地理空间数据分析与GIS.共81页文档

GIS空间分析原理与方法个人总结复习资料

第一章地理空间数据分析与GIS1.地理空间数据处理与建模地理空间数据分析是:(地理学和地理信息科学领域)，它通过研究地理空间数据及其相应分析理论、方法和技术，探索、证明地理要素之间的关系，揭示地理特征和过程的内在规律和机理，实现对地理空间信息的认知、解释、预测和调控。

2.1地理空间数据挖掘概述按照不同的挖掘任务，地理空间数据挖掘可以分为预测模型发现、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系发现、异常值分析和趋势发现等。

地理空间数据挖掘系统包括三大支柱模块：地理空间数据立方体、联机分析处理（OLAP）模块和空间数据挖掘模块.2.2地理空间数据挖掘典型方法:⑴地理空间统计方法:分析地理空间数据的统计方法，主要是基于空间中邻近的要素通常比相离较远的要素具有较高的相似性这一原理。

ⅰ.与传统分析有两大差异：①空间数据间并非独立，而是在多维空间中具有某种空间相关性，且在不同的空间分辨率下呈现不同的相关程度；②大多数空间问题仅有一组（不规则分布空间中）观测值，而无重复观测的资料。

ⅱ.地理空间统计模型大致可分为三类:①地统计;是以区域化变量理论为基础，以变差函数为主要工具，研究空间分布上既具有随机性又具有结构性的自然现象的科学。

根据离散数据生成连续表面，通过空间自相关进行空间预测。

②格网空间模型：用以描述分布于有限（或无穷离散）空间点（或区域）上数据的空间关系。

③空间点分布形态：在自然科学研究中，许多资料是由点（或小区域）所构成的集合。

由于形成机制不同，空间点分布形态具有随机、丛聚或规则等不同类型。

⑵地理空间聚类方法:地理空间数据聚类是按照某种距离度量准则，在大型、多维数据集中标识出聚类或稠密分布的区域，从而发现数据集的整体空间分布模式。

该方法把空间数据库中的对象分为有意义的子类，使同一子类内部的成员有尽可能多的相同属性，而不同的子类之间差异较大。

⑶地理空间关联分析:地理空间关联分析利用空间关联规则提取算法发现空间数据库中空间目标间的关联程度.GIS数据库是典型的空间数据库，从GIS数据库中挖掘空间关联规则是理解GIS模型和将GIS数据转化成知识的一种有效方法。

地理信息系统中的数据分析与空间模拟

地理信息系统中的数据分析与空间模拟地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种集数据收集、存储、管理、分析和可视化于一体的技术系统。

在地理信息系统中，数据分析与空间模拟起着重要的作用，可以帮助我们理解地理现象、解决问题和做出决策。

本文将介绍地理信息系统中数据分析和空间模拟的基本概念、方法和应用。

数据分析是地理信息系统中的核心任务之一。

通过对地理数据进行预处理、清洗和整理，我们可以提取出有用的信息，并进行统计分析和建模。

数据分析可以帮助我们揭示地理现象的分布规律、趋势和相关性，进而得出科学的结论。

常用的数据分析方法包括聚类分析、空间插值、空间关联分析和空间回归分析等。

聚类分析是一种将相似对象聚集在一起的数据分析方法。

在地理信息系统中，聚类分析可以用来对地理现象进行分类和群组划分，以便我们更好地理解和解释地理数据。

聚类分析常用于研究城市规模分布、土地利用类型和自然资源分布等。

空间插值是一种通过有限的采样点来推断未观测地点值的方法。

在地理信息系统中，空间插值可以用来填补空缺数据、生成地理表面、预测未来趋势等。

常用的空间插值方法包括反距离加权插值、克里金插值和样条插值等。

空间关联分析是一种研究地理现象之间的关系和相互作用的方法。

在地理信息系统中，空间关联分析可以帮助我们探索地理现象之间的相关性、空间聚集程度和空间依赖性等。

常用的空间关联分析方法包括空间自相关分析、空间聚类分析和空间权重矩阵等。

空间回归分析是一种研究地理现象与其影响因素之间关系的方法。

在地理信息系统中，空间回归分析可以用来研究地理现象的空间分布与其驱动因素之间的关系。

常用的空间回归分析方法包括空间滤波器、地理加权回归和地理虚拟变量等。

除了数据分析，空间模拟也是地理信息系统中的重要任务之一。

空间模拟是一种基于计算机模型来重建地理过程、模拟地理现象的方法。

通过空间模拟，我们可以预测未来的地理变化、评估政策决策的效果、进行场景分析等。

地理信息系统中的空间数据分析与展示

地理信息系统中的空间数据分析与展示第一章引言地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种能够采集、存储、管理、分析和可视化地理空间数据的系统。

