空间数据可视化
2.5_维地图中空间数据的可视化探究
国土资源LAND&RESOURCES41SHUZIZIRANZIYUAN数字自然资源2.5维又称假三维，是一种将三维模型固定角度后输出的图像，具有类似三维模型的显示效果。
近年来，2.5维城市地图得到了快速发展（图1），涌现了一批互联网应用，如E 都市、都市圈等。
2.5维数字地图既拥有三维数字地图表现力丰富、视觉效果好的特点，又具备数据量小、访问速度快的优点，同时对网络环境、软硬件要求较低，能满足对三维地图的远程快速浏览访问需求，在传统二维地图和真三维地图之间起到了很好的过渡作用。
嘉兴市从2015年6月启动了三维城市地图项目，重点对景点、建筑、道路等进行局部立体展示。
经过多年的努力，目前嘉兴市主城区的三维现状模型已制作完成。
在此基础上对三维景观模型按平行投影变换后，按照一定高度、视角和灯光效果进行渲染输出、加工制作即可得到数字侧视地图。
先前发布在嘉兴市地理信息公共服务平台的“三维嘉兴”（图2）由于近几年未更新，2.5维地图中空间数据的可视化探究□□嘉兴市自然资源和规划局南湖分局 朱琼浩造统计流程，优化统计规则，完善填报方式，实现了综合统计系统与其他业务系统的互联互通与数据共享，实现了对省、市、县三级自然资源统计数据的快速上报、汇总、统计、分析，提升了统计数据全流程生产和管理能力，确保了统计数据采集的及时性和准确性。
四是整合1个数仓。
工作小组以浙江省自然资源综合统计信息系统建设为抓手，全面整合了包括土地审批、土地供应、不动产登记、耕地保护、矿产管理、海洋资源等50余项专题数据的相关统计数据，开展了规范统一、优化整合、实时更新的综合统计数据库建设，并通过智能校验机制和异常数据自动预警，确保了数据真实性。
三、以服务领导决策和业务部门工作为方向，促进自然资源形势分析能力稳步提升工作小组利用数字化手段赋能自然资源综合统计，对各类统计数据进行充分分析和精心挖掘，为各类形势分析和战略规划编制提供了重要数据支撑，有力推动了全省自然资源事业高质量发展。
智慧城市中的空间数据挖掘与可视化
智慧城市中的空间数据挖掘与可视化随着城市规模和人口的不断增长，城市管理面临着越来越多的挑战。
智慧城市已经成为了解决城市问题的一个重要手段。
智慧城市的基础是数据，而其中包括了大量的空间数据。
空间数据可以帮助城市管理者更好地理解城市的运行和发展，从而更加精确地进行决策。
本文将探讨智慧城市中的空间数据挖掘与可视化。
一、什么是智慧城市智慧城市是基于信息化和智能化技术，以城市为载体，通过海量数据的收集、处理、分析和共享，实现城市的智能化、开放化和共享化。
智慧城市的建设不仅需要技术的支持，还需要政府、企业和居民的积极参与，形成整个城市共治的格局。
二、智慧城市中的空间数据空间数据是智慧城市建设过程中不可或缺的一部分。
空间数据的收集可以通过各种传感器获得，例如全球定位系统(GPS)、卫星图像、地面测量仪器等。
利用空间数据可以实现城市的三维建模、交通热力图的绘制、环境监测等，这些都是城市管理所必需的信息。
三、空间数据挖掘空间数据挖掘是指对空间数据进行分析获取信息的过程。
空间数据挖掘的目的是通过数据挖掘算法将数据转化为知识，发现数据隐藏的特点和规律。
常用的空间数据挖掘方法有聚类分析、关联分析、分类分析和时间序列分析等。
这些方法可以通过对空间数据的处理，提供对城市管理更深入的理解和更准确的数据支持。
四、空间数据可视化空间数据可视化是实现对空间数据展示的一种方法。
通过可视化可以直观地观察和理解空间数据，发现数据中隐藏的规律。
常用的空间数据可视化方法有地图展示、三维可视化和热力图等。
这些方法可以帮助城市管理者更好地理解城市的运行、规划城市发展、提升城市形象等。
五、空间数据挖掘与可视化的应用空间数据挖掘与可视化的应用已经被广泛地应用于智慧城市建设。
例如通过交通热力图可以发现城市繁忙的交通拥堵情况，确定交通管制的方案；通过三维城市建模可以更好地展现城市的面貌，规划城市发展。
六、结论智慧城市建设离不开空间数据挖掘和可视化。
通过对空间数据的挖掘和可视化可以更好地理解城市的运行和发展，加强城市管理和规划。
地理信息科学与空间数据可视化
地理信息科学与空间数据可视化地理信息科学是一门综合学科，涉及地球表面上的空间数据和地理信息系统（GIS）的应用。
随着科技的发展和数据的产生，地理信息科学在地质学、气象学、生态学、城市规划等领域中发挥着重要作用。
而空间数据可视化作为地理信息科学中的重要工具和技术，用于将大规模的空间数据以图形的形式进行展示和分析。
本文将探讨地理信息科学和空间数据可视化的相关特点和应用。
地理信息科学的特点之一是综合性。
地理信息科学综合了不同领域的知识和技术，包括地理学、计算机科学、数学、统计学等，以建立和管理地理信息系统。
地理信息系统（GIS）是一种用于获取、存储、分析和可视化地理数据的系统。
通过GIS，我们可以将地理数据与其他数据进行关联，以便更好地理解和解释地球上的现象和过程。
另一个特点是空间数据的多样性。
地理信息科学所涉及的空间数据包括地形、气候、人口、土地利用等多种类型。
这些数据以矢量、栅格和表格等不同的形式存在。
地理信息科学通过获取、处理和分析这些多样化的空间数据，可以为环境保护、灾害管理、城市规划等决策提供支持。
