空间数据处理分析的基本方法及应用模型
(完整版)第五章空间数据处理分析的基本方法及应用模型
5.2 空间数据处理、分析的技术方法
一、空间数据变量的特点及基本算子
1.空间数据变量的特点 （1）空间数据包括空间位置和属性数据，
2
1
3
1
3 2
4B
A
Line ID Old ID Poly
1
1
A
2
1
B
3
2
B
4
3
B
线与多边形叠加
（3）多边形的叠加
（Polygon-on-polygon overlay）
两个或多个面状图层进行叠加产生一个 新多边形图层的操作。先对两个或多个 不同图层多边形的弧段求交，然后拓扑 生成新的多边形图层，新图层综合了原 来两层或多层的属性。
4、将提取的栅格 图层转为矢量图层， 并与街区专题图进 行叠加显示。
GIS查询的例子（2） ： 了解土壤各部分钾的含量，以确定施肥量的多少。 数据文件：
土 壤 养 分 分 布
农 场 边 界 （
（
thefarm.shp soilmap.shp
） ）
利用土壤养分文 件插值创建钾含 量表面
查询钾含量低于 300的区域
在叠加图层中，如果必须要求有一个图层只起决 定叠加运算的范围和边界的作用，不参与空间变 量的函数运算，而由其它叠加图层的空间变量进 行运算，来作为新图层的值。
（3）“相交”（Intersection）叠加操作
参与叠加的图层各有自己的分类属性，这些属性 彼此“相交”组合，形成新的分类属性，其结果 产生新的图层。
空间数据的分析
立数据恢复机制，以便于在必要时进行数据恢复。
03 空间数据分析方法
统计分析法
描述性统计
多元统计分析
对空间数据进行基本的统计描述，如 均值、方差、偏度、峰度等，以了解 数据的分布和特征。
运用多元统计方法，如主成分分析、因 子分析等，对空间数据进行降维和特征 提取，以揭示数据的主要特征和结构。
推论性统计
数据预处理与清洗
针对原始空间数据中存在的噪声、异常值和缺失值 等问题，需要进行有效的预处理和清洗。
数据质量评估与改进
建立数据质量评估体系，对空间数据进行定 期评估和改进，提高数据的可用性和可信度 。
算法复杂性与计算效率问题
算法优化与改进
针对空间数据分析中的复杂算法，研究算法优 化和改进方法，提高计算效率和准确性。
时空大数据分析与挖掘
发展时空大数据分析和挖掘技术，揭示时空数据的内在规律和潜在 价值，为决策提供支持。
跨平台、跨领域应用拓展
推动空间数据分析技术在跨平台、跨领域的应用拓展，促进其在智 慧城市、环境保护、公共安全等领域的广泛应用。
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缺失值处理
对于缺失的空间数据，可 以采用插值、填充等方法 进行处理，以保证数据的 完整性。
异常值处理
对于异常的空间数据，需 要进行识别和处理，以避 免对分析结果产生不良影 响。
数据转换与标准化
坐标转换
将不同坐标系下的空间数 据转换为统一的坐标系， 以便于进行空间分析和可 视化。
数据格式转换
将不同格式的空间数据转 换为统一的格式，以便于 进行数据处理和分析。
发展多源数据协同分析算法，挖掘多 源数据之间的关联和互补信息，提高
第七章 空间分析方法与模型
第七章 空间分析方法与模型
• 7．1 空间分析基本算子 • 7．2 空间叠合分析
• 7．3 缓冲区分析
• 7．4 空间网络分析
• 7．5 路径分析
• 7．6 空间复合运算
7．1 空间分析基本算子——逻辑分析
Conditional Statements
Boolean (Logical) Operators: AND, OR, NOT, XOR (exclusive OR) Relational (Conditional) Operators: =, >, <, <> (not equal to)