在这个系统中，空间数据分析与展示是其中重要的组成部分。

本文将从空间数据分析和展示的角度探讨地理信息系统的应用和技术发展。

第二章空间数据分析2.1 空间数据的特点空间数据与其他类型的数据不同，具有地理位置信息以及与之相关的属性信息。

地理位置信息可以是点、线或面的形式，属性信息则提供了关于地理位置的详细描述。

空间数据的特点决定了其在分析过程中需要考虑地理位置、空间关系和地理环境等因素。

2.2 空间数据分析的方法空间数据分析是指对空间数据进行处理和运算，以获得对地理空间特征和关系的认识。

常用的空间数据分析方法包括空间查询、空间统计和空间模型等。

空间查询可以帮助用户获取特定空间对象或区域的信息；空间统计则适用于对空间数据进行统计分析；而空间模型可以模拟和预测地理现象和过程。

第三章空间数据展示3.1 地图制作地图是地理信息系统中最常见的展示形式，可以将地理空间数据以图形的方式呈现出来。

地图制作需要考虑比例尺、数据分类、符号化和图形布局等因素。

同时，地图的颜色、标签和注记等元素也需要仔细设计，以便用户能够清晰、准确地理解地图内容。

3.2 数据可视化除了地图制作外，地理信息系统还可通过其他方式实现空间数据的展示，如散点图、气泡图、热力图、等高线图等。

这些可视化技术可以将空间数据与其他属性数据进行关联，从而更好地展示地理现象的空间分布和趋势。

第四章地理信息系统应用案例4.1 环境保护与资源管理地理信息系统在环境保护和资源管理领域具有广泛的应用。

通过分析和展示空间数据，可以帮助计划环境保护区域、评估生态系统的健康状况、监测资源的利用情况等。

4.2 城市规划与交通管理地理信息系统在城市规划和交通管理中也起到重要的作用。

通过对人口分布、土地利用、道路网络等空间数据进行分析和展示，可以帮助规划部门制定城市发展方案，优化交通运输系统，提高交通效率。

GIS空间数据处理与分析

GIS空间数据处理与分析GIS（地理信息系统）是一种用于收集、存储、处理和分析地理空间数据的技术。

它通过将地理空间数据与属性数据相结合，可以帮助我们更好地理解地理现象，并做出科学决策。

在本文中，我将介绍GIS空间数据处理与分析的基本原理和一些常见的应用。

其次，GIS空间数据分析是通过使用GIS工具和分析方法对地理空间数据进行探索和解释。

常见的GIS空间数据分析方法包括空间查询、空间统计、空间插值、空间模型和空间决策支持等。

空间查询是指根据地理位置的特征进行数据提取和查询，常用的空间查询包括邻近查询、包含查询和相交查询等。

空间统计是利用统计方法对地理空间数据进行分析，常用的空间统计方法包括聚类分析、热点分析和空间自相关分析等。

空间插值是通过已知的数据点推断未知的地理空间数据，常用的空间插值方法包括反距离加权和克里金插值等。

空间模型是通过建立地理空间数据之间的关系模型来进行分析，常用的空间模型包括回归模型和地理加权回归模型等。

空间决策支持是利用GIS技术对地理空间数据进行可视化和模拟，以支持决策制定和规划设计等工作。

最后，GIS空间数据处理与分析在许多领域有广泛的应用。

例如，在城市规划中，可以使用GIS技术对城市的用地、交通、环境等进行分析，以支持城市规划决策。

在环境监测中，可以利用GIS技术对大气污染、水污染和土壤污染等进行监测和分析，以支持环境保护工作。

在资源管理中，可以利用GIS技术对土地利用、林业、农业和水资源等进行评估和管理，以支持可持续发展。

在灾害管理中，可以利用GIS技术对自然灾害的风险评估、应急响应和恢复规划进行分析，以提高灾害管理的效能。

综上所述，GIS空间数据处理与分析是一种强大的工具，可以帮助我们更好地理解地理现象，指导决策制定，并提高工作效率。

随着GIS技术的不断发展和应用，相信在未来，GIS空间数据处理与分析将在各个领域发挥更重要的作用。

地理信息系统中的地理数据处理与空间分析实验报告

地理信息系统中的地理数据处理与空间分析实验报告一、引言地理信息系统（GIS）是一种基于计算机技术的地理信息处理系统，其可用于收集、存储、管理、分析以及展示各种地理数据。

