空间分析实验总结

一、实验概述 2
二、实验专题 2
专题1 网络分析之商店选址分析 2
1.1实验目的2
1.2实验原理2
1.3实验内容2
专题2空间统计分析 3
2.1实验背景3
2．2实验目的 3
2.3实验内容3
专题3 线性参考 3
3.1实验目的3
3.2实验内容3
3.3实验原理3
专题4灾害预警 4
4.1实验目的4
4.2实验原理4
专题5 地统计分析 4
5.1实验目的4
5.2实验内容4
5.3理论基础4
专题6水文分析及建模 5
6.1实验原理5
6.2实验目的5
三、实验收获 5
空间分析实验课总结
一、实验概述
空间分析是基于地理对象的位置和形态特征的空间数据分析技术，其目的在于提取和传输空间信息，它是地理信息系统的主要特征，同时也是评价一个地理信息系统功能的主要指标之一，它是各类综合性地学分析模型的基础，为人们建立复杂的空间应用模型提供了基本方法。

空间分析实验是《空间分析》课程的组成部分。

ArcGIS在社会公共安全与应急服务、国土资源管理、遥感、水利、电信、国防等方面和领域有着广泛的应用。

无论是栅格数据和矢量数据，低维的点、线、面对象还是三维动态对象，都可以通过其空间分析功能来得到较为理想的结果。

二、实验专题
专题1 网络分析之商店选址分析
1.1实验目的
（1.）了解网络分析的主要内容与基本原理；
（2.）熟练掌握利用ArcGIS进行网络分析的技术方法重点：理解掌握网络数据集的建立及各个参数的意义；
（3.）利用网络分析功能进行商店选址战略定位。

1.2实验原理
网络分析是对地理网络，城市基础设施网络（如各种网线、电缆线、电力线、供水线等）进行地理化和模型化，基于它们本身在空间上的拓扑关系、内在联系、跨度等属性和性质进行空间分析，通过满足必要的条件得到合理的结果。

1.3实验内容
利用ArcGIS软件中的Network Analyst模块进行网络分析，对在墨尔本市地区商店的扩张进行战略定位。

主要进行服务区分析、最佳路径分析、最邻近设施点分析、计算起始-目的地（OD）成本矩阵。

专题2空间统计分析
2.1实验背景
随着社会的飞速发展，GIS在各个领域的应用也不断扩展，特别是在流行病学、生物学、气象、地质等这些特殊的行业中需要的是根据多种采样的数据来研究空间事物的变化特征、分布特征等信息。

这些信息通常是一种统计分析的结果，而在空间上，事物的分布又是相互关联的。

所以，空间统计应运而生。

2．2实验目的
理解空间统计的含义，熟练利用ArcGIS9.3中的Spatial Statistics Tools进行空间统计相关操作，并理解其相关理论。

2.3实验内容
空间统计主要的工作是研究空间自相关性（Spatial Autocorrelation），分析空间分布的模式，例如聚类（cluster）或离散（dispersed）。

专题3 线性参考
3.1实验目的
理解并掌握线性参考的基本涵义、特点、相关概念及作用；熟练掌握利用ArcGIS进行线性参考的技术方法。

3.2实验内容
生成和校准路径数据、显示和查询路径与路径事件、编辑事件数据。

3.3实验原理
矢量格式数据在为具有静态特性的要素建模时很成功，如地块边界、水体和土壤性质。

然而，有些应用需要为沿不同线性要素的相关位置建模的能力，由于这种需要，用沿着已存在的线性要素的相对位置来简化数据的记录。

就是说，位置是根据一个已知的线性要素和一个沿该要素的位置或度量值给定的。

专题4灾害预警
4.1实验目的
利用ArcGIS9.3软件，对澳大利亚的沿海城市——凯恩斯市的风暴潮灾害进行空间量化，初步理解GIS在环境风险建模中的应用。

4.2实验原理
实验通过整合该地区社会和环境空间数据，得到对于土地利用管理和突发事件疏散管理非常重要的危险指数分布情况。

对危险指数的分析主要体现在两个方面：一是距海岸线的远近，即水平距离；二是建筑物的高度，即垂直高度。

通过这两方面的分析，综合后得到容易遭受风暴潮灾害的区域及建筑分布情况，为凯恩斯地区土地利用及灾害管理提供预警信息。

专题5 地统计分析
5.1实验目的
熟悉ArcGIS 9.3 中的地统计分析模块，了解地统计分析模块中的各个功能模块的作用；
对数据进行探索性分析，通过分析选择一种适合的插值方法生成预测表面；
熟悉并理解六种克里格插值方法的原理及适用范围，掌握每种克里格插值方法的实现过程，
体会在具体应用中的实用性。

5.2实验内容
利用ArcGIS 中Geostatistical Analyst 提供的数据探索工具（explore data），对美国加利福尼亚州的大气臭氧浓度数据进行探索分析，检查数据的离群值，全局趋势分析，观察空间自相关性和方向效应；
利用ArcGIS 中Geostatistical Analyst 提供的地统计向导工具（Geostatistical Wizard），对美国加利福尼亚州的大气臭氧浓度数据进行预测，绘制臭氧浓度图。

5.3理论基础
地统计（Geostatistics）又称地质统计，是法国著名统计学家G. Matheron在大量理论研究的基础上逐渐形成的一门新的统计学分支。

它是以区域化变量为基础，借助变异函数，研究既具有随机性又具有结构性，或具有空间相关性和依赖性的自然现象的一门科学。

专题6水文分析及建模
6.1实验原理
水文分析是DEM数据应用的一个重要方面。

利用DEM生成的集水流域和水流网络，成为大多数地表水文分析模型的主要输入数据。

表面水文分析应用于研究与地表水流有关的各种自然现象如洪水水位及泛滥情况，或者划定受污染源影响的地区，以及预测当某一地区的地貌改变时对整个地区将造成的影响等，应用在城市和区域规划、农业及森林、交通道路等许多领域，对地球表面形状的理解也具有十分重要的意义。

6.2实验目的
（1.）使用ArcGIS9.3中的Hydrology工具进行水文分析，理解基于DEM数据进行水文分析的基本原理，掌握利用该工具进行水文分析的基本方法和步骤。

(2.)结合水文分析的基本流程，初步学习在ModelBuilder环境下通过绘制数据处理流程图的方式实现空间分析过程的自动化，加深对地理建模过程的认识。

三、实验收获
ArcGIS 9.3的空间分析功能主要包括空间分析模块、3D分析模块、地统计分析模块、网络分析模块、跟踪分析模块等。

GIS上机实践是空间分析课程教学的重要环节，培养了我们的上机操作能力，也在一定程度上巩固和拓展课堂讲授的理论知识。

通过六个相关的空间分析专题，结合实际的案例进行练习，我们加强了对空间分析的理解与认识，提高了对该软件的实际操作能力、分析解决问题的能力与创新能力。