然而，仅仅拥有大量的空间数据还不足以发挥其应有的作用。
这就需要用到空间数据可视化。
空间数据可视化是将抽象的地理信息以可视化的方式传达给用户的过程。
通过可视化，我们可以更好地理解和解释复杂的空间数据，从而得出相关的结论和决策。
常见的空间数据可视化形式包括地图、图表、三维可视化等。
空间数据可视化的应用范围非常广泛。
在环境科学中，例如气候变化研究，科学家们可以通过绘制温度、降水等指标的空间分布，帮助人们更好地了解全球气候变化的趋势和影响。
在城市规划中，通过将人口、土地利用和基础设施等数据可视化，可以帮助决策者更好地规划城市发展，并提供交通、住房、教育等公共服务。
在自然资源管理方面，例如林业和土地利用，通过可视化林地覆盖、土地利用类型和土壤质量等数据，可以辅助决策者进行森林保护和土地规划。
在灾害管理方面，可视化地震、洪水和飓风等自然灾害的分布和影响，可以帮助相关部门进行风险评估和灾害应对。
第7章_空间数据的可视化
面状符号，当地图符号所代表的概念在抽象意义下可认为是定位于几何上的面时，
称为面状符号。符号所代表的范围与地图比例尺有关，且不论这种范 围是明显的还是隐喻的，是精确的还是模糊的
第2 节 地图语言与符号库
二、地图符号(库)的功能、分类和设计 4、地图符号的设计
设计地图符号，除优先考虑地图内容各要素的分类、分级的要求外，还应 着重顾及构成地图符号的6个图形变量，即： 形状、尺寸、方向、亮度、密度、色彩 其中，尤以图形的形状、尺寸和色彩最为重要，被传统的地图符号理论 称之为地图符号的三个基本要素。 按符号的生成方式地图符号分为：矢量符号和栅格符号
B、科学研究成果的信息表达 (1)客观现象数据质量与结构的控制； (2)科学数据可视化计算与分析； (3)计算机图形制作与显示； 。 (1)制作直观化的科学图像，以阐明科学研究中的各种现象； (4)图像数据的计算机处理； (2)科学研究过程的模拟； (5)四维时空现象的模拟； (3)复杂数据的可视化处理； (6)人机交互的可视化界面设计。 (4)研究成果的可视化表达。
教学重点 1. 空间信息的可视化过程 2. 地图符号的设计及矢、栅地图符号库的建立
教学活动
在网络上，检索地理信息可视化的相关内容, 了解空间信息可视化的新进展。
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第1 节
空间信息可视化概述
一、可视化(Visualization)
将客观现实构成人脑意象的方法和过程， 或对不可直接察觉的某种东西进行直观表示。
的主题(不属于地图符号的范畴)
第2 节 地图语言与符号库
一、地图语言与地图的色彩 2、地图的色彩
色彩是地图语言的重要内容 地图上运用色彩可增强地图各要素分类、分级的概念，反映制图对象的 质量与数量的多种变化； 利用色彩与自然地物景色的象征性，可增强地图的感受力； 运用色彩还可简化地图符号的图形差别和减少符号的数量；
空间数据的可视化表达和符号化表现
1.1、单一符号
采用大小、形状、颜色都统一的点状，线状或者 面状符号来表达制图要素。
特点：单一符号设置方法忽略了要素在数量，大 小等方面的差异，只能反映制图要素的地理位置 而不能反映要素的定量差异。
改变符号类型、 大小、颜色
注意：这里只保存显示效果，下次打开文件 时仍然是默认显示（将文件移除后重新添加 查看效果），所以在作图时要将文件作为 ArcMap文档的一部分保存；
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符号化有两个含义：在地图设计中，地图 数据的符号化是指利用符号将连续的数据 进行分类分级、概括化、抽象化的过程。 在数字地图转换为模拟地图过程中，地图 的符号化指的是将已处理好的地图数据恢 复成连续图形，并附之以不同符号表示的 过程。
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点状要素
通过点状符号的形状、色彩、
大小等表示不同的类型或不同的等级；
空间数据的可视化表达和符号化表现
可视化，也称作科学计算可视化，它将符号或 数据转换为直观的几何图形，便于研究人员观 察其模拟和计算过程。可视化包括了图像综合， 这就是说，可视化是用来解释输入到计算机中 的图像数据，并从复杂的多维数据中生成图像 的一种工具。是地图数据的屏幕显示。
1
1)地图数据的可视化表示 可以根据数字地图数据分类、分级特
点，选择相应的视觉变量(如形状、尺寸、 颜色等)，制作全要素或分要素表示的可 阅读的地图，如屏幕地图、纸质地图或 印刷胶片等等。
2
2)地理信息的可视化表示 是利用各种数学模型，把各类统计数
据、实验数据、观察数据、地理调查资 料等进行分级处理，然后选择适当的视 觉变量以专题地图的形式表示出来，如 分级统计图、分区统计图、直方图等。 这种类型的可视化体现了科学计算可视 化的初始含义。
第3章 空间数据二维可视化
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色彩实现