本实验的目的是探索地理数据的处理方法和空间分析技术在地理信息系统中的应用。

二、数据预处理在地理信息系统中，地理数据的质量对后续分析的准确性和可靠性至关重要。

因此，我们首先对原始数据进行预处理。

该过程包括数据的清洗、匹配以及转换。

1. 数据清洗数据清洗是指对原始数据进行剔除、修改或填补，以去除重复、错误和不完整的数据。

在本实验中，我们使用数据清洗技术来去除数据中的噪声和异常值，确保数据的一致性和准确性。

2. 数据匹配数据匹配是指将来自不同数据源的数据进行关联，以便进行集成和分析。

在这一步骤中，我们使用地理编码或空间位置信息将不同数据源的数据进行匹配。

3. 数据转换数据转换是指将原始数据转换为地理信息系统所需的格式和结构。

这可以包括数据类型的转换、坐标系统的转换以及数据单位的转换等。

三、空间分析与处理地理信息系统中的空间分析是指对地理数据和地理现象进行定性和定量分析的过程。

在本实验中，我们使用空间分析技术来研究地理数据之间的关系、趋势以及模式。

1. 空间关系分析空间关系分析是指通过计算地理数据之间的距离、邻近性和覆盖关系等，研究地理现象之间的相互关系。

例如，我们可以使用空间关系分析来确定两个地理要素之间的最短路径或最近邻。

2. 空间趋势分析空间趋势分析是指对地理数据的空间分布和变化进行统计和分析的过程。

通过空间趋势分析，我们可以识别地理现象的空间规律和趋势，进而为决策制定提供有力的支持。

3. 空间模式分析空间模式分析是指对地理数据的分布模式进行研究和分析的过程。

通过空间模式分析，我们可以发现地理现象的集聚性、离散性以及随机性等特征，为城市规划和资源管理等领域提供可靠的参考。

四、实验结果与讨论在本实验中，我们使用某地区的地理数据进行了地理信息系统的地理数据处理与空间分析实验。

地理信息科学与空间数据分析

地理信息科学与空间数据分析地理信息科学（Geographic Information Science，简称GIS）是一门研究地理信息获取、处理、分析和应用的学科。

它结合了地理学、计算机科学、数学和统计学等学科的知识和技术，旨在帮助我们对地理空间信息进行有效的管理和利用。

而空间数据分析作为地理信息科学的重要组成部分，涉及对地理空间数据进行统计、模型建立和预测等工作的过程。

地理信息科学的核心是地理空间数据的收集和处理。

地理空间数据可以是自然地理要素（如地势、气候等）、人文地理要素（如人口、交通等）以及地理现象（如洪水、地震等）的信息。

通常，通过遥感技术、测绘技术、地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）等手段，可以将这些地理空间数据转化为数字化的形式，并存储在计算机中，使得我们可以方便地对其进行处理。

