第7讲 空间分析技术

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空间分析方法

空间分析方法

空间分析方法
空间分析方法是一种多学科交叉的、运用计算机和数学技术,通过空间数据及相关信息的收集、组织、分析、表达与可视化以评估、分析、预测、提供决策的方法。

空间分析方法包括:
1.空间定位分析:使用地理空间数据和相关空间定位信息来确定空间关系,它可以帮助我们研究特定地点之间的空间关系,并为地理空间决策提供决策支持。

2.空间分类分析:使用空间数据和相关信息对地理空间范围内的要素进行分类和归类,其目的是为了确定空间要素之间的差异性并使用它们进行地理空间决策。

3.空间距离分析:使用空间数据和相关信息来确定地理空间中特定要素之间的距离,并用它们进行空间决策。

4.空间关联分析:使用空间数据和相关信息来确定地理空间中特定要素之间的关联,并用它们进行空间决策。

5.空间模拟分析:使用空间数据和相关信息来模拟地
理空间中的各种情况,以便为地理空间决策提供支持。

空间解析知识点归纳总结

空间解析知识点归纳总结

空间解析知识点归纳总结一、空间解析的概念和基本原理1.1 空间解析的定义空间解析是利用地图、卫星影像、遥感数据等空间信息进行数据处理、分析和应用的一种手段和方法。

它包括空间数据的获取、存储、处理和可视化等过程,以及利用空间数据进行空间分析、模拟、预测和决策等应用。

1.2 空间解析的基本原理空间解析基于地理信息系统(GIS)、遥感技术、全球定位系统(GPS)等空间信息技术,利用空间坐标、空间关系、空间属性和空间模型等基本概念和原理,对空间数据进行处理和分析。

它借助计算机等现代信息技术,通过空间数据的采集、存储、处理和展示,实现对地表、大气、水体、生物等空间要素的综合分析和管理。

1.3 空间解析的关键技术空间解析的关键技术包括空间数据的获取和处理、空间模型的构建和分析、空间可视化的展示和交互、空间数据的整合和共享、空间计算的优化和并行等。

这些技术为空间解析提供了理论和方法支持,拓展了空间信息的应用领域和发展空间。

二、空间解析的应用领域和应用案例2.1 地理信息系统(GIS)应用GIS是空间解析的重要应用领域,它可以利用地图、遥感影像、地理数据等空间信息,进行地理空间分析、资源管理、环境监测、城市规划、应急响应等工作。

例如,在城市规划中,GIS可以分析地貌、地形、地势等地理要素,为城市规划和土地利用提供科学依据;在环境监测中,GIS可以通过卫星影像、气象数据等空间信息,实现环境污染、自然灾害等的监测和预警。

2.2 遥感技术应用遥感技术是空间解析的重要组成部分,它可以利用卫星、飞机、无人机等载体,获取地表、大气、水体等地球要素的多源多尺度遥感数据,进行地表覆盖分类、资源调查、环境监测、灾害评估等工作。

例如,利用遥感技术可以对森林、农田、湖泊等地表类型进行监测和评估,为资源管理和生态保护提供数据支持;利用遥感技术还可以对环境污染、自然灾害等进行监测和预警,实现对地球系统的全面监测和评估。