第七章 空间分析方法与模型
• • • • • • 7．1 空间分析基本算子 7．2 空间叠合分析 7．3 缓冲区分析 7．4 空间网络分析 7．5 路径分析 7．6 空间复合运算
空间网络分析
网络是空间信息系统中一类独特的对象，它由若 干线性对象通过节点连结而成，网络分析是空间分析 的一个重要方面，它依据网络拓扑关系，（如：线性 对象之间、线性对象与节点之间、节点与节点之间的 连结和连通关系等）进行网络元素的空间数据和属性 数据的考察，对网络的性能关系进行多方面的分析计 算。 近年来，对网络分析功能的需求急速增加，即利 用空间信息系统管理大型网状设施，如：交通网、水 网、通信网、自来水网、煤气网和地下管网等。
Map Algebra
Provides a way to create mathematical operations that compare grid themes
-
uses mathematical expressions
creates new raster layers
空间数据分析模型
第7 章空间数据分析模型7.1 空间数据 按照空间数据的维数划分，空间数据有四种基本类型：点数据、线数据、面数据和体数据。
点是零维的。
从理论上讲，点数据可以是以单独地物目标的抽象表达，也可以是地理单元的抽象表达。
这类点数据种类很多，如水深点、高程点、道路交叉点、一座城市、一个区域。
线数据是一维的。
某些地物可能具有一定宽度，例如道路或河流，但其路线和相对长度是主要特征，也可以把它抽象为线。
其他的线数据，有不可见的行政区划界，水陆分界的岸线，或物质运输或思想传播的路线等。
面数据是二维的，指的是某种类型的地理实体或现象的区域范围。
国家、气候类型和植被特征等，均属于面数据之列。
真实的地物通常是三维的，体数据更能表现出地理实体的特征。
一般而言，体数据被想象为从某一基准展开的向上下延伸的数，如相对于海水面的陆地或水域。
在理论上，体数据可以是相当抽象的，如地理上的密度系指单位面积上某种现象的许多单元分布。
在实际工作中常常根据研究的需要，将同一数据置于不同类别中。
例如，北京市可以看作一个点（区别于天津），或者看作一个面（特殊行政区，区别于相邻地区），或者看作包括了人口的“体”。
7.2 空间数据分析 空间数据分析涉及到空间数据的各个方面，与此有关的内容至少包括四个领域。
1）空间数据处理。
空间数据处理的概念常出现在地理信息系统中，通常指的是空间分析。
就涉及的内容而言，空间数据处理更多的偏重于空间位置及其关系的分析和管理。
2）空间数据分析。
空间数据分析是描述性和探索性的，通过对大量的复杂数据的处理来实现。
在各种空间分析中，空间数据分析是重要的组成部分。
空间数据分析更多的偏重于具有空间信息的属性数据的分析。
3）空间统计分析。
使用统计方法解释空间数据，分析数据在统计上是否是“典型”的，或“期望”的。
与统计学类似，空间统计分析与空间数据分析的内容往往是交叉的。
4）空间模型。
空间模型涉及到模型构建和空间预测。
空间数据分析方法
空间数据分析方法
空间数据分析方法是指对于地理空间数据进行处理和分析的方法，它包括以下几种方法：
1. 空间统计分析：是指对地理空间数据进行统计学分析的方法，如聚类分析、因子分析、回归分析等。
2. 空间交互分析：是指对地理空间数据进行交互作用分析的方法，如空间关联分析、空间自相关分析等。
3. 空间插值分析：是指对地理空间数据进行插值处理的方法，如反距离加权插值法、克里金插值法、天顶角插值法等。
4. 空间模式分析：是指对地理空间数据进行模式分析的方法，如空间聚类分析、空间密度分析等。