在地理信息科学的研究中，空间数据分析起到了至关重要的作用。

空间数据分析是指对地理空间数据进行统计、模型建立和预测等工作的过程。

通过分析地理空间数据，我们可以发现其中的空间模式、趋势和规律，并为决策提供科学的依据。

例如，在城市规划中，通过对人口分布和交通需求等数据的分析，可以为城市交通规划和土地利用规划提供有效的参考。

在空间数据分析中，统计分析是一种常用的方法。

通过统计分析，我们可以了解地理空间数据的分布情况、变化趋势以及相关关系。

例如，在分析城市交通流量时，我们可以利用统计方法对交通数据进行处理，计算出平均交通流量、拥堵指数等指标，从而评估交通状况，并为交通规划提供决策支持。

另外，模型建立也是进行空间数据分析的重要手段。

通过建立合理的数学模型，我们可以研究地理现象的发展过程、预测未来的变化趋势。

例如，在气候变化研究中，科学家们通过建立气候模型，预测地球表面温度的变化，并为气候变化应对提供政策建议。

此外，空间数据分析还涉及到空间数据可视化和空间数据挖掘等技术。

1地理空间数据分析与GIS

数量地理学
2019/2/23
地理信息系统
地理计算 8
1.1 地理空间数据处理与建模
? 1.1.1 数量地理学 ? 1.1.2 地理信息系统 ? 1.1.3 地理计算
2019/2/23
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1.1.1 数量地理学
数量地理学（Quantitative Geography）又称计量地理学或地理数量方法，是应用数学思想方法和计算机技术进行地理学研究的科学。
数量地理学是地理学领域中最先（上世纪50年代）采用数学原理方法来探讨地理数据分析处理与建模的学科
2019/2/23
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2019/2/23
7
1.1 地理空间数据处理与建模
地理空间数据分析的发展：
从对地理现象及其空间关系的文字记载，到利用数学概念和方法进行解释性描述；
从传统统计学方法和数学模型对地理现象和过程的模拟，到基于地理信息系统的多维地理空间数据表达、管理、地理过程的动态模拟、可视化分析和决策支持；
从空间数据挖掘技术到高性能计算技术支撑下的地理计算方法。
2019/2/23
2
GIS的奠基人之一M.F.Goodchild曾
指出：“地理信息系统真正的功能在于它利用空间分析技术，对空间数据的分析”。
空间分析使GIS超越一般空间数据库、信息系统和地图制图系统，能挖
掘出对科学决策具有指导意义的信息，从而解决复杂的地学应用问题，进行地学综合研究的技术系统。
第一章地理空间数据分析与 GIS
2019/2/23
1
GIS 中存贮了海量数据，迫切需要高效、精确、科学地分析，找出数据所蕴涵的意义，进而了解事物的性质与规律，为科学决策提供必需的信息。 (对数据“点石成金” )

地理信息系统的使用教程与空间数据分析

地理信息系统的使用教程与空间数据分析地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种将地理空间数据与属性数据进行整合、管理、展示和分析的技术系统。

它通过采集、存储、处理、管理和展示地理数据，为用户提供各种地理信息的获取、分析和决策支持。

本篇文章将为您介绍地理信息系统的使用教程以及空间数据分析的基本方法。

一、地理信息系统的使用教程1. 地理信息系统的基本概念和原理地理信息系统是由一系列的硬件、软件、数据和人员所构成的系统，在开始学习地理信息系统之前，了解其基本概念和原理是必要的。

GIS可以分为硬件、软件和数据三个层面。

硬件包括计算机、显示器和打印机等；软件包括地理信息系统软件和辅助软件；数据则是地理信息系统的核心，包括地理空间数据和属性数据。

地理信息系统的工作原理是通过空间数据的获取、处理、分析和展示，帮助用户理解地理现象、解决问题和进行决策。

2. 地理信息系统的数据类型地理信息系统中的数据可以分为两种类型：地理空间数据和属性数据。

地理空间数据是以地图为基础的数据，用于表示地理现象的空间分布关系；属性数据则是与地理空间数据相结合的数据，用于描述地理现象的各种属性特征，例如人口数量、土地用途等。

3. 地理信息系统的数据获取与处理地理信息系统的数据获取可以通过多种途径实现，包括卫星遥感、地面调查、地理测量和现有数据的获取等。

数据处理是地理信息系统的核心功能之一，包括数据输入、编辑、转换、存储和管理等。

数据输入可以通过扫描、数字化和传感器等方式实现；数据编辑则是对数据进行增删查改；数据转换是将不同格式和坐标系的数据进行转换；数据存储和管理是将数据进行分类、存储和备份。

4. 地理信息系统的数据展示与分析地理信息系统的数据展示可以通过地图制作和图形展示等方式实现，一般可以包括点数据的符号标注、线数据的绘制和面数据的填充等。

数据分析是地理信息系统的核心功能之一，常用的分析方法包括空间查询、缓冲区分析、叠加分析和网络分析等。

空间数据分析与地理信息系统

空间数据分析与地理信息系统地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种用来获取、管理、分析和展示地理数据的工具。