2.3 全球定位系统(GPS)应用GPS是空间解析的重要应用技术,它可以利用卫星信号、地面设备等手段,实现对地面点位、路径、速度等信息的精确定位和导航。

空间分析方法

空间分析方法

空间分析方法空间分析方法是地理信息系统(GIS)中的重要组成部分,它通过对地理空间数据的处理和分析,帮助人们更好地理解和解释地理现象。

在空间分析中,我们常常需要考虑的问题包括空间关联、空间分布、空间模式、空间交互等,而为了解决这些问题,我们需要运用一系列的空间分析方法。

首先,空间分析方法中常用的一种是空间关联分析。

空间关联分析主要用于研究地理现象之间的空间关系,包括空间自相关、空间异质性等。

通过空间关联分析,我们可以发现地理现象之间的空间联系,比如城市的发展与周边环境的关系,不同地区的经济发展水平之间的关联等。

在实际应用中,我们可以通过计算空间自相关指标来评估地理现象的空间相关性,从而为决策提供科学依据。

其次,空间分布分析是空间分析方法中的另一个重要内容。

空间分布分析主要用于研究地理现象在空间上的分布特征,包括集聚程度、分散程度等。

通过空间分布分析,我们可以了解地理现象在空间上的分布规律,比如人口分布的集聚程度、资源分布的均衡性等。

在实际应用中,我们可以通过密度分析、核密度分析等方法来揭示地理现象的空间分布特征,为城市规划、资源配置等提供参考依据。

另外,空间模式分析也是空间分析方法中的重要内容之一。

空间模式分析主要用于研究地理现象在空间上的规律性和变化性,包括聚集模式、离散模式等。

通过空间模式分析,我们可以揭示地理现象的空间分布规律,比如城市用地的空间结构、交通网络的空间布局等。

在实际应用中,我们可以通过空间聚类分析、空间插值分析等方法来识别地理现象的空间模式,为城市规划、环境保护等提供决策支持。

最后,空间交互分析也是空间分析方法中的重要内容之一。

空间交互分析主要用于研究地理现象之间的相互作用关系,包括空间接近性、空间连接性等。

通过空间交互分析,我们可以了解地理现象之间的空间关联程度,比如城市之间的联系、地区之间的交互等。

在实际应用中,我们可以通过网络分析、路径分析等方法来研究地理现象之间的空间交互关系,为交通规划、区域协调等提供决策支持。

空间分析的原理与方法

空间分析的原理与方法

空间分析的原理与方法
空间分析是一种通过对地球表面空间数据进行加工、分析和可视化的方法来揭示人类空间活动规律、发现空间特征和提供决策支持的过程。

其基本原理是以地球表面上的空间数据为依据,通过数据处理、分析和可视化技术,识别并提炼空间模式及特征,进而对空间关系、空间结构和发展趋势进行研究。

空间分析的方法包括以下几种:
1. 空间统计分析:基于地理信息系统,统计分析地理现象在空间分布的规律和特征。

2. 空间交互模型:通过空间关系模型、地理网络模型等方法,研究地理空间要素之间的相互作用和影响。

3. 空间模拟:通过建立模型,模拟真实的空间过程和变化情况,并探索空间过程的动力学规律和机理。

4. 空间数据挖掘:基于数据挖掘技术和机器学习算法,从海量的空间数据中挖掘出规律、趋势、关联和特征。

5. 空间可视化:采用图像处理技术,将空间数据转化为视觉表现形式,使人们能够更直观地理解和认知地理现象和空间模式。

通过以上方法,空间分析能够有效地描述和解释地理现象和空间模式的规律与特征,为决策和规划提供科学支持和可视化工具。

空间分析的主要方法

空间分析的主要方法

空间分析的主要方法空间分析是地理信息科学中的重要内容之一,它是通过对地理现象的空间分布、空间关联和空间变化进行定量和定性分析,以揭示地理现象的内在规律和特征。

空间分析的主要方法包括地图分析、空间统计分析、空间模型分析和地理信息系统分析等。

下面将对这些方法进行详细介绍。

地图分析是空间分析的基础,通过地图的制作和解读,可以直观地表现地理现象的空间分布特征。

地图分析主要包括地图要素的识别、地图要素之间的空间关系分析和地图要素的数量化分析。

在地图要素的识别中,需要对地图上的各种地理要素进行识别和提取,包括地形、水系、土地利用、交通等要素。

在地图要素之间的空间关系分析中,需要研究地图要素之间的相对位置、距离和方向关系,以揭示它们之间的空间联系。

在地图要素的数量化分析中,需要对地图上的各种地理要素进行数量化描述和统计分析,以揭示它们的空间分布规律和特征。

空间统计分析是通过统计方法对地理现象的空间分布特征进行分析。

空间统计分析主要包括空间集聚分析、空间自相关分析和空间插值分析。

在空间集聚分析中,需要对地理现象的空间分布进行集聚程度的测度和分析,以揭示其集聚规律和特征。

