窗口没有推开，则在网络分析工具栏中点击网络分析窗口按钮（上图红色区域），以打开网络分析窗口：
注意：这是一个悬停窗口，它可以嵌入并固定在的窗体
中，或是作为一个单独的窗口悬浮在操作区上。
在练习
中，为了方便可以将其固定在面板之下。
创建路径分析图层
在网络分析工具栏[ ]上点击下拉菜单[ ],然后点击［］菜单项
.。