地理信息系统空间度量算法

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地理信息系统下的空间分析——第六章_空间数据的量算及统计分析方法0

地理信息系统下的空间分析——第六章_空间数据的量算及统计分析方法0

地理信息系统下的空间分析——第六章_空间数据的量算及统计分析方法0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。

GIS的空间分析是指对地理数据进行计量和统计分析的过程。

本文将介绍GIS中空间数据的量算及统计分析方法。

一、空间数据的量算方法1.面积量算:面积量算是对地理空间对象的面积进行计算的方法。

常见的面积量算方法有几何方法、计算公式等。

在GIS中,可以通过点、线、面等要素的矢量数据来计算其面积。

2.距离量算:距离量算是对地理空间对象之间的距离进行计算的方法。

常见的距离量算方法包括欧氏距离、曼哈顿距离、最短路径距离等。

在GIS中,可以通过点、线、面等要素的矢量数据来计算其之间的距离。

3.方位角量算:方位角量算是对地理空间对象之间的方向角进行计算的方法。

常见的方位角量算方法有方位角计算公式等。

在GIS中,可以通过点、线要素的矢量数据来计算其之间的方位角。

二、空间数据的统计分析方法1.面状数据的统计分析:对面状数据进行统计分析是研究地理空间对象在空间范围内的分布情况和特征的方法。

常见的面状数据的统计分析方法有面积统计分析、面积比例统计分析、分区统计分析等。

2.点状数据的统计分析:对点状数据进行统计分析是研究地理空间对象在空间位置上的分布情况和特征的方法。

常见的点状数据的统计分析方法有点密度统计分析、距离统计分析、聚类统计分析等。

3.线状数据的统计分析:对线状数据进行统计分析是研究地理空间对象在空间路径上的分布情况和特征的方法。

常见的线状数据的统计分析方法有长度统计分析、方向统计分析、曲率统计分析等。

三、GIS空间分析的应用场景1.环境保护:通过对空间数据的量算和统计分析,可以评估环境状况和监测环境污染等问题。

2.城市规划:通过对地理空间对象的量算和统计分析,可以评估城市土地利用情况、交通网络等,为城市规划提供科学依据。

地理信息系统算法

地理信息系统算法

地理信息系统算法地理信息系统(Geographic Information System,简称GIS)是一种用于捕获、存储、管理、分析和展示地理数据的技术系统。

它利用计算机技术和地理学原理,将地理数据和空间信息整合在一起,以便更好地理解和解释地理现象。

地理信息系统算法是GIS的核心部分,它通过对地理数据的处理和分析,帮助我们揭示地理现象背后的规律和关系。

下面将介绍几种常见的地理信息系统算法。

1. 空间查询算法空间查询算法是GIS中常用的算法之一,它用于在地理数据中进行空间位置的查询与分析。

例如,通过空间查询算法,我们可以找到某个地区内所有满足特定条件的地理要素,如找到某个城市范围内的所有高楼大厦或某个区域内的所有道路网络。

2. 空间插值算法空间插值算法是GIS中用于推断未知空间位置的一种方法。

它基于已知的地理数据点,比如气象站点的温度观测数据,通过计算和分析这些点之间的关系,来预测未知位置的属性。

例如,通过空间插值算法,我们可以根据已有的温度观测数据,推断出整个地区的温度分布情况。

3. 空间分析算法空间分析算法是GIS中用于研究地理现象的空间关系的一种方法。

它通过对地理数据的处理和分析,来揭示地理现象的分布、密度、聚集程度等特征。

例如,通过空间分析算法,我们可以分析某个区域的人口分布情况,找出人口密集区和人口稀疏区。

4. 空间网络算法空间网络算法是GIS中用于解决网络分析问题的一种方法。

它通过对地理数据中的网络要素进行建模和分析,来解决路径规划、最短路径、网络连通性等问题。

例如,通过空间网络算法,我们可以计算出两个地点之间的最短路径,或者确定一个地区内的交通网络的连通性。

5. 空间统计算法空间统计算法是GIS中用于研究地理现象的空间分布规律的一种方法。

它通过对地理数据的统计分析,来揭示地理现象的空间相关性、空间自相关性等特征。

例如,通过空间统计算法,我们可以分析某个区域内地震的空间分布规律,找出地震的热点区域和冷点区域。

地理信息系统算法基础 课件

地理信息系统算法基础 课件

地理信息系统算法基础课件地理信息系统(Geographic Information System,简称GIS)是一种以电子方式存储、管理、分析和展示地理空间数据的系统。

