空间数据与空间分析不确定性原理(史文中著)思维导图

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空间分析原理和方法PPT讲稿

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• 计算地表单元法矢量
i jk nij a b xa ya za
xb yb zb ( ya zb yb za )i ( xb za xa zb ) j ( xa yb xb ya )k
写成坐标表示法为:
nij y(zi1, j zi, j1 zi1, j1 zi, j ),x(zi1, j1 zi, j zi1, j zi, j1),2xy
➢ 空间分析的根本目的
通过对空间数据的深加工,获取新的地理信息。
➢ 空间分析的主要内容 • 空间位置:借助于空间坐标系传递空间对象的定位信息,
是空间对象表述的研究基础,即投影与转换理论。
• 空间分布:同类空间对象的群体定位信息,包括分布、趋
势、对比等内容。
• 空间形态:空间对象的几何形态。 • 空间距离:空间物体的接近程度。 • 空间关系:空间对象的相关关系,包括拓扑、方位、相似、
栅格相对正北方向的的坡向(从0-360变化)
2、曲面面积的计算
地表单元的曲面面积可用数字高程模型 计算,其计算可看作是所包含各个网络的 表面积之和。
根据空间矢量的几何性质,单元曲面的 面积可以用单元边的中点所建立的矢量a,b 确定的法矢量n的模定义。
地表单元曲面面积(S I,j)可以用该单 元边的中点所建立的矢量及由它们 所确定的法矢量的模来定义。
N
NW
NE
4
3 W
E 3
2
SW
SE
坡向的S综合表示
Grid DEM 上制作坡度、坡向图
在DEM上计算坡度和坡向,就是利用 DEM规则格网上高程数值,来计算出每个 网格点或格网单元的坡度和坡向数值,生 成栅格形式的坡度和坡向数据,可以说坡 度和坡向数据是有DEM派生出来的DTM数 据。

第五章 空间分析原理与方法-空间查询与空间分析(实际上课新)PPT课件

第五章 空间分析原理与方法-空间查询与空间分析(实际上课新)PPT课件

GIS网络分析中涉及的网络是由一系列要素类别组成的,
信 可以度量并能图形表达的网络,又称之为几何网络。图形的
息 特征可以在网络上表现出来,同时也可以在同一个网络中表
系 示出如运输线、闸门、保险丝与变压器等不同性质的数据。

一个几何网络包含了线段与交点的连结信息且定义出部
原 分规则,如:哪一个类别的线段可以连至某一特定类别的交 理 点,或某两个类别的线段必须连至哪一个类别的交点。
GIS
15
地 理 信 息 系 统 原 理
GIS
网络数据符号化
16

理 2)几何网络要素的编辑

添加新的几何网络要素和直接在数据库中添加数据
息 要素是类似的,稍稍不同的是当新的几何网络要素被添
系 统
加到几何网络中的时候,它在空间上和其他网络要素在 空间上的拓扑连接关系将同时由地理数据库自动产生并 同时保存在其中,以便以后分析使用。

通过满足必要的条件得到合理的结果。


网络分析的基础是图论和运筹学。

GIS
9
地 二、 网络的组成和建立 理 1)网络的基本组成
信 一般网络的组成
息 GIS中网络的组成
系 (1)结点;
统 (2)链;
原 理
(3)障碍; (4)拐角;
GIS (5)中心;
(6)站点。
பைடு நூலகம்10
地 GIS中网络的组成

理 GIS中建立的几何网络的格式是GeoDataBase,将其全部
的数据和组成部分封装在一个文件中。
GIS
13
地 理 三、 ArcGIS网络分析数据的预处理 信 1)网络数据的符号化 息 2)几何网络要素的添加和删除 系 3)网络连通性的变更 统 4)网络可运行性的编辑 原 理

GIS中属性不确定性的处理方法及其发展

GIS中属性不确定性的处理方法及其发展

收稿日期:2001-05-22;修订日期:2001-12-06基金项目:香港理工大学科研基金项目No .1.34.9709、国家高技术研究发展计划(863计划)项目No .2001AA 135081和国家自然科学基金项目No .40023004资助。