它结合了空间数据分析与地理信息的科学原理，为我们提供了对地球表面上空间现象进行可视化展示和定量分析的能力。

本文将探讨空间数据分析在地理信息系统中的应用，以及其对社会、经济和环境的影响。

一、GIS的基本原理与组成地理信息系统是一套技术和工具的组合，它以地图为基础，通过收集、存储、管理、分析和展示地理数据，为我们提供了对空间现象的深入理解。

在GIS中，空间数据是核心内容，它由点、线、面等几何要素构成，并且携带着各种属性信息。

为了能够有效地处理和分析这些数据，GIS通常由硬件设备、软件系统、数据存储与管理系统以及信息技术人员组成。

二、空间数据分析的基本步骤空间数据分析是GIS的核心功能之一，它通过对地理数据进行处理和分析，从而提取出隐藏在数据背后的空间关联和规律。

空间数据分析的基本步骤包括数据预处理、空间查询与分析、模型构建和结果评估等过程。

首先，我们需要对数据进行清理和预处理，包括数据的获取、整理、转换和投影等工作。

然后，通过空间查询与分析，我们可以从大量的地理数据中筛选出我们感兴趣的内容，并揭示出数据之间的空间关系。

接下来，我们可以构建模型，通过对各种影响因素的模拟和预测，来探索现实世界中的空间现象。

最后，我们还需要对结果进行评估，以验证模型的准确性和可靠性。

三、空间数据分析的应用领域空间数据分析在许多领域中都有着广泛的应用。

在城市规划领域，我们可以利用空间数据分析技术来评估城市发展的潜力和风险，并制定相应的规划策略。

在环境保护领域，我们可以使用GIS来监测自然资源的利用情况，以及预测自然灾害的发生概率。

在农业领域，我们可以利用空间数据分析来确定最佳的农作物种植区域和施肥方案，以提高农作物的产量和质量。

此外，空间数据分析还在交通规划、能源管理、医疗卫生和电信网络等领域中发挥着重要作用。

地理空间数据分析与GIS

地理空间数据分析与GIS
目录
• 地理空间数据的概念与类型 • GIS的基本原理与功能 • 地理空间数据分析方法 • GIS在实践中的应用案例 • 未来发展趋势与挑战
01
地理空间数据的概念与类型
地理空间数据的定义
01
地理空间数据是描述地球表面空间位置、分布、关系和变化的数字信息，包括各种地理要素的位置、大小、形状、方向等特征。
空间数据挖掘与知识发现
从海量的地理数据中挖掘有价值的信息和知识，揭示隐藏的模式和规律。
04
GIS在实践中的应用案例
城市规划与管理
城市规划
GIS技术可以用于城市规划的各个环节，如空间布局、土地利用、交通规划等。通过地理空间数据的分析，可以更好地了解城市空间结构和人口分布，为城市规划提供科学依据。
GIS的核心原理是空间分析，通过对地理空间数据的处理和分析，提取空间关系和空间模式，为决策提供支持。
GIS的主要功能
数据输入与编辑
将各种来源的地理数据输入到系统中，并进行编辑和整理。
数据存储与管理
建立地理数据库，实现对地理数据的存储和管理，支持数据的查询、检索和更新。
空间分析
利用GIS的空间分析功能，对地理数据进行处理、分析和挖掘，提取空间关系和模式。
05
未来发展趋势与挑战
地理空间数据技术的发展趋势
1 2
数据量增长
随着遥感、GPS等技术的普及，地理空间数据量呈爆炸式增长，对存储、处理和传输技术提出了更高的要求。
数据质量提升
高分辨率、高精度的地理空间数据采集技术不断发展，提高了数据的准确性和可靠性。
3
数据融合与集成
多源地理空间数据融合和集成成为研究热点，有助于提高数据综合利用效率和地理信息分析的准确性。