而地理信息系统算法基础则是指用于处理地理空间数据的各种算法原理和方法。

在地理信息系统中,算法是至关重要的。

它们可以帮助我们有效地处理和分析大量的地理数据,从而提供有用的决策支持和解决方案。

下面,我们将介绍一些常见的地理信息系统算法基础。

1. 空间数据查询算法:这些算法用于从大规模地理空间数据集中快速检索数据。

其中,最常见的算法是R树算法和四叉树算法。

它们利用树状结构来组织空间数据,从而实现高效的查询。

2. 空间分析算法:这些算法主要用于对地理空间数据进行分析和处理。

例如,缓冲区分析算法可以计算某个地理要素周围一定距离范围内的区域,用于确定一些特定范围内的地理特征。

另一个例子是最短路径算法,它可以找到两个地点之间最短的路径。

3. 空间插值算法:这些算法主要用于从有限的采样数据中推断整个地理区域的属性。

例如,反距离加权插值算法可以根据已知的点数据来估计未知点的值。

其他常见的插值算法包括克里金插值算法和样条插值算法。

4. 空间统计算法:这些算法用于对地理空间数据进行统计分析。

例如,点模式分析算法可以识别地理空间中的聚集点、随机点或均匀点。

空间回归分析算法则用于探索地理特征之间的关联性。

除了上述的算法基础之外,还有许多其他的地理信息系统算法,如空间交互性度量算法、区域边界演化算法等。

它们为地理信息系统的发展和应用提供了重要的支持和指导。

地理信息系统算法基础是地理信息系统领域的核心内容。

通过学习和掌握这些算法,我们能够更好地处理和分析地理空间数据,为实际问题的解决提供良好的工具和方法。

地理信息系统空间分析的基本方法

地理信息系统空间分析的基本方法

地理信息系统空间分析的基本方法GIS空间分析的内涵极为丰富,包括空间查询、空间量测、叠置分析、缓冲区分析、网络分析、空间统计分类等多个方面。

GIS 空间分析技术方法包括以下两大类:空间基本分析基于空间图形数据的分析计算,即基于图的分析。

该分析功能与GIS 其他功能模块有紧密联系,技术发展也比较成熟。

主要有空间信息量算、缓冲区分析、空间拓扑叠置分析、网络分析、复合分析、邻近分析及空间联结、空间统计分析等。

空间模拟分析也称为专业型空间分析。

该技术解决应用领域对空间数据处理与输出的特殊要求,空间实体和关系通过专业模型得到简化和抽象,而系统则通过模型进行分析操作。

目前GIS 在该领域的研究相对落后,尚未形成一个统一的结构体系。

编辑本段地理信息系统空间分析的发展趋势GIS 技术的应用极大地促进了空间分析的需求和应用。

GIS 应用的最高目标是空间决策支持,而空间决策支持的核心必然是空间分析。

因此,基于GIS 的空间分析的发展方向为:由空间分析向时空分析领域拓展万事万物均处在一定的时空坐标系中,时间、空间和属性是地理实体的3 个基本特征,时空(Spatio-temporal)分析是指用于描绘随时间动态变化的空间物体和空间现象特征的一系列技术,其分析结果依赖于事件的时空分布。

时空数据库模型的研究起步于20 世纪90 年代,由于时空数据库的复杂性,对它的研究目前仍处于理论阶段,尚无成熟的商品化软件平台问世,故建立在其上的时空分析进展缓慢。

随着近期计算机技术和GIS 的飞速发展,作为客观现实世界抽象和表示的时空数据模型日渐成为人们关注的热点课题。

时空分析的有效模型基于GIS 的空间分析和CI 的融合,将该领域拓展到计算科学、统计学、数学、物理学、神经系统科学、认知学、电子工程、计算地理学等领域,使得GIS 可以将这些学科的最新成果应用于空间决策支持。

另外,CI 技术之间的相互结合更加拓展了空间分析的应用领域,如模糊逻辑与模糊神经网络相结合的模糊神经网络,神经网络与遗传算法和免疫算法相结合探询网络结构和权重优化等。

地理信息系统中的空间数据分析方法和使用教程

地理信息系统中的空间数据分析方法和使用教程

地理信息系统中的空间数据分析方法和使用教程地理信息系统(Geographic Information System,简称GIS)是一种集地理空间数据收集、存储、管理、分析和展示于一体的综合性工具。