5. 空间多元分析：是指对地理空间数据进行多因素分析的方法，如主成分分析、判别分析等。
6. 空间决策支持：是指对地理空间数据进行决策支持的方法，如空间优化模型、空间决策树等。
综上所述，空间数据分析方法在地理信息系统和遥感技术中得到了广泛应用，它能够有效地提高地理数据的分析、解释和应用能力。
空间数据分析分析解析
空间数据分析分析解析空间数据分析是指通过对空间数据进行处理、分析和解析，以获得对空间现象和空间关系的深入理解。
它是地理信息系统（GIS）的核心功能之一，被广泛应用于城市规划、环境保护、交通运输、农业决策等领域。
空间数据分析能够揭示地理现象的模式和趋势，为决策者提供科学、准确的信息支持。
空间数据分析的核心方法包括空间查询、空间统计和空间建模。
空间查询是指对空间数据进行检索和筛选，根据特定的条件获取所需的数据。
例如，可以查询其中一地区内的房价分布、道路密度、绿地覆盖等信息。
空间统计则是通过统计分析方法，对空间数据的分布特征和相互关系进行量化和描述。
常用的空间统计方法有空间自相关分析、核密度估计、热点分析等。
空间建模则是利用数学模型和算法，对空间数据的演化和变化过程进行预测和模拟。
典型的空间建模方法包括地理加权回归、环境模拟等。
以城市规划为例，空间数据分析可以帮助规划师了解城市的土地利用、人口分布、交通流动等情况，为城市规划和土地利用决策提供科学依据。
通过空间查询，可以获取其中一地区内不同用地类型的分布情况，为规划师提供土地利用的基础数据。
通过空间统计，可以分析城市的空间结构和分布格局，如通过核密度估计分析人口的集聚程度，通过热点分析找出交通拥堵的热点区域。
通过空间建模，可以预测城市未来的发展趋势，如通过地理加权回归模型预测不同因素对房价的影响程度。
空间数据分析在环境保护领域也有重要应用。
例如，通过分析植被覆盖的空间分布，可以评估生态系统的健康状况和生物多样性水平。
通过空间查询和空间建模，可以确定环境敏感区域，以制定环境保护政策和措施。
通过空间统计，可以发现环境污染的热点区域，并考察其空间关联性，为环境监测和治理提供指导。
此外，空间数据分析还在交通运输、农业决策、应急管理等领域发挥着重要作用。
例如，在交通运输领域，可以利用空间数据分析来评估道路网络的覆盖率和服务质量，找到交通拥堵的瓶颈，优化交通流动。
如何掌握测绘技术中的空间数据分析与建模方法
如何掌握测绘技术中的空间数据分析与建模方法现代测绘技术中的空间数据分析与建模方法已经成为了测绘领域的重要研究方向，掌握这些方法对于测绘人员来说是至关重要的。
在这篇文章中，我将讨论如何掌握测绘技术中的空间数据分析与建模方法，以帮助读者更好地理解和应用这些技术。
一、什么是空间数据分析与建模方法空间数据分析与建模方法是指利用现代测绘仪器获取的空间数据进行分析和建模的方法。
通过对空间数据进行统计分析、空间关系分析和模型构建等操作，可以更好地理解和解读地理现象，并为决策提供支持。
这些方法广泛应用于土地规划、城市规划、环境保护等领域。
二、掌握空间数据分析与建模方法的基础知识要掌握空间数据分析与建模方法，首先需要了解几个基本概念和知识。
1. 地理信息系统（Geographic Information System, GIS）：地理信息系统是一种能够获取、存储、管理、分析和展示地理数据的计算机系统。
掌握GIS的基本原理和功能，对于理解和应用空间数据分析与建模方法至关重要。
2. 空间数据类型：空间数据可以分为矢量数据和栅格数据两种类型。
矢量数据以点、线和面的形式表示地理现象，常用于表示地物边界、道路网络等；而栅格数据以像元（Pixel）的形式表示地理现象，适用于表示表面模型、遥感影像等。