作者简介:史文中(1963— ),男,副教授,香港理工大学,目前主要从事GIS ,遥感技术应用研究。

发表论文150篇,著作3部。

文章编号:1007-4619(2002)05-0393-08GIS 中属性不确定性的处理方法及其发展史文中1,王树良1,2(1.香港理工大学土地测量与地理资讯学系,九龙香港;2.武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉湖北 430079)摘 要: 属性数据的不确定直接影响决策的准确性和可靠性,特别是对侧重于属性分析的领域。

在研究属性不确定性的基础上,分析了GIS 中的主要处理方法及其研究进展,具体地就基于GIS 的模型、概率论及数理统计学、模糊集合、云理论、粗集等方法及进展进行讨论。

关键词: 属性不确定性;GIS ;研究进展中图分类号: P208 文献标识码: A1 引 言GIS 作为一个空间信息决策支持系统,其应用日益广泛(图1)。

在现实世界中,复杂的地理现象并非全都是空间匀质分布的,且实体多相互混杂,甚至很少界限分明。

纯几何意义上的点、线和面在现实世界并不存在。

GIS 采样获取数据有时不易明确地将其分类,只是对现实世界的一种近似描述。

同时,误差一般指测量值或计算值与真实数据或假定真实数据间的差值,可是获取大量空间数据的真值并不容易,甚至有些严格或绝对意义上的真值往往并不存在。

由于现实世界的位置和属性信息的定位、储存、处理、分析、管理大部分都和GIS 有关,故在GIS 应用过程中,空间数据质量中的不确定性问题越来越为人重视。

但是多年来,传统的数据处理方法认为空间分布可以用一组离散的点、线和面来表达,通常假设已经检核了属性数据,并把属性不确定性和位置不确定性隔离讨论。

《空间数据分析》课件

《空间数据分析》课件

分析人口分布、消费水平、交通 状况等数据,评估潜在市场的规 模和需求。
为企业提供选址建议,优化资源 配置和提高市场占有率。
犯罪活动的空间数据分析
详细描述
总结词:通过空间数据分析,揭 示犯罪活动的时空规律和特征, 为预防和打击犯罪提供科学依据 。
利用警务数据和GIS技术,分析犯 罪活动的空间分布和热点区域。
探究犯罪活动与人口分布、社会 经济等因素的关联,揭示犯罪活 动的成因和规律。
为警务部门提供情报支持,制定 针对性的防控措施和巡逻计划。
THANKS
感谢观看
空间数据挖掘的方法
包括空间关联规则挖掘、空间聚类、空间分类、时空数据挖掘等 。
空间数据挖掘的应用
在城市规划、环境保护、灾害预测等领域具有广泛的应用价值。
机器学习在空间数据分析中的应用
监督学习
利用已知结果的数据进行训练,建立预测模型,对新的空间数据进行 预测。
无监督学习
通过对无标签数据进行学习,发现数据的内在结构和规律。
空间聚类分析
总结词
将相似的空间数据点聚集成群组
详细描述
空间聚类分析通过将相似的空间数据点聚集成群组,揭示数 据的内在结构和模式。聚类结果可以根据距离度量、密度等 指标进行评估,并用于分类、识别异常值和进行决策支持。
04
空间数据挖掘与机器学习
空间数据挖掘
空间数据挖掘的定义
空间数据挖掘是指从大量空间数据中提取有用信息的过程,这些 信息可以是隐藏的、未知的或非平凡的。
社交媒体数据的获取方式
社交媒体数据可以通过爬虫等技术获取,但需要遵 守相关法律法规和隐私保护原则。
社交媒体数据的处理和分 析
社交媒体数据处理和分析需要针对其特点进 行,包括文本挖掘、情感分析、用户行为分 析等。

数据的不确定性

数据的不确定性

• (5)位置和属性综合的不确定性度量: S位置和属性综合的不确定性度量: 带模型;场模型。 带模型;场模型。 • 空间数据不确定性的分析方法: 空间数据不确定性的分析方法: • (1)基于误差传播定律的不确定性分析。 基于误差传播定律的不确定性分析。 • (2)Monte Carlo模拟法。 Carlo模拟法 模拟法。 • (3)灵敏度(输入数据对输出结果的影响) 灵敏度(输入数据对输出结果的影响) 分析。 分析。
4)问题的核心
M.Goodchild(1998)等认为空间数据质 M.Goodchild(1998)等认为空间数据质 量标准( 量标准(Spatial Data Quality Standard) 的评估要素包括以下七个方面: 的评估要素包括以下七个方面:
(1)数据的产生过程(Lineage) 数据的产生过程( 位置精度(Positional (2)位置精度(Positional Accuracy) 属性精度(Attribute (3)属性精度(Attribute Accuracy) 完整性(Completeness) (4)完整性(Completeness) (5)逻辑的一致性(Logical Consistency) 逻辑的一致性(Logical 语义精度(Semantic Accuracy):指图形、 (6)语义精度(Semantic Accuracy):指图形、 关系或属性序列的语义正确性 现时性(Currentness) (Currentness): (7)现时性(Currentness):指数据的观测日期 和更新日期
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ气冷热
雨的大小
风的强弱
人的胖瘦
年龄大小
个子高低
一、模糊集合及其表述
1. 集合的概念