其中,空间数据分析是GIS的核心功能之一,它帮助人们了解和解释地理现象,并为决策提供支持。

本文将介绍地理信息系统中的空间数据分析方法和使用教程。

一、空间数据分析方法1. 空间查询分析地理信息系统中的空间查询分析是通过对地理空间数据进行查询和筛选,从而获取特定的空间信息。

空间查询可以通过属性查询和空间关系查询实现。

属性查询是基于地理空间数据的属性,在数据库中执行条件查询。

空间关系查询是根据地理对象之间的空间关系,如相交、包含、邻近等进行查询分析。

2. 空间缓冲分析空间缓冲分析是一种常用的地理信息系统中的空间分析方法,它以某一地理空间对象为中心,根据设定的缓冲距离,生成一系列缓冲区域。

空间缓冲分析可以用于分析地理要素的覆盖范围、相互作用范围以及对环境的影响等。

3. 空间插值分析空间插值分析是通过已知的点数据,推算未知地点的数值。

它使用插值算法,根据给定的空间数据点,在空间上生成连续的表面。

空间插值分析用于补充缺失数据、推算未来趋势以及对地理现象进行模拟和预测。

4. 空间聚类分析空间聚类分析是通过对地理要素进行分类和聚类,揭示地理现象的空间集聚特征。

它可以帮助我们发现空间上的热点区域、人口分布密度等。

常用的空间聚类分析方法有基于密度的聚类方法和基于网格的聚类方法。

5. 空间统计分析空间统计分析是通过计算地理要素的空间分布和相互关系,揭示地理现象的统计特征。

它可以帮助我们理解地理数据的空间相关性、局部差异性和空间自相关性等。

常用的空间统计分析方法包括空间自相关分析、热点分析和空间回归分析等。

二、空间数据分析使用教程1. 数据准备在进行空间数据分析之前,首先需要对数据进行准备。

这包括收集和整理地理空间数据,将其转换为GIS所支持的数据格式,如shapefile、GeoJSON等。

GIS常见的基本算法

GIS常见的基本算法

GIS常见的基本算法GIS(地理信息系统)领域中使用的基本算法非常多样化,可以分为数据处理算法、空间分析算法和地理可视化算法等方面。

以下是一些常见的基本算法:1.地图投影算法:地图投影是将地球表面上的经纬度坐标映射到平面坐标系上的过程。

常见的地图投影算法包括经纬度转换为平面坐标的算法,如墨卡托投影、等距圆柱投影、兰勃托投影等。

2.空间索引算法:空间索引算法是对空间数据进行高效存储和检索的关键。

常见的空间索引算法包括四叉树、R树、k-d树等。

这些算法能够将空间数据分割成多个子区域,并建立索引结构,以便在查询时快速定位目标数据。

3.空间插值算法:空间插值算法用于在已知或有限的观测点上估算未知点的值。

常见的空间插值算法包括反距离加权插值(IDW)、克里金插值和径向基函数插值等。

4.空间分析算法:空间分析算法用于研究地理现象之间的空间关系。

常见的空间分析算法包括缓冲区分析、空间叠置分析、网络分析、空间聚类分析等。

5.地图匹配算法:地图匹配是将实际观测点与地理信息数据库中的地理对象进行匹配的过程。

常见的地图匹配算法包括最短路径算法、马尔可夫链算法、HMM(隐马尔可夫模型)等。

6.空间平滑算法:空间平滑算法用于消除地理数据中的噪声和不规则性。

常见的空间平滑算法包括高斯滤波、均值滤波、中值滤波等。

7.空间插值算法:空间插值算法用于对连续型地理现象进行预测和估计。

常见的空间插值算法包括反距离加权插值(IDW)、克里金插值和径向基函数插值等。

8.地理网络算法:地理网络算法用于在地理网络上找到最短路径、最小生成树等。

常见的地理网络算法包括迪杰斯特拉算法、弗洛伊德算法等。

9.地理可视化算法:地理可视化算法用于将地理信息以可视化的形式展现出来。

常见的地理可视化算法包括等值线绘制算法、色彩映射算法、3D可视化算法等。

10.遥感图像分类算法:遥感图像分类是将遥感图像中的像素分配到不同的类别中的过程。

常见的遥感图像分类算法包括最大似然分类、支持向量机(SVM)分类、随机森林分类等。

地理信息技术专业中的空间分析方法介绍

地理信息技术专业中的空间分析方法介绍

地理信息技术专业中的空间分析方法介绍地理信息技术作为一门关注地球空间信息的学科,涉及诸多领域的空间数据处理和分析。

空间分析是地理信息技术中一个重要的工具,它通过对地理现象的空间关系进行量化和分析,帮助人们深入理解地理现象的规律和特点。

这篇文章将介绍地理信息技术专业中常用的空间分析方法。

一、地理空间分析方法1. 空间查询空间查询是地理信息系统中最基础的空间分析方法之一。

它通过设定特定的查询条件,从地理空间数据库中检索特定的地理对象。

常用的空间查询包括点查询、线查询、面查询等。

例如,当我们需要查询某一地区的医院分布情况时,可以通过空间查询筛选出该地区范围内的医院数据。

2. 空间统计空间统计是地理信息技术中常用的分析方法之一。

它通过对地理空间数据的统计分析,揭示其分布的规律和趋势。

常用的空间统计方法包括核密度估计、泰森多边形分析等。

例如,核密度估计可以用于分析某一地区的人口密度分布情况,从而为城市规划提供参考依据。

3. 空间插值空间插值是一种根据有限的采样数据,估计未知位置上的属性值的方法。

它通过对已知采样点之间的关系进行推断,填补未知位置上的数据缺失。

常用的空间插值方法包括反距离加权插值、克里金插值等。

例如,根据已知地震台站的测量数据,可以通过空间插值方法推断其他地区的地震活动情况。

4. 空间交互分析空间交互分析是一种基于地理空间关系的分析方法,用于研究不同空间对象之间的相互作用和影响。

常用的空间交互分析方法包括缓冲区分析、最近邻分析等。

例如,缓冲区分析可以用于分析某一工厂周围的环境污染范围,进而评估其对周围居民的影响程度。

5. 空间模型空间模型是一种通过数学模型对地理现象进行描述和分析的方法。

它基于地理空间对象的属性和拓扑关系,构建相应的数学模型,来模拟和预测地理现象的发展趋势。

常用的空间模型有空间自相关模型、地理加权回归模型等。

例如,空间自相关模型可以用于分析某一地区的犯罪率和社会经济因素的关系。

如何利用地理信息系统进行测绘数据的空间分析

如何利用地理信息系统进行测绘数据的空间分析

如何利用地理信息系统进行测绘数据的空间分析地理信息系统(Geographic Information System,简称GIS)是一种综合应用技术,能够对地理空间数据进行有效管理、存储、分析和展示。

在测绘领域,GIS的空间分析功能可以为测绘数据的处理提供强大的支持。

本文将讨论如何利用GIS进行测绘数据的空间分析。

一、测绘数据的空间分析概述测绘数据的空间分析是指通过对数据的地理位置进行分析,以揭示地理现象之间的关联性和规律性。

空间分析可以用于地图制作、资源管理、环境保护等领域。

GIS通过引入地理坐标系统和地理数据模型,将地理数据转化为数字数据,从而实现空间分析的功能。

二、测绘数据的空间分析方法1. 空间关系分析空间关系分析是测绘数据空间分析的基础。

它通过测绘数据之间的拓扑关系、相邻关系等进行分析,揭示地理现象之间的空间关系。

例如,可以通过测绘数据中的点、线、面的空间位置来分析附近的设施分布、交通网络等。

2. 缓冲区分析缓冲区分析是指对指定地理要素周围一定范围内的区域进行分析。

在测绘数据中,可以利用缓冲区分析测量道路上离河流一定距离范围内的建筑分布情况。

此外,缓冲区分析还可以进行风险评估,如计算河流周围一定距离内的人口密度,以预测洪水影响范围。

3. 叠置分析叠置分析是指将多个图层的空间数据进行叠置,以检测它们之间的空间关系和重叠程度。

对于测绘数据,叠置分析可以用于土地利用规划、城市规划等方面。

通过将土地利用图、建筑分布图等图层进行叠置,可以找出不符合规划要求的区域,并提出相应的整改方案。

4. 空间插值分析空间插值分析是通过测绘数据中的已知点来推测未知点的属性值。

例如,利用已知的降雨站点的降雨量数据,可以通过空间插值分析推断某个地区的降雨量分布。

这对于农业灌溉、水资源利用等都有重要意义。

三、测绘数据的空间分析实例以某市城市规划为例,通过GIS进行测绘数据的空间分析,可以为城市规划提供理论依据。

首先,利用空间关系分析,可以从测绘数据中提取出各类要素之间的拓扑关系,如道路网络、河流分布、建筑密度等。

地理信息系统中的空间分析技术与效果评估方法

地理信息系统中的空间分析技术与效果评估方法

地理信息系统中的空间分析技术与效果评估方法地理信息系统(Geographic Information System,简称GIS)是一种集地理空间数据收集、存储、管理、分析和展示于一体的技术系统。

而空间分析技术则是GIS的核心组成部分,它允许我们从地理上的角度来理解和解决问题,提供了量化、定量、可视化的手段来研究地理现象。

本文将从理论基础、常用技术和效果评估方法三个方面来阐述地理信息系统中的空间分析技术及其效果评估方法。

一、理论基础地理信息系统中的空间分析技术基于空间数据模型和地理空间分析理论展开。

空间数据模型是对现实世界中地理空间数据进行抽象和描述的方式,常见的空间数据模型包括面(polygon)模型、线(polyline)模型、点(point)模型等。

地理空间分析理论则主要包括地理位置、空间关系、空间知识等内容,通过对空间数据的操作和分析,揭示地理现象背后的规律。

二、常用技术1. 空间查询技术空间查询是GIS中最基本和常用的空间分析技术,主要包括邻接查询、包含查询、重叠查询等。

邻接查询用于查找与指定对象相邻的对象,包含查询用于查找包含指定对象的对象,重叠查询用于查找与指定对象重叠的对象。

这些查询技术可以帮助我们快速定位和识别符合特定空间条件的地理现象。

2. 空间插值技术空间插值技术常用于补充缺失的空间数据,通过根据已有数据的空间特征进行插值,以推断未采样点的属性值。

常见的插值方法有反距离权重插值(inverse distance weighting),克里金插值(Kriging)等。

利用空间插值技术,我们可以根据有限的采样点数据,区域内的相关性推断整个区域的属性分布情况。

3. 缓冲区分析技术缓冲区分析是一种基于地理位置的分析技术,它通过指定距离或者邻域条件,将地理对象周围的区域定义为缓冲区。

缓冲区分析常用于评估城市规划、环境保护以及灾害管理等相关问题。

例如,我们可以通过缓冲区分析来确定河流的保护带范围,根据不同的需求指定不同的缓冲距离,从而有效保护河流周边的生态环境。

gis常用公式

gis常用公式

gis常用公式GIS(地理信息系统)是一种用于获取、存储、分析和展示地理数据的技术。

它通过整合地理空间数据和属性数据,提供了一种全面、直观的方式来理解地理现象和问题。

在GIS中,有许多常用的公式和技巧,下面将介绍几个常见的GIS公式。

1. 距离计算公式在GIS中,我们经常需要计算两个位置之间的距离。

这可以通过计算两点之间的欧几里得距离来实现。

假设有两个点A和B,它们的坐标分别为(x1,y1)和(x2,y2)。

那么这两个点之间的距离d可以用以下公式计算:d = ((x2-x1)^2 + (y2-y1)^2)^(1/2)2. 面积计算公式在GIS中,我们经常需要计算多边形的面积。