3. 空间数据获取技术：空间数据的获取可以通过空间测量仪器和遥感技术来实现。
空间测量仪器包括全球定位系统（Global Positioning System, GPS）、地面测量仪器等，可以获取地物的坐标和几何信息；而遥感技术则可以获取地物的光谱信息、纹理信息等。
三、常用的空间数据分析与建模方法掌握了上述基础知识后，就可以开始学习和应用空间数据分析与建模方法了。
下面介绍几种常用的方法：1. 空间统计分析：空间统计分析是对空间数据进行统计分析的方法。
常用的空间统计分析方法包括空间插值、空间聚类、空间分布模型等。
空间插值方法可以通过已知的数据点推断未知位置的数据值，例如通过气象站点观测数据插值得到整个区域的气温分布图；空间聚类方法可以将相似的地理现象聚集到一起，例如将城市分为不同类型的用地区域。
如何进行数据处理中的空间数据分析(一)
空间数据分析是指在数据处理过程中，对具有地理位置属性的数据进行分析和研究的过程。
随着技术的发展，我们现在能够获取和处理的数据量越来越大，其中很多数据都包含了地理位置信息。
这些地理位置信息的存在，为我们提供了更多的分析和应用的可能性。
本文将讨论如何进行数据处理中的空间数据分析。
一、空间数据的特点和意义空间数据与其他数据相比具有一些独特的特点。
首先，空间数据具有地理位置属性，这使得我们能够将数据与地理信息进行联系和结合，从而获得更全面、更准确的结果。
其次，空间数据通常具有一定的空间自相关性，即附近地区的数据具有一定的相似性。
这个特点使得我们可以通过空间插值方法来填补数据的空缺或缺失值。
最后，空间数据具有一定的空间变异性，即不同地区的数据存在差异性。
这使得我们可以通过空间统计方法来挖掘地理数据中的空间规律和趋势。
对于空间数据分析的意义来说，它不仅可以帮助我们更好地理解和解释地理现象，还可以为环境规划、资源管理、城市规划等领域提供决策支持。
在环境规划中，空间数据分析可以帮助我们了解不同地区的环境质量，从而采取相应的措施进行保护和改善。
在资源管理中，空间数据分析可以指导资源配置和利用，以提高资源利用效率。
在城市规划中，空间数据分析可以帮助我们了解城市的社会经济状况、人口分布等信息，从而为城市的规划和发展提供参考。
二、空间数据分析的方法和技术在进行空间数据分析时，我们可以借助许多方法和技术来获得有关地理数据的更多信息和洞察力。
下面将介绍几种常用的空间数据分析方法和技术。
1. 空间插值空间插值是一种通过已知数据点来推测未知数据点的方法。
在空间数据分析中，空间插值可以用来填充数据的空缺或缺失值。
常用的空间插值方法包括反距离权重插值法、克里金插值法等。
2. 空间统计空间统计是一种通过对地理数据进行统计分析来挖掘地理数据中的空间规律和趋势的方法。
常用的空间统计方法包括点模式分析、聚类分析、地理加权回归等。
3. 空间关联空间关联是一种通过探究地理数据之间的相互关系来预测未来的空间模式的方法。
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现实世界真实模型
空间数据处理 空间数据查询 空间数据分析
空间数据模型
空间数据结构
数据库：空间数据物 理结构
空间数据复原
GIS
5.1 GIS 空间查询的概念 5.2 空间数据处理、分析的技术方法 5.3 空间分析的模型方法 5.4 GIS在自然资源和环境领域中的应用
在叠加图层中，如果必须要求有一个图层只起决 定叠加运算的范围和边界的作用，不参与空间变 量的函数运算，而由其它叠加图层的空间变量进 行运算，来作为新图层的值。
（3）“相交”（Intersection）叠加操作
参与叠加的图层各有自己的分类属性，这些属性 彼此“相交”组合，形成新的分类属性，其结果 产生新的图层。