在空间自相关分析中,需要对地理现象的空间相关性进行检验和分析,以揭示其空间相关性的程度和方向。

在空间插值分析中,需要对地理现象在空间上的分布进行插值估计和预测,以揭示其空间分布的连续性和变化趋势。

空间模型分析是通过建立数学模型对地理现象的空间关系进行模拟和预测。

空间模型分析主要包括空间回归模型、地理加权回归模型和空间自回归模型等。

在空间回归模型中,需要对地理现象的空间关系进行回归分析和模型建立,以揭示其影响因素和作用机制。

在地理加权回归模型中,需要对地理现象的空间关系进行加权回归分析和模型建立,以考虑其空间异质性和空间非独立性。

在空间自回归模型中,需要考虑地理现象的空间自相关性和空间依赖性,以建立相应的自回归模型和进行模拟预测。

地理信息系统分析是通过地理信息系统对地理现象的空间数据进行存储、管理、处理和分析。

空间分析方法

空间分析方法

空间分析方法空间分析方法是地理信息系统(GIS)中的重要组成部分,它是利用计算机和地理信息技术对地理现象进行定量和定性分析的方法。

空间分析方法可以帮助我们更好地理解地理现象的空间分布规律、相互关系以及变化趋势,为决策提供科学依据。

本文将介绍几种常用的空间分析方法,包括空间关联分析、空间插值分析和空间聚类分析。

首先,空间关联分析是一种用来研究地理现象之间的空间关系的方法。

通过空间关联分析,我们可以发现地理现象之间的相互影响和依赖关系。

例如,我们可以利用空间关联分析来研究城市的人口密度和环境污染之间的关系,找出人口密集地区与环境污染之间的空间相关性,为城市规划和环境保护提供科学依据。

其次,空间插值分析是一种用来推测地理现象在未知位置的数值的方法。

通过空间插值分析,我们可以利用已知位置的数据来推算未知位置的数据,从而实现对地理现象的空间分布进行预测和估计。

例如,我们可以利用空间插值分析来推测降雨量在整个地区的分布情况,为农业生产和水资源管理提供科学依据。

最后,空间聚类分析是一种用来发现地理现象在空间上的聚集和分散规律的方法。

通过空间聚类分析,我们可以找出地理现象在空间上的集聚区域和分散区域,从而揭示地理现象的空间分布规律。

例如,我们可以利用空间聚类分析来发现城市的商业中心区和住宅区的空间分布特征,为城市规划和产业布局提供科学依据。

综上所述,空间分析方法在地理信息系统中具有重要的意义,它可以帮助我们更好地理解地理现象的空间分布规律和相互关系,为决策提供科学依据。

在实际应用中,我们可以根据具体问题的需要选择合适的空间分析方法,并结合地理信息技术进行分析和研究,以实现对地理现象的深入理解和科学管理。

希望本文介绍的空间分析方法对大家有所帮助,谢谢阅读!。

07空间分析技术

07空间分析技术

2、信息隐含 1)显性信息:工资表,显性信息 2)隐性信息:不同受教育程度,不同性别,是否有 差异 3)信息挖掘:美国黑人犯罪刑期长于白人
例:1信息关联分析派生信息 红外波段为热感应波段,与温度相关 地表面,温度总体性随高度降低,且具有某种函数关系 因此红外波段象素质与地形高度关联且可建立函数关系 应用:遥感图像派生南极大陆地形等高线 例2:土地利用变化分析
水系形态结构:放射状河网 地质状态推断:历史岩浆活 动,隆起活火山锥
水系形态结构:格子状河网 地质状态推断:长轴褶皱区 或单斜构造
水系形态结构:方格状河网 地质状态推断:X撞剪切断 裂网,发育有差异
水系形态结构:树枝状河网 地质状态推断:水平岩石或 岩性均一
水系形态结构:环状河网 地质状态推断:侵入岩形成穹隆已受强烈外力破坏,右图 3个环形说明至少已有6次沉积岩出露地表
空间滤波
高程影像 叠置分析 回归分析
开窗分析
第六节 分析实例 优化选址 (见实例)
第二节 空间信息运算法则
一、 逻辑运算 。并 。交 。非 。差 2、 关系运算 <,>,=,<> 3、 算术运算 +、—、*、/ 等 4、 模糊逻辑
第三节 空间分析基本方法
空间分析主要由如下操作方式(以ARC/INFO软件提供的分 析操作为主): (1)缓冲分析(Buffer) (2)叠加分析(OVERLAY) (3)檫除分析(ERASE) (4)裁减(clip) (5)逻辑选择(reselect) (6)消减(eliminate) (7)分割(split) (8)溶合(dissolve) (9)数字地形分析(DEM / DTM) (10)邻近度分析(PROXIMITY) (11)视通分析 (12)图幅合并

空间分析方法

空间分析方法

空间分析方法空间分析方法是地理信息科学领域中的重要研究内容,它主要是利用地理信息系统(GIS)和遥感技术对地理空间数据进行分析和处理,以揭示地理现象的空间分布规律和相互关系。