这可以通过计算多边形的边界和顶点坐标来实现。

假设有一个多边形,它的边界由一系列点的坐标组成。

那么这个多边形的面积A可以用以下公式计算:A = (1/2) * |(x1*y2 + x2*y3 + ... + xn*y1) - (y1*x2 + y2*x3 + ... + yn*x1)|3. 插值公式在GIS中,插值是一种用于推测未知区域值的方法。

常用的插值方法之一是反距离加权插值法(IDW)。

假设有一组已知点的值和坐标,我们想要推断其他位置的值。

那么某一位置的值可以通过以下公式计算:V = (w1*v1 + w2*v2 + ... + wn*vn) / (w1 + w2 + ... + wn)其中,vi表示已知点i的值,wi表示位置与已知点i之间的距离的倒数。

4. 空间缓冲区公式在GIS中,空间缓冲区是一种用于分析和展示与某个位置或要素相邻的区域的方法。

假设有一个点或线或面,我们想要找到与它相邻的区域。

那么可以通过以下公式来计算缓冲区的边界:B = P + r其中,B表示缓冲区的边界,P表示点或线或面的边界,r表示缓冲区的半径或宽度。

以上是几个常用的GIS公式,它们在地理信息系统中起着重要的作用。

通过运用这些公式,我们可以更好地理解和分析地理现象,并为地理决策提供支持。

地理信息技术专业中常见问题解析地理信息系统的空间分析方法与应用

地理信息技术专业中常见问题解析地理信息系统的空间分析方法与应用

地理信息技术专业中常见问题解析地理信息系统的空间分析方法与应用地理信息系统(Geographic Information System,简称GIS)是一种集地理学、计算机科学、地图学等多学科知识为一体的技术系统。

在地理信息技术专业中,空间分析是GIS的重要应用之一。

本文将解析地理信息系统的空间分析方法与应用,旨在帮助读者更好地理解和应用这一技术。

一、空间分析方法在地理信息系统中,空间分析是指通过对地理数据进行操作、处理和分析,从中提取有效的空间信息或发现地理现象的关联性和内在规律。

下面将介绍几种常见的空间分析方法:1. 空间查询和选择:通过设定条件,从地理数据库中筛选出符合要求的地理要素。

例如,通过查询所有位于某个区域内的河流,可以找到该区域的水系分布情况。

2. 空间测量和距离计算:通过计算地理对象之间的空间距离和相关属性,实现对地理现象的测量和分析。

例如,可以计算两地之间的直线距离,评估交通、供水等基础设施的建设需求。

3. 空间叠置和叠加分析:将多个地理数据图层叠置在一起,并基于其空间位置关系,进行叠加分析,从而得到新的空间信息。

例如,可以将人口分布图层与土地利用图层叠置,得到不同区域的人口密度分布图。

4. 空间插值和预测:通过已知的地理数据点,推断未知区域的数值数据。

例如,可以利用已有的气象站观测数据,通过插值算法推测未覆盖观测点的气温分布情况。

二、空间分析应用地理信息系统的空间分析在各行各业都有广泛的应用,下面将介绍几个常见的应用领域:1. 环境保护与资源管理:通过对地表覆盖、土地利用、水资源等地理数据的分析,评估环境质量、资源分布等情况,为环境保护和资源管理决策提供支持。

2. 城市规划与土地管理:通过对城市人口、交通网络、土地利用等地理数据的分析,优化城市规划布局,提高土地利用效率,实现城市可持续发展。

3. 自然灾害风险评估:通过对地震、洪水、滑坡等自然灾害相关地理数据的分析,评估灾害风险,提前预警,减少损失。

地理信息系统空间分析方法地理信息系统

地理信息系统空间分析方法地理信息系统

地图注记配置与优化
根据需要调整注记的颜色和背景色, 提高注记的可读性
对于重要的地理信息,可采用加粗、 斜体等排版方式进行突出显示
05 空间分析在地理信息系统 中的应用
城市规划与管理领域应用
城市规划设计与评估
利用空间分析技术对城市用地、交通、环境 等进行综合评估,为城市规划提供科学依据 。
城市基础设施管理
栅格数据结构
栅格矩阵
将地理空间划分为规则的网格,每个 网格单元表示一个像素,像素值表示 地理现象的属性。
压缩栅格数据
通过压缩技术减少栅格数据的存储空 间,提高数据处理效率。
空间索引技术
四叉树索引
将地理空间递归划分为四个相等 的子空间,直到每个子空间内只 包含一个空间对象或为空,形成 四叉树结构。
地图符号设计与应用
01
地图符号设计原则
02
符号形状应简洁明了,易于识别
03
符号大小应根据实际情况进行调整,以保持图面清晰易读
地图符号设计与应用
地图符号应用
符号设计应符合专题地图的主题 和目的
符号色彩应与背景色形成对比, 以便于区分
01
03 02
地图符号设计与应用
点状符号
表示特定地点或事件,如城市、山峰、地震 等。
地理信息系统空间分析方法地理信 息系统
目录
• 空间数据获取与处理 • 空间数据结构与索引 • 空间分析基本方法 • 专题地图制作与可视化 • 空间分析在地理信息系统中的应用 • 地理信息系统空间分析发展趋势及挑战
01 空间数据获取与处理
空间数据来源及类型
地图数据
包括纸质地图、数字地图等, 提供基础的空间信息和属性信
通过空间分析,实现城市基础设施的规划、建设、 管理和维护,提高城市运行效率。