§5-1 空间查询
图形--属性
查询方式
属性限制 空间拓扑限制
二二者 者结 结合 合
查询条件
查询结果
GIS软件 空间查询语言
空间数据库
统计结果： 图、表、文字
新图层
新的属性域添加到 属性数据库
闪烁、颜色等明显 表示
一、GIS 空间查询的概念
空间数据的查询就是依靠数据库所储存的空间与 属性信息来回答现实世界中一些应用问题。
则：U=（ Ai，Pi ） i=1，2……，m V=（ Aj，Pj） j=1，2，……，n
第k行降雨量图游程编码
游程号i
1 2 3 4
游程属性Ai
600mm 800mm 1000mm 1200mm
游程最右列Pi
200 400 680 800
第k行土壤厚度游程编码 游程号i 游程属性Ai 游程最右列Pi
1
2
3
A
C
B
point a1 1 2 3
a2 poly b1 A C B
点与多边形叠加
（2）线与多边形叠加
（Line-in-polygon overlay）
通过计算比较线上坐标与多边形弧段坐标 的关系，判断线是否落在多边形内。通常 是计算线与多边形的交点，只要相交则产 生一个结点，将原线分成一条条弧段；并 将原线和多边形的属性信息一起赋给新弧 段。并产生一个新图层—每条线被它穿过 的多边形分成新弧段的图层。
（1）“点对点”的叠加运算（单点变换 ） 概念：只将对应栅格单元的属性作某种运算得到新 图层属性，而不受其邻近点的属性值的影响。
包括算数运算、布尔运算、统计运算等。 参与叠加的各图层必须是存在数学意义时才能进行 数学运算。
（2）算法原理：
赋常数 提取
加法
覆盖
减法
分类
逻辑组合
（2）“掩膜”（Cover）叠加操作
个离散数据点Pi都有一个临近范围Bi，在Bi中的任一
点同Pi点间的距离都小于它们同其它离散数据点间的
距离，其中Bi是一个不规则多边形，称为泰森多边
形。
b
c
b'
a
a'
c'
d
Pi
f'
d'
e'
f
e
（2）泰森多边形生成：
将Pi点分别同周围多个离散点 a,b,c,d,e,f相连，然后分别作直线的垂 直平分线，这些垂直平分线相交组成的 多边形，即为Pi的邻近范围，即泰森多 边形a’b’c’d’e’f’。
二、空间分析与过程的基本操作
空间数据分析的目的是为用户提供一套空间数 据的分析方法，涉及各种空间分析模型，针对 的空间目标不只一个，包括多个空间目标。
（一）、空间变换与再分类操作 1、空间变换： 是将一个图层从一个专题变换为另一个专题，操 作可以是逻辑操作，也可以是代数和函数操作。
栅格结构的空间变换可分为三种方式：
可解决“异物同谱”现象
2.矢量图层叠加：矢量图层之间的叠加生成新 的图层 分两步：图层叠加后求交、拓扑生成和属性 处理
（1）点与多边形叠加 （Point-in-polygon overlay）
通过坐标计算点层中的矢量点与面层中的多 边形的包含关系，确定每个多边形内有多少 个点，同时将多边形的属性连接到点上。
(3) 该展销馆应设在该公司去年商品销售量较弱 的地方。
二、查询内容
空
条
区
分
定
间
件
域
层
位
关
查
查
查
查
系
询
询
询
询
查
询
最基本的查询功能，可查询图 形与属性数据
空
条
区
分
定
间
件
域
层
位
关
查
查
查
查
系
询
询
询
询
查
询
查询分层存放的图形与 属性数据
空
条
区
分
定
间
件
域
层
位
关
查
查
查
查
系
询
询
询
询
查
询
查询区域内的图形与属 性数据
1
30cm
170
2
20cm
360
3
50cm
800
第k行全叠置后游程编码
游程号k
1 2 3 4 5 6
游程属性Ak
600mm 30cm 600mm 20cm 800mm 20cm 800mm 50cm 1000mm 50cm 1200mm 50cm