[工作]空间不确定性研究综述

[工作]空间不确定性研究综述

空间不确定性研究综述摘要:介绍了空间不确定性的概念,对空间不确定性的研究内容进行阐述说明并归纳总结其研究方法,对不确定性研究的发展趋势进行分析。

关键词:空间数据;不确定性;GIS;研究1 空间不确定性问题概述空间数据质量的不确定性研究伴随着GIS 的问世而开始,由于人类测量与表达能力的局限性,描述数据的模型只能是对客观实体的一种近似,此外各种空间操作、处理等又会引入新的误差和不确定性,可以说误差的存在是各类观测与分析数据的基本特征。

这往往导致空间特征和空间过程很难被准确确定,从而直接关系到对GIS产品的质量控制,影响了空间数据的反演、多尺度和多角度数据分析和应用建模的效果,影响决策结果的质量。

因此,在GIS初步形成和产品化时,就提出了空间数据的不确定性问题,且被国际上列为地理信息科学界重大基础理论研究课题之一。

在不确定性理论提出的早期,不确定性与误差是近义词,二者在多数情况下可以相互通用。

误差指统计意义下的偏差或错误,而数据不确定性主要指数据“真实值”不能被肯定的程度。

从这个意义看,数据不确定性可以看作是一种更广义与抽象的误差,它既包含随机误差,也包含系统误差和粗差;既包含可度量的误差,又包含不可度量的误差以及数值上和概念上的误差。

不确定性可划分为四类,分别是随机性、模糊性、未确定性和灰色性。

随机性的特点是可重复观察,在观察之前知道所有可能的结果,但不知道到底哪一种结果会出现。

模糊性是指事物的概念本身是模糊的,即一个对象是否符合这个概念难以确定。

就像“一粒”和“一堆”是有区别的两个概念,它们的区别是渐变的,两者之间并不存在明确的界限,这种不确定性就是模糊性。

未确定性是指纯主观上的、认识上的不确定性。

灰色性是指由于事物的复杂性和噪声干扰,人们只能把握部分信息或信息的大致范围,而不知其全部信息或确切的信息量。

2 不确定性的研究内容空间数据不确定性的产生来源十分复杂,空间对象本身可能具有不稳定性,在空间数据的获取、存储、传输、分析等过程中会引入更多复杂的不确定性。

空间分析的原理与方法ppt课件

空间分析的原理与方法ppt课件

绝对高度H/m
相对高度△H/m
坡度s
<3°
<400 400~800 >800 <100 100 ~ 200 >200 >200
2020年5月17日3时12分
18
《地理信息系统》
数字高程模型应用
3.地学剖面的绘制和分析
➢建立数字高程模型 ➢确定地形剖面线的位置 ➢剖面线交点的内插计算 ➢地形剖面线及相关地理信息(地质、土壤、 土地利用等)的叠加表示和输出
多边形叠加分析
2020年5月17日3时12分
38
《地理信息系统》
多边形叠合方式:
……
C
32
……
C
43
……
C
…… …… …… ……
线与多边形叠加分析
2020年5月17日3时12分
34
《地理信息系统》
多边形与多边形的叠合分析 多边形与多边形的叠合分析是指将两个不同 图层的多边形要素相叠合,产生一个新的多 边形图层的操作,其结果将原来多边形要素 分割成新要素,新要素综合了原来所有叠加 图层的属性。
2020年5月17日3时12分
5
《地理信息系统》
空间分析源于60年代地理和区域科学的计量革命,在开 始阶段,主要是应用定量(主要是统计)分析手段用于 分析点、线、面的空间分布模式。后来更多的是强调地 理空间本身的特征、空间决策过程和复杂空间系统的时 空演化过程分析。实际上自有地图以来,人们就始终在 自觉或不自觉地进行着各种类型的空间分析。如在地图 上量测地理要素之间的距离、方位、面积,乃至利用地 图进行战术研究和战略决策等,都是人们利用地图进行 空间分析的实例,而后者实质上已属较高层次上的空间 分析。
他在绘有霍乱流行地区所有道路、房屋、饮用 水机井等内容的1:6500比例尺地图上,标出 了每个霍乱病死者的住家位置,得到了霍乱病 死者居住分布图。