GIS算法-Chp6空间度量

GIS算法-Chp6空间度量

空间查询
图形和属性的互查是最常用的查询,主要有两类:
1、按属性信息的要求来查询定位空间位置,称为“属性 查图形”。如在中国行政区划图上查询人口大于4000万且 城市人口大于1000万的省有哪些?称为SQL查询.
2、根据对象的空间位置查询有关的属性信息,称为“图 形查属性”。如一般的GIS软件都提供一个“INFO”工具 ,让用户利用鼠标,用点选、画线、矩形、圆、不规则多 边形等工具选中地物,并显示所查询对象的属性列表,可 进行有关统计分析。
第六章 空间度量算法
空间信息查询与量算
查询和定位空间对象,并对空间对象进行量 算是GIS的基本功能之一,它是GIS进行高层次 分析的基础。在GIS中,为进行高层次分析,往 往需要查询定位空间对象,并用一些简单的量测 值对地理分布或现象进行描述,如长度、面积、 距离等。实际上,空间分析首先始于空间查询和 量算,它是空间分析的定量基础。
空间查询
1、基于空间关系查询 空间实体间存在多种空间关系,包括拓扑、距离、方
位等。如查找满足下列条件的城市: 在京沪线的东部;距离京沪线不超过50公里; 城市人口大于100万; 城市区域面积5000平方公里.
空间查询
简单的点线面相互关系拓扑查询包括: 面面查询:如与某个多边形相邻的多边形有哪些; 面线查询:如某个多边形内包含哪些线; 面点查询:如某个多边形内有哪些点状地物; 线面查询:如某条线经过的多边形有哪些; 线线查询:如与某条河流相连的支流有哪些; 线点查询:如某条道路上有哪些桥梁,某条输电线上有哪些变电 站;点面查询:如某个点落在那个多边形内; 点线查询:如某个结点由哪些线相交而成;
空间信息量算
几何量算
1.长度 线状物体的长度是最基本的形态参数之一,在矢量

地理信息系统中的空间分析算法

地理信息系统中的空间分析算法

地理信息系统中的空间分析算法地理信息系统(Geographic Information System,GIS)是一种将地理空间信息与数据库技术相结合的信息系统。

GIS 可以将地理空间信息进行存储、管理、处理、分析、查询与表达,帮助我们更好地理解地理现象,从而更好地进行空间规划和决策。

GIS的其中一个重要组成部分就是空间分析算法,通过空间分析算法,我们可以对空间数据进行统计、分析与挖掘,提取出空间数据中的特征和规律,进一步支持市政管理、环保监测、自然资源管理、交通规划等领域的工作。

本篇文章将探讨一些常用的空间分析算法。

一、空间统计分析空间统计分析通常是通过 GIS 软件中的空间分析工具或 R 语言中的 spatial 统计包来实现的,目的是通过建模、统计和分析空间数据集,了解数据的分布规律及其空间自相关性,进而挖掘数据中的潜在信息。

在空间统计分析中,空间自相关性是重要的概念之一。

空间自相关性指的是空间邻近地区的相似性。

其通常用半方差函数(Semi-Variogram)来描述。

半方差函数对于空间数据的变异属性及其自相关情况进行了刻画。

空间统计分析通常包括以下步骤:1. 数据预处理:对原始数据进行清理、去除异常值,将其转换为空间数据集。

2. 空间数据可视化:通过 GIS 软件中的空间图表和地图进行可视化展示,直观了解数据的分布情况。

3. 空间自相关性检验:通过计算半方差函数、空间权重矩阵及空间自相关指数等进行检验,判断空间数据的自相关性。

其中,空间权重矩阵通常包括近邻、距离加权、kernel 加权等。

4. 模型拟合:选择合适的空间统计模型,使用最小二乘法等拟合方法来求解模型参数。

5. 空间插值:对于未知位置的点,通过空间插值方法来估算其值。

空间插值方法包括IDW 方法、Kriging 方法、样条插值法等。

二、空间数据挖掘空间数据挖掘是指对空间数据集进行关联规则、分类、聚类、预测等操作,发现空间数据中的模式和规律,进而支持决策和规划。

地理信息系统中的空间数据分析方法与使用教程

地理信息系统中的空间数据分析方法与使用教程

地理信息系统中的空间数据分析方法与使用教程地理信息系统(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、分析和展示的工具。

在GIS中,空间数据分析是一项重要的功能,它可以帮助用户在研究和决策过程中更好地理解和利用地理空间数据。

本文将介绍地理信息系统中常用的空间数据分析方法和使用教程。

一、空间数据分析方法1. 空间查询和空间关联分析:空间查询是GIS中最基础的分析方法之一,可以根据用户设定的条件查询地理空间数据,例如查询某个区域范围内的地块、建筑物或其他地理要素。

空间关联分析则是通过比较两个或多个地理要素之间的空间关系来进行分析,例如判断某个地块是否位于某个行政区域内。

2. 空间插值和空间推测:空间插值技术可以根据已知点的属性值,推断未知点的属性值,从而实现空间数据的补全和预测。

例如,在气象领域中,可以通过插值方法预测某个地区的气温和降雨量。

空间推测则是通过已知要素的空间分布模式来推断其他地理要素的分布模式。

3. 空间统计和空间模型分析:空间统计方法用于分析地理要素之间的空间关系,并进行统计计算。

例如,利用空间统计分析可以研究疾病的空间聚集现象,了解其在不同地理区域的分布特点。

空间模型分析则是利用数学模型来描述和解释地理要素之间的空间关系,例如地理回归模型可以用于分析地理要素之间的因果关系。

4. 空间多目标决策分析:在GIS中,空间多目标决策分析是一种辅助决策的方法,可以根据用户设定的目标和约束条件,通过空间分析方法来评估和比较不同方案的优劣。

例如,在城市规划中,可以利用空间多目标决策分析来评估不同用地方案对城市环境和社会经济的影响。

二、空间数据分析的使用教程1. 数据准备:在进行空间数据分析之前,首先需要准备好所需的地理空间数据,包括矢量数据和栅格数据。

矢量数据包括点、线、面等要素的坐标和属性信息,栅格数据则是由像素组成的网格数据。

地理信息系统下的空间分析第六章空间数据的量算及统计分析方法

地理信息系统下的空间分析第六章空间数据的量算及统计分析方法

w y w
i i i
i i
式中,XG,YG为目标的质心坐标,i为离散目标物,wi为 各离散目标物的权重,xi,yi为各离散目标物的坐标。
6.1.2 几何量算
对于点、线、面、体4类目标物而言,几何量算的 含义是不同的。 (1)对于0维的点状目标,几何量算的主要内容是 坐标;
(2)对于1维的线状目标,几何量算的主要内容包 括长度、曲率、方向等; (3)对于2维的面状目标,几何量算的主要内容包 括面积、周长、形状等;
(4)对于3维的体状目标,几何量算的主要内容包 括表面积、体积等。
1、线状地物的长度计算
线状地物对象最基本的几何参数之一是长度。在矢量 数据结构下,线表示为点对坐标(x,y)或(x,y,z)的序列, 线长度计算的一般公式为
L