在实际应用中,空间分析方法被广泛运用于城市规划、资源管理、环境保护、农业生产等领域,为决策提供科学依据和技术支持。

一、空间数据获取。

空间分析的第一步是获取空间数据,包括地理空间数据和属性数据。

地理空间数据是地球表面上各种地理要素的地理位置和空间分布信息,常见的地理空间数据包括地图、遥感影像、地形地貌数据等。

属性数据则是与地理空间数据相对应的非空间数据,如人口统计数据、土地利用数据等。

获取空间数据的方法有多种,包括实地调查、遥感技术、GPS定位等。

二、空间数据预处理。

在进行空间分析之前,通常需要对获取的空间数据进行预处理,以确保数据的质量和准确性。

预处理包括数据清洗、数据转换、数据集成等步骤,旨在消除数据中的噪声和不一致性,提高数据的可用性和可信度。

三、空间数据分析。

空间数据分析是空间分析的核心内容,它主要包括空间关系分析、空间模式分析、空间过程分析等。

空间关系分析是研究地理要素之间的空间位置关系,如邻近关系、重叠关系、连接关系等。

空间模式分析则是揭示地理现象的空间分布规律和特征,如聚集程度、分散程度、集聚中心等。

空间过程分析则是探讨地理现象的空间演变过程和机制,如城市扩展、土地利用变化等。

四、空间数据可视化。

空间数据可视化是将空间数据以图形、图表等形式呈现出来,以直观展示地理现象的空间特征和规律。

常见的空间数据可视化方法包括地图制作、空间统计图表、三维地理可视化等。

通过空间数据可视化,人们可以更直观地了解地理现象的空间分布情况,为决策和规划提供参考依据。

五、空间数据挖掘。

空间数据挖掘是利用数据挖掘技术对空间数据进行深入分析和挖掘,以发现其中隐藏的模式、规律和知识。

空间数据挖掘包括空间聚类、空间关联规则挖掘、空间预测等方法,可以帮助人们更全面地理解地理现象的空间特征和演变规律。

空间分析的方法

空间分析的方法

空间分析的方法空间分析是地理信息系统(GIS)中非常重要的一部分,它通过对地理数据的处理和分析,帮助人们更好地理解和利用地理空间信息。

在空间分析中,有许多方法可以帮助我们深入了解地理现象和解决空间问题。

本文将介绍几种常见的空间分析方法,包括空间关联分析、空间插值分析和空间模式分析。

首先,空间关联分析是一种通过统计方法来探索地理现象之间的关系的方法。

它可以帮助我们发现地理现象之间的空间相关性,比如某种现象在空间上的分布是否存在某种模式或规律。

在进行空间关联分析时,我们通常会使用Pearson相关系数或Spearman秩相关系数来衡量地理现象之间的相关性程度。

通过空间关联分析,我们可以更好地理解地理现象之间的关系,为决策提供科学依据。

其次,空间插值分析是一种通过已知的地理数据来推算未知位置的值的方法。

在现实生活中,我们经常会遇到一些地理现象的数据点不全的情况,这时就需要利用空间插值分析来推算这些缺失的数据。

常见的空间插值方法包括克里金插值、反距离加权插值和径向基函数插值等。

这些方法可以根据已知的数据点的空间分布情况,来推算出未知位置的值,从而填补数据的空白,为后续的空间分析和决策提供支持。

最后,空间模式分析是一种用来探索地理现象在空间上的分布模式的方法。

在进行空间模式分析时,我们通常会使用集聚指数(如Moran's I指数和Getis-Ord Gi指数)来衡量地理现象在空间上的集聚程度。

通过空间模式分析,我们可以发现地理现象的空间分布是否存在聚集现象,从而帮助我们更好地理解地理现象的空间特征。

综上所述,空间分析是地理信息系统中非常重要的一部分,它通过各种方法来帮助我们深入了解地理现象和解决空间问题。

空间关联分析可以帮助我们发现地理现象之间的关系,空间插值分析可以填补数据的空白,空间模式分析可以揭示地理现象的空间分布特征。

通过这些方法的应用,我们可以更好地利用地理信息系统来支持地理决策和规划工作,为社会发展做出贡献。

通信原理7信号空间分析与多元数字传输

通信原理7信号空间分析与多元数字传输

正交性
正交性是指两个信号在空间中相互垂 直,没有重叠部分。在信号处理中, 正交性用于分离和提取不同特性的信 号成分。
信号空间的变换
傅里叶变换
傅里叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的方法,通过分析 信号的频谱特性来描述其内在规律。
小波变换
小波变换是一种时频分析方法,能够同时分析信号在时域和频域的 特性,适用于非平稳信号的处理和分析。
信号空间分析的重要性
随着通信技术的发展,信号传输的复 杂性和多样性不断增加,信号空间分 析在解决这些问题方面具有重要作用 。
信号空间分析有助于提高通信系统的 性能,如提高信号传输的稳定性、降 低误码率等,从而提升通信质量。
02 信号空间基础
信号空间定义
01
信号空间定义
信号空间是指由所有可能信号构成的集合,这些信号具有相同的特性或
通信原理与技术的未来发展
人工智能驱动的通信系统
将人工智能技术应用于通信系统 中,实现自适应、智能化的通信 协议和算法设计。
04
物联网与边缘计算
结合物联网和边缘计算技术,实 现设备间的智能互联和协同工作, 提高通信系统的实时性和可靠性。
01 03
通信与感知融合
研究如何将通信与感知技术相融 合,实现信息传输和环境感知的 双重功能。
非线性与非平稳信号处理
稀疏信号处理
研究非线性、非平稳信号的处 理方法,克服传统线性信号处 理的局限性,更好地适应实际 通信环境中的信号特性。
利用信号的稀疏性,研究高效 的信号压缩感知和重建算法, 降低信号处理的复杂度。
深度学习在信号处理中的 应用
结合深度学习技术,研究自适 应的信号处理算法和模型,提 高信号处理的智能化水平。
低功耗与绿色通信 在节能减排的背景下,低功耗、 高效的通信技术成为研究热点, 如能量收集通信、绿色MIMO等。