色彩实现有两种情况： 一种是色彩化仅在屏幕上进行，不需印刷制版，那末， 屏幕仿真设色即不需往下进行； 另一种情况需要印刷制版，由于印刷制版与屏幕设色的色 彩机制不同，采用的是黄、品（红）、青（Y、M、C）减色 法，因此，需要建立与颜色数据库相一一对应的印刷色彩数 据库。或通过理论模型和实验系数，结合实际的屏幕设色系 统和印刷色彩，予以实验修正后实施。
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面符的绘制
由于面符是一n1×n2矩阵，因而首先把面区域填实，取 出面内点阵，分块与n1×n2面符矩阵做"与"运算完成面符绘 图。当然也可再进行后续的底色及前景色彩设计。
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第四节 空间信息的色彩设计与输出
空间信息图形表示中，色彩是一个重要的信息表达手段， 是符号化中的一部分，同时也涉及到最终地图图形的输出。 色彩设计是一种很困难的，也是很专门的艺术工作。由于 GIS建立在计算机上，因此色彩的设计已完全改变了传统 用手工在纸面上设计的旧习，采用色彩数据库及计算机设 色在很大程度上改善了这一工作，但是色彩的最终结果， 仍要由人的视见感受来决定。这一过程可分为：色彩的屏
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栅格符号化
栅格符号化就是以栅格方式来绘制可视化符号，它一般 采用信息块方式，主要原因一方面由于它是近年来发展起来 的方法，采取了开放式绘图方式；另一方面由于采用程序块 方法，栅格图形变化太多，也过于复杂，程序很难编制 ； 对于栅格符号化一般涉及以下几个方面： 栅格符号的缩放与旋转 点状符号的绘制 线状符号的绘制 面符的绘制。
•例如：要在计算机上显示长江
首先需要在GIS数据库中找到有关长江的图形数据； 即：由离散点组成的河流中心线数据及所附带的宽度信 息等； 其次，数据必须经过必要的预处理(例如大比例尺显示可能 需要进行坐标插值和曲线光滑，小比例尺显示可能需要数 据压缩显示)； 三，根据可视化需要，参照图式规范按比例尺符号化(例如河 流哪些部分单线显示，哪些部分双线显示)； 四，在实际工作中不仅仅需要屏幕可视化，则涉及到地图输 出的问题(包括打印图件、输出文件等)。
空间数据三维可视化及三维分析
空间数据三维可视化及三维分析空间数据的三维可视化及分析是指将空间数据（如地理、地球物理、气象、遥感等数据）转化为具有三维结构的图形，以便进行更深入的分析和理解。
本文将介绍三维可视化和分析的相关原理、技术和应用。
一、三维可视化的原理和技术三维可视化是指将空间数据通过计算机技术和图形学的方法转化为具有三维结构和深度感的图像。
其原理和技术主要包括以下几个方面：1.数据获取和预处理：空间数据的获取包括地理测量、遥感影像获取等，预处理则包括数据校正、投影转换、无效数据处理等。
这些步骤是获取高质量、准确的空间数据的基础。
2.空间数据模型：空间数据常使用的模型包括栅格模型和矢量模型，栅格模型是将地理空间数据划分为规则的栅格单元，矢量模型则是通过点、线、面等图元来表示地理空间对象。
栅格模型适用于连续数据，如遥感影像，矢量模型适用于离散、不规则数据，如地理要素。
3.三维数据呈现：三维数据的呈现主要通过图形渲染技术来实现，包括三维图元的建模和投影、光照和阴影效果的处理等。
同时，还可以应用贴图技术和纹理映射等技术实现真实感渲染，提升可视化效果。
4.交互和导航：通过交互技术和用户界面实现对三维模型的控制和导航。
用户可以通过鼠标、触控屏等方式对模型进行缩放、旋转、平移等操作，以获得更好的观察角度和空间感。
5.动态三维可视化：除了静态的三维图像，还可以通过时间维度来展示动态场景的演变过程，如气象变化、城市发展等。
通过动态可视化，可以更好地理解和分析空间数据的变化规律和趋势。
二、三维空间数据分析的应用三维空间数据分析是在三维可视化基础上，进一步对空间数据进行量化、模拟、预测等分析和推理。
以下是几个常见的应用案例：1.地震监测与预测：通过地震监测仪器获取的地震数据可以进行三维可视化，以便更好地理解地震带、地震发生的空间分布、震源深度等，进而对发生地震的原因和机制进行分析和预测。
2.3D城市规划与建模：借助三维可视化和分析技术，可以对城市的地形、建筑物、道路等进行建模和分析，为城市规划和土地利用提供支持。
地理空间数据可视化案例
地理空间数据可视化案例地理空间数据可视化是一种通过图形和图像的方式呈现地理信息的技术。
本文将介绍一些地理空间数据可视化的案例，包括地理位置可视化、人口分布可视化、气象变化可视化、地质构造可视化、城市规划可视化、交通流量可视化和农业种植分布可视化等方面的内容。
1. 地理位置可视化地理位置可视化是将地理坐标和相关信息呈现在地图上的一种方式。
例如，通过GPS定位技术，可以将某个物体或人物的地理位置实时呈现在地图上。
这种可视化方式可以用于导航、物流配送、安全监控等领域。
2. 人口分布可视化人口分布可视化是将人口数量和分布情况呈现在地图上的一种方式。
通过这种方式，可以直观地看到人口密集区和人口稀疏区的分布情况，从而更好地了解人口分布的特点和规律。
这种可视化方式可以用于城市规划、资源配置等领域。
3. 气象变化可视化气象变化可视化是将气象数据和变化情况呈现在地图上的一种方式。
例如，通过气象卫星和观测站获取的温、压、湿、风等数据，可以制作出气象图和气象动画，从而更好地了解气象变化的情况和规律。