空间分析的原理与方法ppt课件

空间分析的原理与方法ppt课件
空间分析目的是通过对空间数据的分析处理,获取地理对象的 空间位置、空间分布、空间形态、空间演变等新信息。
2
第一节 空间分析概述
二、空间分析的主要内容 由于GIS空间数据库中存储了包含空间特征的空间信息及与应
用相关的专题信息,因此GIS中的空间分析包含: 空间数据的空间特征分析 空间数据的非空间特征分析 空间特征和非空间特征的联合分析
(1)咨询式空间分析
主要根据已有数据实现空间数据的查询检索及集合分析。
(2)产生式空间分析
基于GIS中拓扑关系和空间操作运算、空间统计分析及将GIS作为 通用工具同其他专业模型结合,实现空间数据的模拟和分析。
8
第一节 空间分析概述
3、按空间数据特征看GIS空间分析分类 (1)空间数据的空间特性分析 空间位置分析:指通过空间坐标系中坐标值来确定空间物体的地理 位置。 空间分布分析:空间分布反映了同类空间物体的群体定位信息。 空间形态分析:空间形态反映了空间物体的几何特征,包括形态表 示和形态计算两个方面。 空间关系分析:空间关系反映了空间物体之间的各种关系。 (2)空间数据的非空间特性分析
和模拟空间现象的过程和规律。这类分析采用的方法主要是统计分析 方法,尤其是多元统计分析方法
从方法上,空间数据的非空间特征分析与一般的数据分析并无本质 的差别。在分析过程中,它并不考虑数据抽样点的空间位置,但由于 空间特征数据和非空间特征数据间不可分割的关系,对分析结果的解 释是基于地理空间的,也就是说,其结果常通过地图来反映空间现象 和规律。
3
第一节 空间分析概述
(1)空间数据的空间特征分析 从空间物体的位置、关系等方面去研究空间事物,最后对空
间事物做出定量的空间描述和分析,采用的主要方法为空间统 计学、图论、拓扑学、计算几何、图形学等。

21 空间分析的原理与方法-统计分析

21 空间分析的原理与方法-统计分析

式来计算分级误差的大小,选择级内离差平方和为最小而级间离差平方
和为极大的一种分级方法为最优。
离差:一组数据中的各数据值与平均数之差称为离差。
五.聚类分析


物以类聚、人以群分;
但根据什么分类呢? 如要想把中国的县分类,就有多种方法

可以按照自然条件来分,比如考虑降水、土地、日照、 湿度等,
也可考虑收入、教育水准、医疗条件、基础设施等指标;
1如何度量距离远近?

三维或者更高维的情况也是类似;只不过三维以上的图 形无法直观地画出来而已。
在饮料数据中,每种饮料都有四个变量值。这就是四维 空间点的问题了。

两个距离概念


按照远近程度来聚类需要明确两个概念: – 一个是点和点之间的距离 – 一个是类和类之间的距离 点间距离有很多定义方式。最简单的是歐氏距离。 当然还有一些和距离相反但起同样作用的概念,比如相 似性等,两点越相似度越大,就相当于距离越短。
是数据的空间统计分析的研究内容。