空间分析的方法

空间分析的方法

空间分析的方法空间分析是地理信息系统(GIS)中的一个重要组成部分,它通过对地理空间数据进行处理和分析,揭示地理现象的空间分布规律、相互关系和发展趋势。

在实际应用中,空间分析的方法种类繁多,本文将介绍几种常见的空间分析方法。

首先,空间关联分析是空间分析的一种重要方法。

它通过对地理现象之间的空间关联关系进行研究,揭示它们之间的相关性和相互影响。

例如,可以通过空间关联分析来研究城市的人口分布与经济发展之间的关系,从而为城市规划和发展提供科学依据。

其次,空间插值分析是空间分析的另一种重要方法。

它通过对已知点的空间数据进行插值计算,推算出未知点的数值,从而实现对整个空间范围内数据的预测和补充。

例如,在地质勘探中,可以利用空间插值分析来推算出未知地点的矿藏分布情况,为矿产资源的开发提供参考。

另外,空间缓冲区分析也是空间分析的一种重要方法。

它通过对指定地理要素周围一定范围内的空间进行分析,揭示这些地理要素对周围空间的影响和作用范围。

例如,在环境保护规划中,可以利用空间缓冲区分析来确定污染源周围的保护范围,从而制定相应的环境保护政策。

最后,空间模式分析是空间分析的又一重要方法。

它通过对地理现象的空间分布模式进行研究,揭示其内在的规律和特征。

例如,在城市规划中,可以利用空间模式分析来分析城市建筑物的分布规律,为城市规划和建设提供科学依据。

综上所述,空间分析的方法种类繁多,每种方法都有其独特的应用领域和价值。

在实际应用中,需要根据具体问题和数据特点选择合适的空间分析方法,以实现对地理现象的深入理解和科学分析。

希望本文介绍的空间分析方法能为读者在GIS领域的学习和研究提供一定的帮助。

空间分析的方法

空间分析的方法

空间分析的方法空间分析是地理信息系统(GIS)中的重要组成部分,它通过对地理现象的空间特征进行定量和定性分析,揭示地理现象的空间分布规律和空间关联关系,为决策提供科学依据。