i 0
n -1
[(xi 1 xi ) 2 ( yi 1 yi ) 2 ( zi 1 zi ) 2 ]
式中,a0,a1为多项式系数。
当n个采样点上的方差和为最小时,则认为线 性回归方程与被拟合曲线达到最佳配准,如下图。
在实际空间中,数据往往是二维的,而且以更为复 杂的方式变化,如下图所示,在这种情况下,需用二次 n 或高次多项式: (z z ) 2 min

i 1
i
i
其中,线性变化曲面方程为: Z b 0
1、线性内插法
此方法用于三角网网格内的插值。假设ABCD为一平 面,三顶点的(x,y,z)坐标已知,现求A点的插 值 Z A 。插值函数为:
冲积平原的土壤重金属污染与几个重要因子有关, 其中距污染源(河流)的距离、高程这两个因子最重要。
由于距河流的距离和高程是比较容易得到的空间变 量,可以用各种重金属含量与它们的经验方程进行空间 插值,提高对重金属污染的预测精度。 本例回归方程的形式如下:

地理信息系统的空间数据分析方法研究

地理信息系统的空间数据分析方法研究

地理信息系统的空间数据分析方法研究地理信息系统(Geographical Information System,简称GIS)是一种用于收集、存储、管理、分析和展示地理数据的技术系统。

在地理信息系统中,空间数据分析是一项重要的研究领域,它涉及对地理数据进行统计、空间模式识别、空间关系分析和空间预测等操作,以揭示地理现象背后的规律和趋势。

在地理信息系统中进行空间数据分析时,有几种常用的方法可以应用,包括空间统计分析、空间模式识别、网络分析和地理加权回归等。

以下将逐一介绍这些分析方法。

首先,空间统计分析是一种通过统计方法来研究地理现象的空间分布特征的方法。

常见的空间统计分析方法包括空间自相关分析、核密度估计和克里金插值等。

其中,空间自相关分析可以用来检测地理现象是否存在空间相关性,核密度估计可用于分析地理现象的密度分布情况,克里金插值可以用来推测未知位置的值。

其次,空间模式识别是一种用于发现地理现象的空间模式和规律的方法。

最常用的空间模式识别方法包括点格局分析、线格局分析和面格局分析。

在点格局分析中,可以通过计算点的分布情况来发现点聚集或离散的模式;在线格局分析中,可以研究线特征的分布情况,如道路、河流等;而在面格局分析中,则可以分析面特征的分布情况,如土地利用类型等。

第三,网络分析是一种用于分析地理现象在网络结构中的传播和流动的方法。

网络分析常用于分析交通流、物流流向等。

在网络分析中,可以通过计算最短路径、中心度和连通性等指标来揭示地理现象在网络中的传播和流动规律。

最后,地理加权回归是一种将地理因素引入回归分析中的方法,从而揭示地理因素对现象的影响。

常用的地理加权回归方法包括地理加权最小二乘法和地理加权克里格方法。

这些方法通过赋予地理权重来强调地理因素的影响,从而可以更准确地分析地理现象。

综上所述,地理信息系统的空间数据分析方法包括空间统计分析、空间模式识别、网络分析和地理加权回归等。

这些方法可以帮助我们深入了解地理现象的空间分布特征、空间模式和规律、传播和流动规律,以及地理因素对现象的影响。

地理信息系统中的数据模型和空间分析算法研究

地理信息系统中的数据模型和空间分析算法研究

地理信息系统中的数据模型和空间分析算法研究一、引言地理信息系统(Geographic Information System,简称GIS)是一种集成地理数据管理、地理数据分析和空间信息可视化等功能于一体的技术系统。

在地理信息系统中,数据模型和空间分析算法是两个重要的组成部分。

本文将分别介绍地理信息系统中的数据模型和空间分析算法的研究进展。

二、地理信息系统中的数据模型1. 传统的地理信息系统数据模型传统的地理信息系统数据模型主要有栅格模型、矢量模型和影像模型。

栅格模型是将地理空间数据离散化为像元网格,适合表达连续型数据;矢量模型则以点、线、面等几何元素来描述地理对象,适合表达几何型数据;影像模型则是利用遥感影像数据来描述地理现象和地物特征。

2. 面向对象的地理信息系统数据模型面向对象的地理信息系统数据模型(Object-Oriented GIS Data Model,简称OOGIS)是基于面向对象技术构建的地理信息系统数据模型,具有良好的扩展性和灵活性。

OOGIS将地理对象抽象为对象类,并通过类与类之间的继承关系和关联关系来描述地理现象和地物特征。

3. 地理语义数据模型地理语义数据模型(Geospatial Semantic Data Model,简称GSDM)是一种在地理信息系统中集成地理语义信息的数据模型,能够更准确地表达地理对象的语义信息。

GSDM通过构建地理本体库、推理机制和查询语言等方式,实现地理语义信息的存储、查询和分析。

三、地理信息系统中的空间分析算法1. 空间距离计算算法空间距离计算算法是地理信息系统中常用的空间分析算法之一,用于计算地理对象之间的距离或接近程度。

常用的空间距离计算算法包括欧氏距离算法、曼哈顿距离算法和最短路径算法等。

2. 空间插值算法空间插值算法是用于通过已知的离散点数据推算未知位置的值的空间分析算法。

常用的空间插值算法包括反距离加权插值算法、克里金插值算法和样条插值算法等。

地理信息系统中的空间分析方法解析

地理信息系统中的空间分析方法解析

地理信息系统中的空间分析方法解析地理信息系统(Geographic Information System,简称GIS)是一种用于收集、管理、分析和展示地理数据的技术系统。

在GIS 中,空间分析是其中一个重要的功能模块,它通过使用各种方法和技术,在地理数据中发现模式、趋势和关系,从而为决策者提供有关地理现象和问题的深入洞察。

空间分析的目标是理解和解释地理空间中的现象和关系。

为了实现这一目标,地理信息系统中的空间分析方法涉及多个方面,包括空间关系、空间模式、空间插值和空间统计分析等。

首先是空间关系分析。

空间关系分析用于确定地理实体之间的空间关系,例如接近、连接、邻近和包含等。

常用的空间关系分析方法包括邻域分析、交集分析和缓冲区分析等。

邻域分析用于确定地理实体的邻居或相邻实体;交集分析用于找到两个或多个地理实体相交的区域;缓冲区分析则是通过创建周围一定距离的缓冲区,来分析地理实体之间的接近程度。