游程最右列Pk
170 200 360 400 680 800
空
条
区
分
定
间
件
域
层
位
关
查
查
查
查
系
询
询
询
询
查
询
根据条件表达或查询 图形与属性数据
空
条
区
分
定
间
件
域
层
位
关
查
查
查
查
系
询
询
询
询
查
询
又称拓扑查询，面与面， 线与线，点与点，点与线， 点与面，线与面
三、查询过程分为三种类型： 1.根据数据库中的数据及信息，直接回答人们 的问题； 2.通过逻辑表达式完成查询； 3.根据现有数据模型，构造复杂模型，回答更 为“复杂”的问题 。
对K行按条件: {E=(降雨量=1000) ∩ (土厚=50cm)} 进行叠置，得到：
200 400 600 800
600mm
K行
1000mm 800mm
1200mm
降雨量图
200 400 600 800
30cm
50cm
20cm
30cm
40cm
土壤厚度图
第k行条件叠置后游程编码
游程号
游程属性
游程最右列
2、空间数据处理分析的类型：
1）算数运算：加、减、乘、除、幂函数、三角函数、开方等运算； 2）布尔运算：OR、AND、NOT等运算； 3）统计运算：包括有总计、平均数、方差、频数分布、分布检验等； 4）多元统计运算：包括有聚类、判别、主成分分析、回归等； 5）矩阵运算：矩阵加、减、乘、逆，转置、特征根、特征向量运算等； 6）平面几何运算：距离、面积、形状等运算； 7）拓扑几何运算：位置关系查询等。
（2）空间数据处理的控制功能。这种控制 是对计算机指令进行具体的空间数据运 算。空间查询处理器的这种控制规范是 以一种高级语言的形式来表达，称为查 询语言，过去表现为按一定的词法和句 法进行人机交互，现在表现为过程、控 件和菜单等形式。
（3）构造应用模型的能力。为了面向专业 领域的应用，GIS 的查询处理器必须提 供一种开发语言和接口，使其具有使用
例：已知某地区的降雨量分布图及土壤厚度图， 试作叠置分析。
200 400 600 800
200 400 600 800
600mm
K行
30cm
50cm
1000mm 800mm
1200mm
降雨量图
20cm
30cm
40cm
土壤厚度图
以第k行为例说明叠置方法
设：U为降雨量图中第k行栅格数据； V为土壤分布图中第k行栅格数据； Ai，Aj分别为降雨量图及土壤厚度图的游程属性； Pi，Pj分别为降雨量图及土壤厚度图的游程的最右列号； m，n 分别为降雨量图及土壤厚度图中的游程数； i=1，2……，m； j=1，2，……，n。
5）按地理实体“大小”（Size）的再分类， 如，点的数量、线的长度、面积等。
6）按地理实体的几何形状的再分类。
（二）叠加分析
将同一空间上多个图层的不 同含义的地理要素的重合点 之间进行分析处理。
分为三类：
1. 视觉叠加 将不同含义的图层经空间
配准后叠加显示在屏幕或图 件上，研究者通过目视获取 更多的空间信息 ，不产生新 的图层。
1
0
400
2
100mm 50cm
680
3
0
800
11 11
1 11 222
2
1 33 11 3
35
11 1 44 21 11 527
2
输入栅格INGRID1
输入栅格INGRID2 操作
OUTGRID=INGRID1+INGRID2
输出栅格OUTGRID
代数叠加
4. 叠置分析的作用
1）类型叠置：获取新的类型 2）数量统计: 即计算某一区域内的类型和面积 3）动态分析：进行不同时段动态对比分析 4）益本分析：效益成本分析 5）几何提取；提取符合条件的地物
所以空间数据处理可能涉及四种情况： 属性数据，空间位置数据，一定空间位 置上的属性数据，一定属性的空间位置 数据。