空间分析的基础

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2.3地理空间参照系统
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2.3.1钻孔大地坐标到平面直角坐标转换
1.EXCEL钻孔数据 表中id为关键字，dh为钻孔名称，bh为钻孔编号， x、y、h为三维坐标，tfe、mn、p为其他属性数据， 比例尺为1:1万。
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例如，土地管理信息系统包括土地利用现状和规 划、土地产权产籍、土地估价等多种数据，其中 仅土地利用现状数据，按比例尺1：10000计，在 浙江省一个中等面积的县级市，就包含十几万个 地块图斑和数十万条线(河流、道路、地界等)的 数据，而且每条线、每个图斑又挂联着十几、二 十几条属性数据，如每个地块的标号、大小、权 属、土地利用现状、地块内的细节状况等。
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2.2空间数据特征
2.2.1时空特征
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空间特性是指空间实体的空间位置及其与其 他空间实体的空间关系。用于回答“where”提问。 空间位置可以用绝对空间位置表示，通常用笛卡 尔坐标、地理经纬坐标、空间直角坐标、平面直 角坐标和极坐标等表示表示地理空间实体在一定 的坐标参考系中的空间位置。也可以用相对空间 位置来表示，通过距离和方向描述相对于其他参 照系或地物的空间位置，如某观测站位于某高地 135°方向500m处。空间关系则是地理空间实体 之间存在的一些具有空间特性的关系，如拓扑关 系、顺序关系和度量关系等。
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（3）设置用户投影参数 和结果投影参数
（4）投影转换
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2.转直角坐标 原文件投影参数未知，复制投影参数 （1）生成1:5万投影平面直角坐标标准框 Fram_5a.wt，起始经度为114°，纬度为 29°40′，注意左下角不平移为原点、图框底边不 旋转水平、不绘制接图表、不绘制比例尺。 （2）投影平面直角坐标标准框Fram_5a.wt 转化为大地坐标系标准框Fram_5b.wt。
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（3）最近邻分析 最近邻分析是一种分 析点位置关系的点模式分 析法。分析过程中心思想 是先测出每点与其最近点 间距离，然后将量测值与 所测距离均值进行比较。 由于点对象之间距离 太近会发生冲突，因此最 近邻分析在动物个体和种 群的活动中具有很高的利 用价值，如猴、虎、狮、 鳝鱼。
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Cao and Lam(1997)则从地理学角度扩展， 定义了四个意义上的尺度。 （1）制图尺度或地图尺度，即地图比例尺， 它是地图上的距离与相应的地面实际距离的比， 大比例尺的地图一般提供更详细的信息。 （2）地理或观测尺度，即研究区域的空间范 围，它对应于生态学中的范围。大尺度的研究覆 盖较大的研究区域。
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属性域表示地学现象的数量、质量和分类等 属性信息。用于回答“what”和“how‘’提问。可 以用名义量、顺序量、间隔或比率来表示。 地理空间数据还必须包括描述地物的自然或 人文属性的定性或定量指标的成分，这部分数据 称为属性特征数据或属性数据。例如，表述一个 城镇居民点，若仅有位置坐标(x，y)，那只是一 个几何点，要构成居民点的地理空间数据，还需 要其经济(人口、产值等)、社会(就业率等)、资 源和环境(污染指数等)等属性数据。
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2.2.5.海量数据特征
空间数据量是巨大的，通常称海量数据。之 所以称为海量数据，是指它的数据量比一般的通用 数据库要大得多。一个城市地理信息系统的数据量 可能达几十GB，如果考虑影像数据的存贮，可能达 几百个GB。这样的数据量在其他数据库中是很少见 的。地理信息系统的海量数据，带来了系统运转、 数据组织与储存、网络传输等一系列技术困难,自然 也给数据管理增加了难度。正因为空间数据量大， 所以需要在二维空间上划分块或者图幅，在垂直方 向上划分层来进行组织。