这种可视化方式可以用于天气预报、气候变化研究等领域。
4. 地质构造可视化地质构造可视化是将地质结构和地质现象呈现在地图上的一种方式。
例如，通过地震勘探和地层学等方法获取的地质数据，可以制作出地质图和地质动画，从而更好地了解地质构造的特点和规律。
这种可视化方式可以用于矿产资源勘探、地震监测等领域。
5. 城市规划可视化城市规划可视化是将城市规划方案和建设情况呈现在地图上的一种方式。
通过这种方式，可以直观地看到城市规划的效果和实际情况，从而更好地了解城市规划的特点和规律。
这种可视化方式可以用于城市规划和城市管理等领域。
6. 交通流量可视化交通流量可视化是将交通流量和流向呈现在地图上的一种方式。
例如，通过GPS定位技术和交通摄像头获取的车辆位置和速度数据，可以制作出交通图和交通动画，从而更好地了解交通流量和流向的情况和规律。
这种可视化方式可以用于交通管理和交通规划等领域。
空间数据可视化技术研究
空间数据可视化技术研究随着时代的发展和技术的不断改进，人们对于数据可视化技术的需求也越来越高。
空间数据可视化技术就是其中的一种，它可以让人们更加直观地了解和理解地球和宇宙的各种现象。
一、空间数据可视化技术的基础空间数据可视化技术的基础是三维数字模型，它是在计算机上根据大量的空间数据所构建的一个虚拟空间。
这个虚拟空间中包含了地球的表面、大气层、海洋、气象、人口分布等各种信息。
在这个虚拟空间中，我们可以更加直观地感受和观察地球上的各种现象。
二、空间数据可视化技术的应用空间数据可视化技术的应用范围非常广泛，从地质勘探到城市规划等各个领域都有着重要的作用。
其中，以下几个领域是比较典型的：1. 地理信息系统地理信息系统主要是通过空间数据可视化技术来获取地球上各种各样的地理信息，例如地形、土地利用、地质构造、气候和气象、交通、人口等。
然后对这些信息进行分析和处理，以便于更好地进行城市规划、自然资源管理和风险预警等工作。
2. 天文学在天文学中，空间数据可视化技术主要应用于天体的观测和研究。
通过建立三维数字模型，可以更加直观地观察和分析星球、恒星和星系的运动和结构，深入了解宇宙的演化规律。
3. 地震预测空间数据可视化技术在地震预测方面也有着非常重要的应用。
通过对地球的地震活动进行三维可视化分析，可以更好地掌握地质构造和地震规律。
这有助于提高地震预测的准确性和及时性，并为地震救援提供重要的支持。
三、空间数据可视化技术的未来发展随着科技的不断进步和应用领域的不断扩大，空间数据可视化技术的未来前景无限。
未来的研究方向主要包括以下几个方面：1. 基于云计算的可视化平台随着云计算技术的普及和应用，基于云计算的可视化平台将成为未来的趋势。
通过在云端建立大规模的空间数据库和可视化平台，可以更好地满足用户的需求，提供更高效、更可靠、更安全的可视化服务。
2. 深度学习的应用随着人工智能和深度学习技术的不断发展，将会有更多的应用场景涌现。
空间可视化方法
空间可视化方法
空间可视化方法是指通过图形、图像或者虚拟三维模型等方式，将空间数据捕捉并展示出来的方法。
以下是一些常见的空间可视化方法：
1. 空间数据图表化：将空间数据以图表的方式展示出来，如柱状图、折线图、散点图等。
这种方法适用于对空间数据的整体分布和趋势进行分析。
2. 地图可视化：将空间数据在地图上展示出来，通过地图的形式来展示各个地点的分布、属性或者关系。
这种方法适用于地理信息系统（GIS）应用中的空间数据可视化。
3. 3D 场景可视化：使用虚拟现实技术将空间数据呈现为三维
场景。
例如，通过使用三维建模软件来创建城市模型，将地理数据与建筑模型结合起来展示。
4. 热力图可视化：使用颜色或者渐变的透明度来表示空间区域的密度或者强度。
通过这种方式可以直观地展示出空间数据的热点分布。
5. 轨迹可视化：将移动物体的轨迹以线形或者点状的方式展示出来。
这种方法适用于对移动物体的行为进行分析，比如航班轨迹、车辆追踪等。
这些空间可视化方法可以帮助人们更好地理解和解释空间数据，从而支持决策制定和问题解决。
如何进行地理空间数据的可视化和分析
如何进行地理空间数据的可视化和分析地理空间数据的可视化和分析是近年来非常热门的话题，它为我们带来了许多新的机遇和挑战。
地理空间数据是指与地理位置或空间相关的各类数据，包括地图数据、位置数据、地理信息系统数据等。
在大数据时代，地理空间数据的规模呈现爆炸式增长，如何有效地处理和分析这些数据成为了一个关键问题。
一、地理空间数据的可视化地理空间数据的可视化主要通过地图来实现。
地图作为一种视觉化工具，可以将复杂的数据呈现在二维或三维空间中，使人们可以更直观地理解和分析数据。
在地理空间数据的可视化过程中，我们可以运用各种技术和工具，如地图绘制软件、地理信息系统等。
地图绘制软件是进行地理空间数据可视化的基础工具。
通过这些软件，我们可以自定义地图的样式、添加各种地理要素，如地理边界、河流、道路等。
同时，通过地图绘制软件，我们也可以将数据与地理位置进行关联，将数据可视化地展示在地图上。
另一个常用的地理空间数据可视化工具是地理信息系统（GIS）。
GIS是一种基于电子地图技术的信息管理系统，它能够处理和分析地理空间数据。
通过GIS，我们可以对地理空间数据进行查询、分析和可视化展示。