其次是空间模式分析。

空间模式分析旨在识别地理空间中的模式和趋势。

常见的空间模式分析方法包括集群分析和散点分析。

集群分析用于确定地理实体的聚集模式,即某个区域内地理实体的数量高于或低于预期;散点分析则用于发现地理实体的离散或随机分布模式。

第三是空间插值分析。

空间插值分析用于根据有限数量的采样点,预测未知地理点的属性值。

通过利用已知点的值和其空间位置之间的关系,可以推断未知点的属性值,并在GIS中进行可视化和分析。

常用的空间插值方法包括反距离加权插值法、克里格插值法和三角网插值法等。

最后是空间统计分析。

空间统计分析旨在发现地理现象的空间分布规律,并进行相关性和趋势分析。

常见的空间统计分析方法包括空间自相关分析和核密度分析。

空间自相关分析用于确定地理实体之间的空间相关性;核密度分析则用于确定地理实体的密度分布,并帮助识别热点区域和冷点区域。

在实际应用中,地理信息系统中的空间分析方法常常结合使用,以解决具体的地理问题。

地理信息系统的地理空间

地理信息系统的地理空间

§3.2 空间数据的地理参照系和控制基础
三、地理信息系统的地理空间
地球表面特征的度量,最直接了当的方法就是用经度和纬度来表示,这种方法对空间位置的确定还比较有利,但难以进行距离、方向、面积等参数的计算。

这些参数计算的理想环境就是笛卡儿平面直角坐标系,或二维欧氏空间。

暂且不考虑地形起伏等因素,先建立纬度、经度与平面直角坐标系之间的变换关系,设纬度用φ表示,φ∈[-π/2,π/2],经度用λ表示,λ∈[-π,π],则φ和λ与地球旋转椭球体参量x,y,z之间的变换关系式:
x = a*cosφ*cosλ
y = a*cosφ*sinλ
z = c*sinφ
这个变换关系式使得用经度、纬度表示的地球旋转椭球体(λ,φ)与平面直角坐标系(x,y)建立一种一一对应的空间转换关系:
F:(λ,φ)->(x,y)
这个空间转换关系就是地图投影。

地图投影变换引起了地理空间要素在平面形态上的变化,包括长度变化、方向变化和面积变化。

但是,平面直角坐标系却建立了对地理空间良好的视觉感,并易于进行距离、方向、面积等空间参数的量算,以及进一步的空间数据处理和分析。

地理信息系统中的地理空间通常是指经过投影变换放在笛卡儿平面直角坐标系中的地球表层特征空间。

它的理论基础在于旋转椭球体和地图投影变换。

长期以来,人们主要考虑了二维地理空间的理论问题,至于三维地理信息系统中所涉及
的地理空间,则是在上述笛卡儿平面直角坐标系上加上第三维z,并假设该笛卡儿平面是处处切过地球旋转椭球体的,这样z就代表了地面相对于该旋转椭球体表面的高程。