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时态特征指地理数据采集或地理现象发生的时 刻或时段，这部分数据称为时态特征数据或时态数 据。同一地物的多时段数据，可以动态地表现该地 物的发展变化。时态特征数据可以按时间尺度划分 为短期(如地震、洪水、霜冻)、中期(如土地利用、 作物估产)、长期(如城市化、水上流失)和超长期 (如地壳变动、气候变化)等类型。
路数， Lmax为可能存在的最大环路数。
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3.区域模式的空间分布 （1）离散区域分布模式 扩展邻接法是多边形连接边数。一个连接边是 指两个多边形共享的边或边界，通过计算多边形模 式中连接边的数量并刻画每一个图层的连接结构， 进而确定图形分布状态。对于同质区，按二进制划 分多边形确定多边形连接边数；对于异质区，分别 按同质、异质间的连接边数进行统计，如果同质区 多边形连接边数大于异质区多边形连接边数，则此 分布为簇状分布。 （2）连续区域分布模式 常用等值线表示
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（3）运行尺度，指特定地学过程运行的尺 度。一些研究者将其称为“作用尺度(action scale)”。运行尺度是由所研究的地学现象或 过程木身决定的，而观测尺度的决定则常常具 有很大主观性。 （4）测量尺度或空间分辨率。空间分辨率 是指研究对象的最小可分辨部分的大小，它相 当于生态学中的粒径(grain)。
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2.2.4不确定性
不确定性主要指介于有序和无序之间的或 无序与有序并存的现象，以及介于清楚和模糊之 间或清楚和模糊并存的现象。数据不确定性是数 据“真实值”不能被肯定的程度。 地理空间数据不确定性可归纳为随机性、模 糊性、灰性和未确知性，而且在空间数据集中可 能同时存在一种或一种以上的不确定性，使空间 数据的不确定性呈现多重性。
空间分析
第二章
空间分析的基础
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第2章 绪论
2.1 空间数据类型 2.2 空间数据特征 2.3 地理空间参照系
2.4 地理空间问题 2.5 空间认知理论 2.6 空间推理理论
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2.1 空 间 数 据 类 型
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(1)类型数据。例如考古地点、道路线、土壤类型的 分布等。
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点模式分布类型： 均一模式：某区域范围内每个较小子区域上的 点密度都相等。 规则分布：整个范围内的点均分布在规则的格 网上 随机分布：整个范围内的点在随机位置上散布 族状分布：整个范围内的点成组紧密排布时
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（2）样方分析 均一模式中的子区域称较大区域的样方，如 果每个均一的样方包含相同数量的点对象，则这 个研究区域分布具有均一性，这种检验分布性的 标准方法称为样方分析。 期望分布值：所有数据点个数与子区域个数 比值，得到每个区域的平均对象个数。 X2数学检验法： X2=∑（Q-E）2/E Q为每个样方中实际观测点数，E为期望分 布值。 X2越大，点的均一分布可能性越小。
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2.4.2空间分布计算与分析
1.点模式空间分布计算 (1)分布密度 分布密度是单位分布区域内分布对象的数量， 是两个比值尺度数据的比值，分子为分布对象的 来自百度文库量，分母为分布区域的计量。 分子计算有几种可能：发生频率；几何度量 （点以频数计，线以长度计，面以面积计）；某 种属性。 分母计算只能是线状和面状，计算长度和面 积。
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（4）分布中心 分布中心在某种意义上代表了点状对象的平 均空间位置，可以是几何中心、加权平均中心、 中位中心以及极值中心。
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（5）分布轴线和离散度 离散点群在空间分布趋势和走向可以用分布 轴线来确定.分布轴线是一条拟合直线，描述了 离散点群走向.点群相对于轴线的距离，反映了 点群相对于轴线的离散程度。 用垂直距离、水平距离和直交距离来度量。
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（3）文件间拷贝投影参数
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2.4地理空间问题