GIS还提供了一系列的空间分析工具，如缓冲区分析、热点分析等，可以帮助我们深入理解地理数据背后的规律和关联。
二、地理空间数据的分析地理空间数据的分析是通过对数据进行统计和建模来揭示其内在规律和潜在关系的过程。
地理空间数据的分析可以帮助我们发现地理现象的空间分布特征、变化趋势和影响因素，为决策提供科学依据。
在进行地理空间数据分析时，我们可以运用一系列的分析方法和技术。
其中，空间统计分析是其中的重要方法之一。
空间统计分析通过对地理空间数据的统计特征进行量化和分析，揭示地理对象之间的相互依存关系。
空间自相关分析、点格局分析、空间插值等是常用的空间统计分析手段。
另外，地理空间数据分析还可以运用机器学习和人工智能等技术进行预测和建模。
机器学习技术通过训练模型，从历史数据中学习地理现象的规律，并应用到新的数据中进行预测和建模。
第五次上机练习-空间数据可视化表达
空间数据可视化表达可视化，也称作科学计算可视化，它将符号或数据转换为直观的几何图形，便于研究人员观察其模拟和计算过程。
包括以下三个方面：1）地图数据的可视化表达：是地图数据的屏幕显示。
可以根据数字地图数据分类、分级特点，选择相应的视觉变量（如形状、尺寸、颜色等），制作全要素或分要素表示的可阅读的地图，如屏幕地图、纸质地图或印刷胶片等。
2）地理信息的可视化表示：是利用各种数学模型，把各类统计数据、试验数据、观察数据、地理调查资料等进行分级处理，然后选择适当的视觉变量以专题地图的形式表示出来，如分级统计图、分区统计图、直方图等。
3）空间分析结果的可视化表示：地理信息系统的一个很重要的功能是空间分析，分析的结果往往以专题地图的形式来描述。
一数据符号化数据符号化是将已处理好的地图数据恢复成连续图形，并附之以不同符号表示的过程。
符号化的原则是按实际形状确定地图符号的基本形状，以符号的颜色或者形状区分事物的性质。
一般，符号化方法分为以下几类：单一符号、分类符号、分级符号、分级色彩、比率符号、组合符号、统计符号、色彩阴影等。
由于单一符号设置是ArcMap符号系统中加载新数据层所默认的表示方式，设置非常简单，下面介绍几种其他常用的符号设置方法。
1.1分类符号设置打开数据usastates，以states_name为例。
1.2分级符号设置（1） 分级色彩设置打开数据usastates，以2003年的人口密度为例。
（2） 分级符号设置打开数据usastates，以2003年的人口为例。
1.3统计符号设置打开数据usastates，以不同人种数量为例。
1.4组合符号设置打开数据usastates和usa census cities，城市分类与人口数量一体为例。
1.5栅格影像地图设置打开数据RS image二专题地图编制2.1 版面设计☆地图模板操作打开file/New，比较不同的模板。
☆图面尺寸设置单击View下的Layout View命令，进入版面视图。
地理信息系统中的空间数据可视化技巧
地理信息系统中的空间数据可视化技巧地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种通过收集、存储、分析和可视化地理数据的技术系统。
空间数据可视化是GIS中一个重要的环节，它将大量的地理数据以图像的形式呈现，帮助用户直观地理解和分析数据。
本文将介绍几种地理信息系统中常用的空间数据可视化技巧。
1. 点数据展示点数据是GIS中最简单的数据类型之一，它表示地理空间上的一个点。
在可视化点数据时，可以根据点的属性信息来选择不同的符号样式进行展示。
例如，可以用大小来表示该点的重要性或数量，用颜色来表示该点的属性类型等。
此外，还可以利用制作热力图来展示点数据的密度分布情况。
热力图将点数据聚合，并根据点的密度高低来呈现不同的颜色深浅。
这种可视化方式能够清晰地展示点数据的分布特征和集中区域。
2. 线数据可视化线数据用于表示地理对象之间的关系，如道路、河流等。
在可视化线数据时，可以通过调整线的宽度来表示其重要性或容量。
另外，可以利用箭头指示线的方向，以展示交通流向或水流的走向等。
如果需要展示线数据的拓扑关系，可以使用拓扑图。
拓扑图是一种通过连接线和节点来表示线数据拓扑关系的可视化方式。
它能够清晰地展示地理要素之间的连接关系，便于用户直观地理解数据。
3. 面数据呈现面数据用于表示地理空间上的面状区域，如土地利用分类、行政区划等。
在可视化面数据时，可以通过调整面的颜色、纹理或图案来表示其属性类型。
例如，可以使用不同的颜色来表示不同的土地利用类型，使用不同的图案来表示不同的行政区划。
除此之外，还可以使用等高线图来展示地理高程的变化。
等高线图通过连接同等高程点的线来表示地形的起伏变化，能够直观地展示地理地貌特征和地形高低。
4. 空间关系可视化空间关系可视化是地理信息系统中常用的一种技巧，它通过地图上的符号、线段或区域来展示地理要素之间的关系。
例如，可以使用连接线来表示两个地点之间的距离或路径，使用缓冲区来表示某个地理要素的影响范围等。
第五章空间数据的可视化表达
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2)地理信息的可视化表示