地理信息技术与空间数据分析

界面优化策略
通过界面布局优化、色彩搭配、动态效果等手段，提高界面的视觉效果和用户体验。同时，关注界面的响应速度和稳定性，确保用户操作的顺畅进行。
06
案例分析：地理信息技术在城市规划中应用
城市基础地理信息数据库建设
基础地理信息数据采集
通过测绘、遥感等手段获取城市基础地理信息数据，包括地形地貌、水系、交通网络等。
随着时空大数据的快速发展，GIS将与人工智能等技术深度融合，实现更高效的空间数据分析和应用。
三维GIS能够更真实地表达现实世界，结合虚拟现实技术将为用户提供更加沉浸式的空间数据体验。
GIS与物联网的集成
开源GIS与云GIS的推广
物联网技术的普及将为GIS提供海量的实时数据，促进GIS在实时监测和动态分析方面的应用发展。
GPS利用一组地球轨道上的卫星发送的无线电信号，通过测量这些信号到达接收机的时间差，计算出接收机的三维位置、速度和时间信息。
GPS作用
GPS为全球范围内的用户提供精确的位置、导航和授时服务，广泛应用于军事、民用交通、测量、农业等领域。
地理信息技术发展趋势
时空大数据与人工智能融合
三维GIS与虚拟现实技术结合
将时间和空间作为统一的维度进行考虑，设计支持时空数据管理的概念模型。
基于场的概念模型
将地理现象表示为连续的场，如温度场、高度场等，通过栅格数据结构进行存储和管理。
空间索引技术原理及实现
1 2
空间索引原理
利用空间对象的位置和形状信息，建立高效的空间数据访问机制，提高空间查询效率。
四叉树索引
准确性和可靠性。
数据融合方法
包括基于坐标变换的融合、基于特征匹配的融合、基于深度学习的融合等方法。