2.4.1空间分布与格局 空间分布与格局是指从总体的、全局的角度 来描述地理实体或现象的几何形态。 1.空间分布类型 点、线、面实体可以是线状分布，也可以是 面状分布。其分布方式有离散的和连续的两种。
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2.空间分布分析 通常采用分布密度、均值、分布中心、离散 度、空间集聚度以及粗糙度等指标进行空间分布 格局描述。 通过空间分布检验来确定地理对象的聚集、 分散、均匀、随机等分布类型。 用空间聚类分析方法反映分布的多中心特征 并确定这些中心。 通过趋势面分析反映现象的空间分布趋势。
(2)面域数据。例如随机多边形的中心点，行政区域 界线、行政单元等。
(3)网络数据。例如道路交点、街道、街区等。
(4)样本数据。例如气象站、航线、野外样方分布区 等。
(5)曲面数据。例如高程点、等高线、等值区域等。 (6)文本数据。例如地名、河流名称、区域名称等。 (7)符号数据。例如点状符号、线状符号和面状符号 （晕线）分析的角度对部分理论问题进行探讨。
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（3）线状对象方向 1维的线划要素具有方向性，2维和3维对象同样 具有方向性。如道路行驶、冰川擦痕、河流等都 具有方向性。
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（4）连通度
r指数=L/Lmax
L为给定空间网络体节点连线数，Lmax为可能 存在的所有连线数。
α指数= L/Lmax α指数用于衡量环路性能，L为当前存在的环
时间域包括两方面含义：①自然变化过程，即 地学现象的发生、发展和演化过程；②节律，即事 件的发展在时间序列上表现出来的某种周期性规律。 时间域负责回答“when'’和“howlong'’提问。
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2.2.2多维特征
地理空间数据不仅能描述空间三维和时间维， 也可以表现空间目标的属性以及数据不同的测量方 法、不同来源、不同载体等多维信息，实现多专题 的信息记录。例如在一个坐标位置上，既包括地理 位置、海拔高度、气候、地貌和土壤等自然地理特 征，也具有相应的社会经济信息如行政界线、人口、 产量、交通等。此外，一些空间对象或地理目标 (如河流)同时又作为其他空间目标的分界线，也是 空间数据多重属性的表现。在进行空间数据分析过 程中，要重视并充分考虑地理空间数据的多维结构 及其对空间关系的影响，为地理系统的综合研究提 供技术支持。
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2.2.3多尺度性
指数据集表达的空间范围的相对大小和时间的 相对长短，不同尺度上所表达的信息密度有很大的 差异。空间数据的多尺度特征可从空间多尺度和时 间多尺度两个方面进行理解。空间多尺度是指空间 范围大小或地球系统中各部分规模的大小，可分为 不同的层次，时间多尺度指的是地学过程或地理特 征有一定的自然节律性，其时间周期长短不一。空 间多尺度特征表现在数据综合上，数据综合类似于 数据抽象或制图概括，是指数据根据其表达内容的 规律性、相关性和数据自身规则，可以由相同的数 据源形成再现不同尺度规律的数据，它包括空问特 征和属性的相应变化。
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2.线模式空间分布 （1）线密度 用某区域内线的长度之和除以该区域面积总和 即可得到某一区域的线密度。
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（2）最近邻分析 ①在每条线上选一个随机点； ②用直线连接最近邻两个点； ③量测所有连线段间距离，计算平均最邻近距离； ④进行检验以判断是否服从随机分布。 这种方法线长度至少应是线间平均距离1.5倍。 如果线划少，则要乘以系数（n-1）/n 密度估计值= （n-1）L/nA L为线总长度，A为面积
2.投影带，将EXCEL转成TXT文件，去掉坐标前37。 3．投影转换 (1) 地图投影系统中选择“用户投影转换”菜单。 注意： 对话框中指定 数据起始位置应从 第二行开始，第一 行属于标题行。
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（2）设置用户投影参数 和结果投影参数
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（3）设置分隔符
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（4）投影变换
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2.3.2平面投影直角坐标与大地坐标间转换
1.转大地坐标 （1）确定图的比例尺. （2）计算投影带。 确定图的起始起始经度和纬度 投影带序号=1+[起始经度/6]，“[ ]”为 取整符号。