是利用各种数学模型，把各类统计数 据、实验数据、观察数据、地理调查资 料等进行分级处理，然后选择适当的视 觉变量以专题地图的形式表示出来，如 分级统计图、分区统计图、直方图等。 这种类型的可视化体现了科学计算可视 化的初始含义。
查看分类 方法
分级属性中默认要素的分级方案是Natual Breaks，它是在分级数确定的情况下，通 过聚类分析将相似性最大的数据分在同 一级，差异性大的分在不同级，这种方 法可以保持较好数据的统计特性，但分 级界限往往是任意数，不符合常规制图 需要。
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选择分类方法 为手动；
在中断值中依 次输入数值
查看分类符号属性
双击红框中的线 符号改变线类型；
单击类型红框中 的名称改变标注 名称；
查看符号化后的 公路，以及内容 列表中的变化；
1.3、分级色彩
将要素属性数值按照一定的分级方法分成若干级别之后， 用不同的颜色来表示不同级别。每个级别用来表示数值的 一个范围，从而可以明确反映制图要素的定量差异。
第五章 空间数据的可视化表达
可视化，也称作科学计算可视化，它将符号或数据转 换为直观的几何图形，便于研究人员观察其模拟和计 算过程。可视化包括了图像综合，这就是说，可视化 是用来解释输入到计算机中的图像数据，并从复杂的 多维数据中生成图像的一种工具。是地图数据的屏幕 显示。
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1)地图数据的可视化表示
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符号化有两个含义：在地图设计中，地 图数据的符号化是指利用符号将连续的 数据进行分类分级、概括化、抽象化的 过程。在数字地图转换为模拟地图过程 中，地图的符号化指的是将已处理好的 地图数据恢复成连续图形，并附之以不 同符号表示的过程。
地理信息系统中的时空数据可视化与分析技术
地理信息系统中的时空数据可视化与分析技术时空数据可视化与分析技术是地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）中的重要组成部分。
它通过将时空数据以图形、图像等方式展示出来，帮助用户更好地理解和解读地理信息数据，为决策提供科学依据。
本文将介绍时空数据可视化与分析技术的基本概念、应用领域以及常用的可视化和分析方法。
一、时空数据可视化技术时空数据可视化技术主要是将地理信息数据以可视化的形式展示出来，便于用户对地理信息进行直观的理解和分析。
常用的时空数据可视化方法包括：1. 空间数据可视化：将地理信息数据以地图的形式展示出来，包括点、线、面等要素的表示，常用的空间数据可视化软件有ArcGIS、QGIS等。
2. 时间数据可视化：将地理信息数据随时间的变化以动态图表或动画的形式展示出来，便于观察时间趋势和变化规律。
常用的时间数据可视化软件有Tableau、Excel等。
3. 空间-时间数据可视化：将地理信息数据同时考虑空间和时间维度，以三维立体图、热力图、密度图等形式展示出来，帮助用户更好地理解时空关系。
常用的空间-时间数据可视化软件有Kepler.gl、Mapbox等。
二、时空数据分析技术时空数据分析技术是指对地理信息数据进行统计、计算、模型建立等方法的应用，帮助用户发现隐含的时空规律和趋势。
常用的时空数据分析方法包括：1. 空间分析：通过对地理信息数据的空间位置进行统计和计算，揭示不同地理区域之间的相关关系、空间分布模式等。
常用的空间分析方法有缓冲区分析、空间插值、空间聚类等。
2. 时间分析：通过对地理信息数据在时间维度上的统计和计算，揭示时间的变化规律、周期性等。
常用的时间分析方法有时间序列分析、时间趋势分析等。
3. 空间-时间分析：结合空间和时间维度对地理信息数据进行深入分析，揭示时空关系的演变规律、趋势预测等。
常用的空间-时间分析方法有空间自相关分析、时空聚类分析等。
地理信息系统中的空间数据分析与可视化方法
地理信息系统中的空间数据分析与可视化方法地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种用于捕捉、存储、管理、分析和展示地理数据的技术。
空间数据分析和可视化是GIS的核心功能之一，它们对于地理数据的理解和决策支持起着至关重要的作用。
本文将介绍地理信息系统中的空间数据分析与可视化方法。
一、空间数据分析方法1. 空间查询空间查询是GIS中最常用的功能之一，它允许用户通过地理位置来查询数据。
常见的空间查询包括点查询、线查询、区域查询和邻域查询。
通过空间查询，用户可以从海量的地理数据中快速准确地检索到自己需要的信息。
2. 空间统计空间统计是对地理现象的分布、聚集和相关性等方面进行统计分析的方法。
它可以帮助我们了解地理现象的空间分布规律，并发现其中的模式和趋势。
常用的空间统计方法包括点模式分析、线模式分析和面模式分析等。
3. 空间插值空间插值是在已有的离散空间数据点之间进行数值推算的方法，用于生成连续的空间数据表面。
通过空间插值，我们可以根据有限的观测数据推测出整个区域的数据分布情况。
常见的插值方法有反距离加权法、克里金插值法和样条插值法等。
4. 空间网络分析空间网络分析是将空间数据和网络数据结合起来进行分析的方法。