空间分析的方法主要包括空间数据的获取、数据预处理、空间数据分析和结果表达四个步骤。

首先,空间数据的获取是空间分析的第一步。

空间数据可以通过遥感技术获取,也可以通过实地调查和测量获得。

遥感技术可以获取大范围、多时相的空间数据,包括卫星影像、航空影像等,而实地调查和测量则可以获取更精确和详细的空间数据。

在获取空间数据时,需要注意数据的准确性、完整性和时效性,以保证后续分析的可靠性和有效性。

其次,数据预处理是空间分析的重要环节。

数据预处理包括数据清洗、数据转换、数据集成和数据存储等过程。

在数据清洗过程中,需要对空间数据进行去噪、填补缺失值、处理异常值等操作,以提高数据质量。

数据转换则是将不同格式、不同参考系的空间数据进行统一,以便后续分析。

数据集成是将多源空间数据进行整合,形成一个完整的空间数据集,为后续分析提供数据基础。

数据存储则是将预处理后的空间数据进行组织和管理,以方便后续的空间数据分析。

接着,空间数据分析是空间分析的核心内容。

空间数据分析包括空间关联分析、空间聚类分析、空间插值分析、空间模式分析等多种方法。

空间关联分析用于研究地理现象之间的空间关联关系,包括空间自相关分析、空间异质性分析等。

空间聚类分析用于识别地理现象的空间集聚模式,包括点簇分析、聚类分析等。

空间插值分析用于根据有限的样本数据推算出未知地点的空间数据值,包括反距离加权插值、克里金插值等。

空间模式分析用于研究地理现象的空间分布模式,包括集聚模式、离散模式等。

通过这些空间数据分析方法,可以深入了解地理现象的空间特征和规律。

最后,结果表达是空间分析的最终目的。

结果表达包括结果可视化和结果解释两个方面。

结果可视化是将分析结果以图表、地图等形式直观展示出来,以便用户直观理解和使用。

空间分析原理和方法PPT讲稿

空间分析原理和方法PPT讲稿

• 计算地表单元法矢量
i jk nij a b xa ya za
xb yb zb ( ya zb yb za )i ( xb za xa zb ) j ( xa yb xb ya )k
写成坐标表示法为:
nij y(zi1, j zi, j1 zi1, j1 zi, j ),x(zi1, j1 zi, j zi1, j zi, j1),2xy
➢ 空间分析的根本目的
通过对空间数据的深加工,获取新的地理信息。
➢ 空间分析的主要内容 • 空间位置:借助于空间坐标系传递空间对象的定位信息,
是空间对象表述的研究基础,即投影与转换理论。
• 空间分布:同类空间对象的群体定位信息,包括分布、趋
势、对比等内容。
• 空间形态:空间对象的几何形态。 • 空间距离:空间物体的接近程度。 • 空间关系:空间对象的相关关系,包括拓扑、方位、相似、
栅格相对正北方向的的坡向(从0-360变化)
2、曲面面积的计算
地表单元的曲面面积可用数字高程模型 计算,其计算可看作是所包含各个网络的 表面积之和。
根据空间矢量的几何性质,单元曲面的 面积可以用单元边的中点所建立的矢量a,b 确定的法矢量n的模定义。
地表单元曲面面积(S I,j)可以用该单 元边的中点所建立的矢量及由它们 所确定的法矢量的模来定义。
N
NW
NE
4
3 W
E 3
2
SW
SE
坡向的S综合表示
Grid DEM 上制作坡度、坡向图
在DEM上计算坡度和坡向,就是利用 DEM规则格网上高程数值,来计算出每个 网格点或格网单元的坡度和坡向数值,生 成栅格形式的坡度和坡向数据,可以说坡 度和坡向数据是有DEM派生出来的DTM数 据。

空间分析方法

空间分析方法

空间分析方法空间分析方法是地理信息科学领域中的重要内容之一,它通过对地理现象在空间上的分布、关联和变化进行定量分析,揭示地理现象的内在规律和空间格局。

空间分析方法在自然资源管理、城市规划、环境保护、应急响应等领域具有广泛的应用。

本文将就空间分析方法的基本原理、常用技术和应用案例进行介绍和分析。

首先,空间分析方法的基本原理是基于地理信息系统(GIS)的基本理论和方法。

GIS是一种将地理空间数据与属性数据进行整合、存储、管理、分析和展示的信息系统,它将地理信息与地理位置联系起来,为空间分析提供了基础数据和技术支持。

空间分析方法的基本原理包括地理数据的获取与处理、空间关系的建立与分析、空间模型的构建与应用等内容。

其次,空间分析方法的常用技术包括空间数据采集、空间数据处理、空间数据分析和空间数据可视化。

空间数据采集是指通过遥感、GPS、地理调查等手段获取地理空间数据;空间数据处理是指对采集到的地理空间数据进行整理、清洗、转换等处理;空间数据分析是指利用统计学、模型分析、空间关系分析等方法对地理空间数据进行定量分析;空间数据可视化是指将分析结果以地图、图表、动态展示等形式进行可视化呈现。

最后,空间分析方法在自然资源管理、城市规划、环境保护、应急响应等领域具有广泛的应用。

在自然资源管理中,空间分析方法可以用于土地利用规划、森林资源管理、水资源保护等方面;在城市规划中,空间分析方法可以用于城市扩张规划、交通规划、区域发展规划等方面;在环境保护中,空间分析方法可以用于环境监测、污染源分析、生态保护等方面;在应急响应中,空间分析方法可以用于灾害监测、救援路径规划、资源调配等方面。

综上所述,空间分析方法是地理信息科学领域中的重要内容,它通过对地理现象在空间上的分布、关联和变化进行定量分析,揭示地理现象的内在规律和空间格局。

空间分析方法的基本原理、常用技术和应用案例对于地理信息科学领域的研究和实践具有重要意义,也为各行各业提供了丰富的分析工具和决策支持。

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叠加分析
龚建雅,2001,地理信息系统基础 邬伦,地理信息系统--原理、方法和应用



叠加分析是将有关主题层组成的数据层 面,进行叠加产生一个新数据层面的操 作,其结果综合了原来两层或多层要素 所具有的属性。叠加分析包括:
– – – – –
视觉信息叠加 点与多边形叠加 线与多边形叠加 多边形叠加 栅搁图层叠加