GIS空间数据分析

GIS空间数据分析GIS空间数据分析是利用地理信息系统（GIS）对地理空间数据进行处理、挖掘和分析的过程。

GIS空间数据分析可以帮助我们更好地了解地理现象、发现地理规律，并支持决策制定、资源管理、规划设计等领域的工作。

本文将从GIS空间数据的概念、应用领域和分析方法等方面进行论述。

首先，GIS空间数据是指在地理空间上具有地理位置信息的数据。

它包括了地图、遥感影像、地理数据库等多种形式，可以反映地理空间中的静态和动态信息。

通过对GIS空间数据的处理和分析，我们可以了解地理现象的空间分布、趋势演变和相互关系，从而深入理解地理环境中的问题。

其次，GIS空间数据分析在众多领域中得到了广泛应用。

以城市规划为例，GIS空间数据分析可以帮助规划师了解城市土地利用现状，分析人口密度、交通状况等因素对城市发展的影响，进而制定合理的城市发展策略。

在环境保护方面，GIS空间数据分析可以用于监测森林覆盖率、水体质量等环境指标，为保护生态环境提供科学依据。

此外，GIS空间数据分析也被广泛应用于农业、能源、交通等领域，为决策制定和资源管理提供支持。

最后，GIS空间数据分析涉及的方法有很多，在此列举几种常见的分析方法。

首先是空间查询与统计分析，通过对GIS数据进行查询和统计，了解地理现象在空间上的分布特征和数量关系。

其次是空间插值与预测，通过基于已知点的空间数据进行插值和预测，推断未知地点的属性值。

再次是空间关系与网络分析，通过分析地理对象之间的相互关系和网络连接性，寻找最优路径、进行空间推理等。

最后是空间模拟与决策支持，通过构建空间模型和模拟算法，辅助决策制定和方案评估。

总之，GIS空间数据分析是一种利用GIS技术对地理空间数据进行处理、挖掘和分析的方法。

它在不同领域中得到了广泛应用，可以帮助我们更好地了解地理现象、发现规律，并支持决策制定和资源管理等工作。

通过不断完善分析方法和技术手段，GIS空间数据分析将在未来的发展中发挥越来越重要的作用。

GIS空间数据处理与应用项目6 地理空间数据空间分析

读
阅
泰森多边形分析是邻域分析的一种，是由一批具有一定分布的离散样本点数据生成，该多边形的边界确定了受离散样本点影响最明显的最小区域，该区域的属性可用此样本点数据属性表示。这里以估计人口密度为例讲述泰森多边形分析。
已知一些一定范围内的人口数量，估算这些范围的人口密度。已知人口密度值=人口调查数据（popu）/区域面积（平方米）*100，代表每平方千米有多少万人。
1、按就近入学原则，为所有适龄儿童进行学校选址配置； 2、分析学校和学生的供求关系 3、专题地图显示学校配置情况。
7
《GIS空间数据处理与应用》
项目6 地理空间数据空间分析
任务6.3.2 泰森多边形估算人口密度
8
任务目的
1、掌握泰森多边形分析的使用方法 2、理解泰森多边形的含义
9
任务描述
1
《GIS空间数据处理与应用》
项目6 地理空间数据空间分析
任务6.3.1 适龄儿童小学配置
2
任务目的
掌握近邻分析功能在实际生活中的应用复习利用属性表汇总功能和连接功能进行统计汇总
3
任务描述
读
阅
近邻分析是GIS常用的功能，是邻域分析的一种，发生在两个集合之间。一个集合为分析对象，另一个集合是邻近对象，分析过程是在邻近对象中为分析对象搜索要素，并计算相互距离。
适龄儿童小学的配置工作，需要按照就近入学的原则,根据学校分布、学位供给、学校的服务片区和学生居住地等因素进行小学入学的安排工作。
4
本任务以适龄儿童小学配置为例，按照就近入学原则,根据学校分布、学位供给等因素进行小学的配置工作，并进行统计汇总，需要完成以下内容：（1）按照距离最近原则为所有儿童配置小学；（2）汇总每个学校配置的学生情况，查看供求关系是否平衡；（3）按就近原则分类显示专题地图。

GIS地理信息系统空间分析

2021/4/27
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16
多边形与多边形的叠加
概念处理过程 ARC/INFO中空间叠加分析
空间叠加(Identify;Intersect;Union) 要素提取(Clip;Erasecov;Split) 要素合并(Disslove,Reselect) 图层数据的合并与分解(Mapjoin;Split) 图层更新(Update)
障碍(Barrier)，禁止网络中链上流动的点；
拐点(Turn)，出现在网络链中的分割结点上，状态属性有阻力，如拐弯的时间和限制(如在8：00到18：00不允许左拐)；
中心中心(Centre)，是接受或分配资源的位置，如水库、商业中心、电站等，其状态属性包括资源容量(如总量)、阻力限额(中心到链的最大距离或时间限制)。
叠加分析不仅要处理图形数据，还会对属性数据进行相应的处理。
2021/4/27
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8
视觉信息叠加
传统的地图表现方式视觉信息叠加是将不同层面的信息内容叠加显示在
屏幕或结果图件上
➢ 点状图、线状图和面状图之间的叠加显示 ➢ 遥感影像与专题地图的叠加 ➢ 专题地图与数字高程模型（DEM）叠加显示立体专题图
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41
最短路径
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42
地址匹配
2021/4/27
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寻找最近的设施（医院）
2021/4/27
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44
数字地面模型
DTM概述 DTM数据采集 DTM表示 DTM的空间内插方法 DTM在地图制图与地学分析中的应用
2021/4/27
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45
数字地面模型概述
如果线状图层为河流，叠加的结果是多边形将穿过它的所有河流打断成弧段、可以查询任意多边形内的河流长度，进而计算它的河流密度等；

GIS(地理信息系统)空间分析课件

总结词
研究人口分布与经济活动的空间关联性，分析经济发展对人口分布的影响，为区域经济发展提供决策支持。
4. 成果应用
将分析结果应用于区域经济发展规划、城市规划和人口管理等领域。
自然灾害风险评估与应急响应案例
1. 数据准备
收集地质、气象、历史灾害等数据，建立灾害数据库。
3. 应急响应
根据风险评估结果，制定应急预案和救援措施，优化资源配置。
叠加分析
将不同图层进行叠加，通过比较和组合不同图层的属性信息，进行分类、统计和综合评价。
统计分析
利用统计学原理和方法，对空间数据进行处理和分析，挖掘空间数据的内在规律和特征。
03
空间数据查询与可视化
空间数据查询
空间数据检索
01
根据地理坐标、属性信息等条件，快速定位和获取相关空间数
据。
多源数据融合
栅格数据
混合数据
同时包含矢量数据和栅格数据的空间数据类型，兼具矢量数据和栅格数据的优点，能够更好地满足复杂空间分析的需求。
以网格形式表示地理空间，每个网格单元代表一定地理区域，数据结构简单，易于处理和分析。
空间分析基本概念
01
02
03
空间关系
指地理实体之间的相对位置关系、拓扑关系、距离关系等，是空间分析的基础。
在空间自相关分析中，需要构建空间权重矩阵，以描述区域单元之间的空间关系，常用的空间权重矩阵包括邻接矩阵、距离矩阵等。
空间分布特征分析
空间分布类型
空间分布特征分析用于描述地理现象的空间分布类型，包括集中型、分散型、均衡型等，以揭示地理现象的空间分布规律。
空间分布指数
通过计算各种空间分布指数，如集中度、分散度、均衡度等，对地理现象的空间分布特征进行定量描述。