它可以帮助我们解决路径规划、网络最短路径、服务范围分析等问题。
通过空间网络分析，我们可以优化交通路线、确定最佳服务位置，并提供决策支持。
二、空间数据可视化方法1. 点图和符号地图点图和符号地图是最常见的空间数据可视化方法之一，用于表示点状要素的分布情况。
点图通过在地图上以点的形式表示要素，并结合不同的符号来显示不同的属性。
符号地图则是在点图的基础上，根据要素的属性值来选择不同的符号类型和大小。
点图和符号地图可以直观地展示地理现象的分布情况，帮助我们快速了解地理特征。
2. 等级符号地图等级符号地图是一种将要素的数量级和属性值同时表示的可视化方法。
它通过符号的大小、颜色和形状等来表示要素的属性值，从而使观察者能够直观地判断要素的数量和属性差异。
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下载和安装DJANGO
下载地址：/download/
• 推荐下载官方最新安装包，也可通过Subversion下载最新源码 下载完毕后，解压缩和安装Django
• 解压缩tar格式文件 • 进入Django目录执行命令行：python setup.py install
关于POSTGIS
PostGIS是面向关系数据库PostgreSQL的扩展模块
PostGIS是对PostgreSQL的空间数据格式、操作和功能的扩展 • 快速而简易定位物体相对位置的索引策略 • 一系列投影转换功能，包含不同投影下数据的关联功能 • 基于现有物体互操作下的新物体创建（合并、扩张） 类似PostGIS的工具包括
• 需要本机管理员权限 • Windows、Linux环境下操作相同
创建POSTGIS数据库
如下步骤将创建名为mygeo的PostGIS数据库
• 通过psql客户端连接到PostgreSQL：Create database mygeo; • 命令行输入：PGBASE/bin/createlang plpgsql mygeo • 通过psql加载lwpostgis.sql文件到数据库：PGBASE /bin/psql – d mygeo –f /usr/local/pgsql/share/lwpostgis.sql • 加载EPSG空间坐标系：PGBASE/bin/psql –d mygeo –f /usr/local/pgsql/share/spatial_ref_sys.sql 如果已有创建好的数据库，可通过模板复制：create database usageo with template mygeo; • 上述命令将mygeo复制到usageo，如存储有数据将也被复制
2、使用LayerMapping的save()方法，将数据存储到数据库中
lm.save(verbose=True)
上述存储中需要的传输参数如下（粗体为必需的参数）：
空间数据可视化
GEODJANGO空间查询
使用ORGINSPECT 生成模型和地图
既然我们可以通过代码确定数据列、属性以及其他几何属性，那就 表明GeoDjango可以为我们自动生成数据
Orginspect工具可以读取文件,并自动生成LayerMapping和模型
• 一旦获取该工具，只需几步即可使用模型并将数据导入数据库 Orginspect作为参数，自动传入manage.py命令，并获取参数：
• ESRI空间数据引擎（SDE） • Oracle Spatial • MySQL Spatial PostGIS拥有众多拥趸
• 美国海军、陆军，NASA，NOAA等 通过PgRouting可进行路径分析
关于GEODJANGO
GeoDjango是WEB开发框架Django的扩展模块
• GeoDjango提供了一系列模型、类和工具，用于快速创建和部 署地理空间技术WEB应用 类似于Django，GeoDjango设计快捷，应用轻便且性能较高 GeoDjango专注于DRY哲学，即所有知识必须简洁明晰方式表达 GeoDjango在Django基础上增加了部分地理空间技术模型，并配 置了相关数据导入、导出、管理的工具 GeoDjango管理员界面提供了一个OpenLayers接口，用于修改和 管理数据库中的空间数据 用户可通过GeoDjango、PostGIS创建强大应用，无需SQL
• 此命令将模型装入数据库，并引发创建表的命令 可以连接到数据库，确认模型的创建情况 • 注：需要将新应用写入settings.py文件的INSTALL_APPS中
使用LAYERMAPPING 导入数据
1、创建LayerMapping新实例
from django.contrib.gis.utils import LayerMapping from wake.models import *
• 空间数据库
• 目前支持PostgreSQL、MySQL、Oracle Spatial • 推荐PostgreSQL（含PostGIS）
• GeoDjango使用了如下地理空间类库
• GEOS（几何分析） PROJ.4（投影转换） GDAL（空间分析）
空间数据可视化
安装和注册GEODJANGO
安装条件
GEODJANGO部件
GeoDjango包含多个集成部件