质心量测
质心是描述地理对象空间分布的一个重要 指标。 质心描述的是分布中心而不是绝对几何中 心。 质心应用
1) 商场选址应该位于具有最佳势能的定位点 处。 2) 经济的增长极可能发生在高势能地区。
质心量测公式
质心量测通过对其坐标值加权平均求得: 其中,I为离散目标物,Wi为该目标权重, Xi、Yi为其坐标。
点与多边形的叠加

点与多边形的叠加可以分析每个多边形 内某类点状要素一共有多少,或哪些点 落在哪些多边形内。这一功能常用于城 市中各种服务设施分布情况的分析。
线与多边形的叠加

线与多边形的叠加是将一个线状要素层 或网络状要素层和多边形层叠合。如网 络层为道路网,可以得到每个多边形内 的道路网密度,内部的交通流量,进入、 离开各个多边形的交通量,相邻多边形 之间的相互交通量。如果网络层为河流, 可得到每个多边形内的地表水径流量。 线与多边形的叠加一般以拓扑结构的矢 量模型比较方便。
数、对数、三角变换等); – 多个数据层面的代数运算(加、减、乘、除、 乘方等)和逻辑运算(与、或、非、异或等); – 如: M=(0.19T + 0.17D)

栅格图层叠加的另一形式是二值逻辑叠加。
基于栅格格式的叠置分析中涉 及的空间逻辑运算
逻辑交 逻辑并 逻辑差的运算

欧氏空间的二值图象图层的定义
叠置分析举例
厚度大于50cm的土壤与小麦地的交
厚度大于50cm的土壤与小麦地的并
某县林地与钙地叠合图
不生长在钙地中的森林
网络分析
胡家骥,1987,运筹学,中南工业大学出版社 韩刚,2002,,北京理工大学硕士学位论文
GIS的网络分析

GIS的网络分析则是依据网络拓扑关系 (线性实体之间、线性实体与结点之间, 结点与结点之间的连接、连通关系), 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 特征进行多方面的分析计算。
XG
W X
i i
i
W
i
YG
W Y W
i i i i
i
i
距离量算

耗费距离:如旅行所耗费的时间不只与欧氏距 离成正比,还与路况、运输工具有关
距离计算公式

非标准欧氏距离的一般公式:
d [(xi x j ) ( yi y j ) ]
k
当k=2时,就是欧氏距离计算公式;
矢量代数叉积
缓冲区边线相交情况的处理

缓冲区边线自相交 的情况分为两种:
– 岛屿多边形
– 重叠多边形
岛屿多边形与重叠多边形的判断

首先定义轴线坐标点序 为其方向,缓冲区双线 分为左右边线,左右边 线的判断方法对称:
– 对于左边线,岛屿自相交
多边形呈逆时针方向,重 叠自相交多边形呈顺时针 方向; – 对于右边线,岛屿自相交 多边形呈顺时针方向,重 叠自相交多边形呈逆时针 方向。

面状对象形状量算——边界特征问题
如果认为一个标准的圆目标既非紧凑型也非膨胀型 的,则可定义其形状系数据r 为 P r 2 A

其中,P为目标物周长,A为目标物面积。 如果 r〈1,目标物紧凑型; r =1目标物为一标准圆; r 〉1,目标物为膨胀型。 (面积相等的情况下,周长比圆大)

网络分析的基本原理
在网络图中,如若v1,v2,, vn 是 从v1到vn的最短路径,则v1,v2,, vn-1也必然是从v1到vn-1的最短路径。 一般方法

最短树枝法 计算最短路径的Dijkstra算法(标号法)
最短树枝法-1
1、 任取一以v0为根的外向树,并计算各点与v0的距离li,
网络分析的基本类型1
1、 路径分析 路径分析是 GIS 中的最基本的功能,其核心是 对最佳路径的求解,即在指定网络的两结点间 找一条阻抗强度最小的路径。 2、 资源分配 资源分配也称定位与分配问题,它包括了目标 选址和将需求按最近(加权距离)原则寻找的 供应中心(资源发散或汇集地)两个问题。
定义:若xA, 有xB,则称A为B的子图 象或B包含A,记为AB。 性质:

– – – –
AA AB,BC AC AB,BAA=B 如 果 A 不 , AB , 称 A 为 B 的 真 子 图 象 AB。
A与B的交定义及性质
定义:AB=xxA且xB 性质:
主要网络分析功能