当我们研究的区域很小,地球曲率可以忽略不计时,这些假设可以提供良好的近似。

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空间查询
简单的点线面相互关系拓扑查询包括: 简单的点线面相互关系拓扑查询包括: 面面查询:如与某个多边形相邻的多边形有哪些; 面面查询 如与某个多边形相邻的多边形有哪些; 如与某个多边形相邻的多边形有哪些 面线查询:如某个多边形内包含哪些线; 面线查询 如某个多边形内包含哪些线; 如某个多边形内包含哪些线 面点查询:如某个多边形内有哪些点状地物; 面点查询 如某个多边形内有哪些点状地物; 如某个多边形内有哪些点状地物 线面查询:如某条线经过的多边形有哪些; 线面查询 如某条线经过的多边形有哪些; 如某条线经过的多边形有哪些 线线查询:如与某条河流相连的支流有哪些; 线线查询 如与某条河流相连的支流有哪些; 如与某条河流相连的支流有哪些 线点查询:如某条道路上有哪些桥梁, 线点查询 如某条道路上有哪些桥梁,某条输电线上有哪些变电 如某条道路上有哪些桥梁 站;点面查询:如某个点落在那个多边形内; 点面查询 如某个点落在那个多边形内; 如某个点落在那个多边形内 点线查询:如某个结点由哪些线相交而成; 点线查询 如某个结点由哪些线相交而成; 如某个结点由哪些线相交而成
空间信息量算
2.面积 . 多边形的面积是一个重要指标。 多边形边界可以分 多边形的面积是一个重要指标 。 解为上下两半, 解为上下两半 , 其面积就是上半边界下的积分值与下 半边界下的积分值之差。 半边界下的积分值之差 。 设面状物体的轮廓边界由一 …, )表示 个点的序列P 个点的序列P1 (x1 , y1), P2 ( x2, y2 ), …,Pn (xn, yn)表示 其面积为: ,其面积为
v0 v2
v 三维三角形示例
x0 y0 1 (x1− x0) (x2 − x0) 2s = = x1 y1 1 ( y1− y0) ( y2 − y0) x2 y2 1 = (x1− x0)( y2 − y0) − (x2 − x0)( y1− y0)
v0
v1 二维三角形示例
若v0、v1、v2是逆时针排列,面积是正数;反之为负。 v0、v1、v2是逆时针排列,面积是正数;反之为负。
空间查询
1、基于空间关系查询 、 空间实体间存在多种空间关系,包括拓扑、距离、 空间实体间存在多种空间关系,包括拓扑、距离、方 位等。如查找满足下列条件的城市: 位等。如查找满足下列条件的城市: 在京沪线的东部;距离京沪线不超过 公里 公里; 在京沪线的东部;距离京沪线不超过50公里 城市人口大于100万; 城市区域面积 万 城市区域面积5000平方公里 平方公里. 城市人口大于 平方公里
空间信息量算
几何量算
1.长度 . 线状物体的长度是最基本的形态参数之一, 线状物体的长度是最基本的形态参数之一, 在矢量 数据格式下,线由点组成, 数据格式下,线由点组成,线状物体表示为一个坐标串 (Xi, Yi),而线长度可由两点间直线距离相加得到。则线 ,而线长度可由两点间直线距离相加得到。 状物体长度的计算公式为: 状物体长度的计算公式为:
Ai = ( yi+1 + yi )(xi − xi+1 ) / 2 2 2 Xi Ai = (xi+1 + xi+1xi + xi )( yi+1 − yi ) / 6 Yi Ai = ( yi2+1 + yi+1 yi + yi2 )(xi − xi+1 ) / 6
按梯形计算重心位置
空间信息查询与量算
查询和定位空间对象, 查询和定位空间对象,并对空间对象进行量 算是GIS的基本功能之一,它是GIS进行高层次 的基本功能之一,它是 算是 的基本功能之一 进行高层次 分析的基础。 分析的基础。在GIS中,为进行高层次分析,往 中 为进行高层次分析, 往需要查询定位空间对象,并用一些简单的量测 往需要查询定位空间对象, 值对地理分布或现象进行描述,如长度、面积、 值对地理分布或现象进行描述,如长度、面积、 距离等。实际上, 距离等。实际上,空间分析首先始于空间查询和 量算,它是空间分析的定量基础。 量算,它是空间分析的定量基础。
空间信息量算
2.面积 . 三角形的面积公式有: 三角形的面积公式有:
1 s = absin θ 2
1 s = bh 2
b2 s= 2(cot θ + cot ϑ)
s = s(s − a)(s − b)(s − c)
1 s= 4a2b2 − (a2 + b2 + c2 )2 4
1 s = (a + b + c) 2
S1
X
S1=(x2-x1)(y1+y2)/2+ (x3-x2)(y2+y3)/2 + (x4-x3)(y3+y4)/2 + (x5-x4)(y4+y5)/2
空间信息量算
3.弯曲度 . 弯曲度是描述线状物体弯曲程度的一个重 要参数, 要参数 , 它定义为曲线长度与曲线的两个端 点之间长度的比值, 点之间长度的比值,即 :
1 xi S= ∑ 2 i=1 xi+1
n
yi yi+1
Y
2.面积 .
1 xi S= ∑ 2 i=1 xi+1
n
yi yi+1
o
S2
S S1
X
S=S2-S1
Y
(X5,y5) (X1,y1) (X2,y2) (X4,y4) (X3,y3)
1 n xi S= ∑ 2 i=1 xi+1
yi yi+1
o
w=
观测 的路 径长 度 起 点到 终点的 直线 距离
空间信息量算
4. 重心量算
分两种情况: 分两种情况: 1)面的重心。可以理解为多边形内的平衡点, 块被悬挂起来的平衡点。 块被悬挂起来的平衡点。
空间信息量算
面状目标重心可以通过计算梯形重 心的平均值而得到。 心的平均值而得到。将多边形的各个 顶点投影到x 轴上, 顶点投影到 x 轴上 , 就得到一系列梯 形(如图),所有梯形重心的联合就 如图) 确定了整个多边形的重心。 确定了整个多边形的重心。
空间分析的主要方法
( 1) 基于地图的空间图形分析, GIS中的缓冲区 叠加分析、 基于地图的空间图形分析,如GIS中的缓冲区、叠加分析、数 中的缓冲区、
字高程模型,数字地面模型等; 字高程模型,数字地面模型等; ( 2) 空间动力学分析,有城市扩张模型(驱动力等) 空间动力学分析,有城市扩张模型(驱动力等)、空间价格竞争
空间查询
图形和属性的互查是最常用的查询,主要有两类: 图形和属性的互查是最常用的查询,主要有两类: 1、按属性信息的要求来查询定位空间位置,称为“属性 、按属性信息的要求来查询定位空间位置,称为“ 查图形” 如在中国行政区划图上查询人口大于4000万且 查图形”。如在中国行政区划图上查询人口大于 万且 城市人口大于1000万的省有哪些 称为 万的省有哪些?称为 查询. 城市人口大于 万的省有哪些 称为SQL查询 查询 2、根据对象的空间位置查询有关的属性信息,称为“图 、根据对象的空间位置查询有关的属性信息,称为“ 形查属性” 如一般的GIS软件都提供一个“INFO”工具 软件都提供一个“ 形查属性”。如一般的 软件都提供一个 工具 让用户利用鼠标,用点选、画线、矩形、 ,让用户利用鼠标,用点选、画线、矩形、圆、不规则多 边形等工具选中地物,并显示所查询对象的属性列表, 边形等工具选中地物,并显示所查询对象的属性列表,可 进行有关统计分析。 进行有关统计分析。
i i
其中, 为离散目标物 为离散目标物, 为该目标物权重。 为其坐标。 其中,i为离散目标物,Wi为该目标物权重。Xi与Yi为其坐标。
空间信息量算
5. 形状量算 当把城市作为单个面状目标看待时, 当把城市作为单个面状目标看待时 , 可以直接使用面状目标的形状系数, 可以直接使用面状目标的形状系数 , 如形 状率、圆形率、紧凑度等, 状率 、圆形率 、紧凑度等,这些指标计算较 简单,但只反映一个抽象的形状; 简单,但只反映一个抽象的形状; 当把城市作为面状目标的集合看待时 可以使用放射状指数、 , 可以使用放射状指数 、 标准面积指数等 形状系数, 这些指标计算较复杂, 形状系数 , 这些指标计算较复杂 , 但反映 了城市内部的具体联系。 在多数指标中, 了城市内部的具体联系 。 在多数指标中 , 都以圆形作为城市的标准形状。 都以圆形作为城市的标准形状。
模型(区位优势) 空间择位模型(中心地等) 模型(区位优势)、空间择位模型(中心地等); ( 3) 空间信息分析,是指根据数据或统计方法建立的模型, 空间信息分析,是指根据数据或统计方法建立的模型,如空间
聚类、空间自相关、回归模型等。实际上, 聚类、空间自相关、回归模型等。实际上,同一种空间分析方法 和模型可以归属于不同的类型。例如, 和模型可以归属于不同的类型。例如,中心地属于空间信息分析 模型,但中心地的形成又追求服务距离最短的动力学机制, 模型,但中心地的形成又追求服务距离最短的动力学机制,可归 属于空间动力学模型。 属于空间动力学模型。
空间信息量算
2)面状分布离散目标的重心 )
可理解为其分布中心。 可理解为其分布中心 。 其重心计算方法是取离散 目标的加权平均中心, 目标的加权平均中心,它是离散目标保持均匀分布的 平衡点。 计算公式为: 平衡点。 计算公式为:
XG
∑W X = ∑W
i i i i
i
,
YG
∑W Y = ∑W
i i i
空间信息量算
1)形状比(FORM RATIO) 形状比(FORM 形状比= / 形状比=A/L2 其中,A为区域面积,L为区域最长轴的长度。 为区域面积, 为区域最长轴的长度 为区域最长轴的长度。 其中, 为区域面积 该指标能反映城市的带状特征, 该指标能反映城市的带状特征,城市的带状特 征越明显则形状比越小。显然, 征越明显则形状比越小。显然,如果城市为狭 长带状分布,其长轴两端的联系是不便捷的。 长带状分布,其长轴两端的联系是不便捷的。
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