• GeoDjango的源代码为Python，运行环境应保证2o一些基础功能，如
• 对象关系映射（ORM）使用户可在Python中定义数据模型，使 用动态数据库API连接和管理数据 • 自动生成的管理员界面，健壮的链接支持 • 内置的模板系统和缓存收集机制 • 多语言支持
空间数据可视化
创建GEODJANGO模型
创建新项目
创建Django时需要注意
• 不要存储在WEB服务器根目录下 • 创建一个新目录存储项目，通过如下命令创建新项目 django-admin.py startproject name
• 其中name代表项目名称 • 命令执行后将创建名为name的子目录，其中包含如下文件 • __init__.py：使Python将此目录识别为包 • manage.py：联系Django的命令行实体 • settings.py：注册项目信息 • urls.py：声明项目链接信息，关联到浏览器输入的地址
一旦创建后，应确认环境是否可以运行
• 输入命令行：python manage.py runserver
• 命令行将启用服务器8000端口 • 可在浏览器中输入命令行返回的URL地址
开发服务器对于开发过程是理想的，可以根据代码变化自动重启
加入GEODJANGO
既然GeoDjango是Django的分支，需要在settings.py文件的 INSTALL_APPS中加入’django.contrib.gis’，以便于地理空间属 性、KML等可用
为了启用带有OpenStreetMaps的GeoDjango管理员界面，必须 为PostGIS安装加入球面默卡托投影，如下： ./manage shell from django.contrib.gis.utils.srs import add_postgis_srs add_postgis_srs(900913) • 请确认对sptail_ref_sys表有读写权限
GEODJANGO数据模型
GeoDjango提供扩展的数据模型，以支持地理空间数据库
• 模型包括：
• • • • PointField\MultiPointField LineStringField\MultiLineStringField PolygonField\MultiPolygonField GeometryCollectionField：可同时包含点、线、面数据
• 空间数据可通过两种方式表达 • 栅格格式：空间上每个点位均有赋值，采用矩阵方式存储 • 矢量格式：存储为点的集合
• 属性数据：说明空间数据的属性信息
矢量格式
PostGIS和GeoDjango均是面向矢量格式的
区别于栅格格式是由像素组成的，矢量格式的基础是线段、弧段 • 线段、弧段由起讫点组成，起讫点之间的点称作为节点 • 存储了节点位置以及拓扑信息 物体由边界定义，而折线由一系列弧段组成 矢量格式下的地理空间数据通过坐标点的集合进行存储，其基础为：
• 每类模型含有两个参数
• Srid：记录空间参照系 • Sptial_index：记录是否创建空间索引（默认为True）
一般而言，数据可以记录到用于自身的数据模型
GEOMANAGER
对于含有空间实体列的模型，为了执行空间查询，必须设置属性 GeoManager
执行空间查询的模型，或关联于执行空间查询模型的模型，均需要 GeoManager • 如果模型未设置GeoManager，且没有空间实体列，则不能执行 空间查询
• 点：物体的零维抽象表达，由一个坐标点组成 • 线：地理事物在形状过细情况下的一维表达 • 面：通常是区域的表达，由线组成了边界，此外常通过边界内 部的一个点来识别一个面
空间参照系
空间参照系包含了投影和大地基准面
• 最先定义了一个椭球体 • 在此基础上定义了大地基准面 • 最后定义了投影及地理坐标 投影关联有地理坐标系 • EPSG预定义了一组空间坐标系，以ID区分 • PostGIS使用SRID表达空间参照 因此无论何时讨论地理空间数据，均包含 • 椭球体 • 大地基准面 • 投影
空间数据可视化
地理信息系统基础知识
什么是GIS
地理信息系统（GIS）用于采集、存储、表达和分析地理空间数据， 以及相关的属性数据
• 地理空间特指具有基准坐标系的地球表面 • GIS工具通过查询（通常基于数据库）来分析空间信息，编辑 数据、地图，表达或存储上述操作结果 多数GIS数据包含两个部分数据 • 空间数据：说明某类几何体的位置或空间分布
空间数据可视化
POSTGIS+GEODJANGO+OPENLAYERS
2011/7/14 shisong.zhu@
目录
地理信息系统的主要任务
地理信息系统基础知识 安装和注册GEODJANGO
创建GEODJANGO模型
导入空间数据 GEODJANGO空间查询 展示地图数据 集成OPENLAYERS 回顾与展望
lm = LayerMapping(model=FireResponse, data=‘shape/wake_FireResponse _2008_12.shp’, mapping=mapping, encoding=‘latin-1’)
上述创建中需要的传输参数如下（粗体为必需的参数）：
使用LAYERMAPPING 导入数据
注：目前GeoDjango已经被集成到Django，故安装Django即可
选择数据库