静态求最佳路径:在给顶每条链上的属性后,求最佳路 径。 N条最佳路径分析:确定起点或终点,求代价最小的N条 路径,因为在实践中最佳路径的选择知识理想情况,由 于种种因素而要选择近似最优路径。 最短路径或最低耗费路径:确定起点、终点和要经过的 中间点、中间连县,求最短路径或最小耗费路径。 动态最佳路径分析:实际网络中权值是随权值关系式变 化的,可能还会临时出现一些障碍点,需要动态的计算 最佳路径。
应用模型
应用模型
空间分析的基本方法
空间数据组织
空间查询与量算
空距离京沪线不超过50km – 城市人口大于100万 – 城市选择区域是特定的多边形
空间查询的主要方式
基于空间关系的查询 基于空间关系和属性特征的查询 地址匹配查询
基于空间关系的查询主要包括

– AA=A
– A = – (AB) C= A(B C)
– 如果AB=,称A与B不相交。
A与B的并

定义:
– AB=xxA或xB
性质:
– AA=A – A =A
– (AB) C= A(B C)
A与B的差

定义:
– A-B=xxA或xB
1、在轴线首尾点处,作轴线 的垂线并按双线和缓冲区半 径截出左、右边线起止点; 2、在轴线其它转折点处,首 先判断该点的凸凹性,在凸 侧用圆交弥合,在凹侧则用 前后两邻边平行线的交点生 成对应顶点。
凹凸性的判断方法
S=AB × BC = (XB-XA)(YCYB)- (XC-XB)(YB-YA) 若S>0, ABC呈逆时针方向, 顶点为凸; 若S<0, ABC呈顺时针方向, 顶点为凹; 若S=0, ABC三点共线。
多边形的叠加

多边形的叠加是将两个或多个多边形图 层叠加到一起,合成一个新的多边形层, 其结果是将原来多边形要素分割成新要 素,新要素综合了原来两层或多层的属 性。
多边形的叠加举例
多边形叠加分析示意图

最小公共单元
多边形叠加可能产生碎屑多边形
多边形叠加的叠加方式
栅格图层叠加

地图代数
– 基于常数对数据层面进行的代数运算; – 基于数学变换对数据层面进行的数学变换(指
视觉信息叠加

视觉信息叠加是将不同层 面的信息内容叠加显 示在结果图件或屏幕上,以便研究者判断其相 互空间关系,获得更丰富的空间信息。
– 点状图,线状图和面状图之间的叠加显示;
– 面状图区域边界之间或一个面状图与其他专题区域
边界之间的叠加; – 遥感影象与专题地图的叠加; – 专题地图与数字高程模型(DEM)叠加显示立体专 题图。
空间分析技术
中南大学测绘与国土信息工程系
空间分析的基本功能




空间查询与量算 空间变换 缓冲区分析 叠加分析 路径分析 空间插值 统计分类分析
主要内容
空间查询与量算 空间变换 缓冲区分析 叠加分析 网络分析
系统空间分析的层次机构
应用 应用 应用 应用 应用 应用
应用模型
应用模型
最短树枝法 -3

如此由起点v0开始,按节点距离从小到大向外 探索修改,直到对树的所有点都进行比较。无 任何变化为止。这样得到的树即为所求。
计算最短路径的Dijkstra算法(标号法)1

网络分析的基本类型2




3、 连通分析 从某一结点或边出发能够到达的全部结点或边, 这一类问题称为连通分量求解。另一类连通分 析问题是最少费用连通方案的求解,即在耗费 最小的情况下使得全部结点相互连通。 4、 流分析 流:资源在结点间的传输。 流分析:主要是按照某种优化标准(时间最少、 费用最低、路程最短或运送量最大等)设计资 源的运送方案。
B U Bi
i 1 n
点、线、多边形的缓冲区示意图

点、线、多边形的缓冲区
其它形态的缓冲区
缓冲区计算的基本方法

缓冲区计算的基本问题是双线问题,其 基本计算方法包括:
– 角分线法 – 凸角圆弧法
角分线法
缺点:凸角处等距遭到破坏:d=R/sin(B/2)
凸角圆弧法

凸角圆弧法是针对角分线法的缺点的补 充判别方案。 方法:
网络分析的基础及应用

网络分析的基础是图论和运筹学,它通过研究 网络的状态以及模拟和分析资源在网络上的流 动和分配情况,对网络结构及其资源等的油画 问题进行研究。
– 最佳路径、资源分配、接点或弧段的游历以及最小
连通树、最大(小)流等问题。

应用:城市交通规划与管理、地下管网(如给 排水、煤气)的管理和维护,以及电力、通讯、 有线电视等部门,其基础数据是有点和线组成 的网状数据。
2、树枝外的连枝(vi ,vj)长度设为dij
最短树枝法-2
2、树枝外的连枝(vi ,vj)长度设为dij。若对于 所有的连枝(vi ,vj)的两端点vi 、vj满足不等 式:
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