地理信息系统与空间数据分析

地理信息系统与空间数据分析一、地理信息系统（GIS）1.定义：地理信息系统（Geographic Information System，GIS）是一种基于计算机技术的空间数据处理、分析和可视化工具，用于捕捉、存储、管理、分析和展示与地理位置相关的各种信息。

a.硬件：包括计算机设备、GPS定位设备、扫描仪、数字化仪等。

b.软件：GIS软件是实现GIS功能的核心，如ArcGIS、QGIS等。

c.数据：包括空间数据（地图数据、遥感数据等）和属性数据（如人口、经济、环境等）。

d.人员：从事GIS数据处理、分析和应用的的专业人员。

a.数据采集与输入：通过各种手段获取空间数据和属性数据。

b.数据管理：包括数据存储、检索、更新和维护等。

c.数据分析：空间分析、属性分析、模型分析等。

d.数据可视化与制图：将分析结果以图形、图像等形式展示。

二、空间数据分析1.定义：空间数据分析是地理信息系统的重要组成部分，通过对空间数据进行处理和分析，揭示空间特征、规律和关系，为决策提供科学依据。

2.方法与技术：a.空间查询与分析：包括空间位置查询、空间邻近性查询、空间聚合查询等。

b.空间建模与模拟：建立空间模型，模拟现实世界中的现象和过程。

c.空间插值与表面分析：对空间数据进行插值，生成连续的空间表面，如地形、气候等。

d.空间关联与网络分析：分析空间对象之间的关联关系，如交通网络、水资源分布等。

e.空间优化与决策分析：优化空间资源配置，为决策提供支持。

3.应用领域：a.城市规划与管理：如土地利用规划、交通规划、环境保护等。

b.资源与环境管理：如水资源管理、森林火灾监测、气象预报等。

c.农业与土地利用：如作物分布规划、土地资源调查、农业灾害监测等。

d.地质与灾害防治：如地质灾害预测、地震监测、洪水预警等。

e.军事与安全：如战场态势分析、军事设施规划、安全监控等。

f.公共服务与民生：如公共卫生、教育、医疗、社会保障等。

通过以上介绍，希望能对您了解地理信息系统与空间数据分析有所帮助。

[理学]第一章地理空间数据分析与GIS

核心技术：
智能计算技术中神经网络模型（NN）、模糊
逻辑模型（fuzzy logic），遗传算法（GA）、
元胞自动机（CA）以及分形分析（fractal
analysis）等。
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空间数据挖掘
是从地理空间数据库中挖掘时空系统中潜在的、有价值的信息、规律和知识的过程，包括空间模式与特征、空间与非空间数据之间的概要关系等。
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第一章空间数据分析与GIS
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▪ 空间数据处理与建模发展历史 ▪ GIS空间分析定义 ▪ 空间分析的主要方法、步骤 ▪ 空间分析一般模型 ▪ 地理空间问题
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▪ 空间数据处理与建模发展历史 ▪ GIS空间分析定义 ▪ 空间分析的主要方法、步骤 ▪ 空间分析一般模型 ▪ 地理空间问题
这个例子可以涉及缓冲区分析、空间量算、空间查询、
叠置分析等一系列空间分析方法。
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2. 准备空间分析的数据
收集空间数据，将与研究问题相关的属性数据添加到数据库中，并进行一些适当的调整和修改，如数据的格式、单位等，删除与研究无关的某些数据项。
3. 执行空间分析操作
4. 准备表格分析数据
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计算地理学（Geocomputational Geography）
地理计算本质上是继地理信息科学之后的革命，是一种高性能计算，用以解决目前不能解决、甚至未知的空间问题的科学。
—Openshaw 1999 （英地理学家）
应用计算机技术求解地理问题的理论、方法和过程。