数据的空间统计学既考虑到样本值的大小,又重视样本空
间位置及样本间的距离。
§5 空间统计分析

空间统计分析与经典统计学的内容往往是交叉的。空间统计分析
方法不仅仅限于常规统计方法,还包括利用空间位置的空间自相 关分析。

空间统计分析包括:
– – – – –
常用统计量 数据特征分析(即探索性数据分析) 分级统计分析 空间插值 空间回归分析

从这个意义上讲,空间数据的统计分析在很多方面,与一般的
数据分析并无本质差别。

对空间数据的统计分析结果的解释则必然要依托于地理空间进
行,在很多情况下,分析的结果以地图方式来描述和表达的。

第五章-空间分析的原理和方法PPT课件

第五章-空间分析的原理和方法PPT课件

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5
DTM中属性为高程的要素叫数字高程模型(Digital Elevation Model,简称DEM)。高程是地理空间 的第三维坐标,DEM是地表单元上的高程集合, 通常用矩阵表示,广义的DEM可包括等高线、三 角网等,这里特指由地表网格单元构成的高程矩阵。 DEM是建立DTM的“基础数据”或称为单要素图, 其它要素均可以从 DEM数据直接或间接导出,因此称为“派生数 据”,如:平均高程、坡度、坡向等仍是系统数据 库中存储的一个层面或基本图件。这些层面都是位 置配准的,将它们与其它属性的层面叠置,可以完 成多种资源与环境分析。
对于DTM,只输入和存储数字高程模型DEM,并保 证其精度符合要求,其它派生要素在需要的时候通 过计算得到且精度就可以得到保证。
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6
DEM的表示方法 某地区地表高程的变化可用多种方法模拟。用数学
定义的表面或点、线影像都可用来表示DEM。 数学分块法
数学方法拟合表面时需依靠连续的三维函数,连续 的三维函数能以高平滑度表示复杂表面。局部 拟合法是将复杂表面分成正方形像元,或面积 大致相同的不规则形状小块,根据有限个离散 点的高程,可得到拟合的DEM。 图形法
或角点的高程值,构成数字高程模型。由于计算 机中矩阵的处理比较方便,特别是以网格为基础 的地理信息系统中高程矩阵已成为DEM最通用 的形式。 网格法的缺点,即:①地形简单的地区存在大量 冗余数据;②如果不改变网格大小,无法适用地 形复杂程度不同的地区。
• 立体像对分析:先进采样法(Progressive Sampling)(消除冗余数据问题)就是通过遥感 立体像对,根据视差模型,自动选配左右影像的 同名点,建立数字高程模型。在产生DEM数据 时,地形变化复杂的地区,增加网格数量(提高 分辨率),而在地形起伏不大的地区,则减少网 格数量(降低分辨率)。

不确定性原理-人工智能的哲学基础

不确定性原理-人工智能的哲学基础

不确定性原理——人工智能的哲学基础作者:孙二林电邮:sun2lin@日期:2008年6月30日文章编号:NNK2008-6-不确定性原理.doc讨论组:/group/neural-network-knowledgebase目录不确定性原理 (1)目录 (2)前言 (3)〇、概念图 (6)一、不确定性原理 (10)二、上帝掷骰子 (11)三、宇宙坐标系 (20)四、转化炉 (31)五、进化网络 (42)六、生命 (51)七、人类 (58)八、顶点 (66)九、人工智能 (74)前言科学大体可以分为三层,从下往上依次是:基础科学、应用科学、前沿科学。

人工智能(及其近亲人工生命、机器人学)属于前沿科学的范畴,相对于已经发展了几百年的成熟的基础科学和应用科学,人工智能仅有几十年历史,尚处于起步阶段,远未形成坚实的基础和完整的架构。

研究人工智能,应该从哪里入手?这是个问题。

它牵扯到另外一个问题:人工智能到底是什么?人工智能是一台计算机吗?是,又不仅仅是。

人工智能是一段程序吗?是,又不仅仅是。

显然,如果只了解计算机和程序,那最多也就能组装一台电脑、编写一段代码,跟人工智能还差得太远。

人工智能,不仅仅是一台机器,不仅仅是一段代码,甚至不仅仅是一个数学模型。

人工智能之父图灵所创建的图灵机,准确地说是计算机的数学模型,它是实现人工智能的工具和基础,而不是人工智能本身;它是实现人工智能的必要条件,而不是充分条件。

计算机已经出现半个多世纪了,已经非常普及,但几乎所有人都不会认同:它就是人工智能。

我们对人工智能的理解,还远未达到可以进行数学建模的程度。

在不能说清楚人工智能到底是个什么东西之前,就开始建模甚至编程,未免太过草率。

科学,是一座庄严宏伟的大厦。

这座大厦建得越高,承载它的地基就需要挖得越深。

当科学大厦搭建到人工智能这一前所未有的高度时,无疑,它的地基也需要挖掘到前所未有的深度。

人工智能的下一层是什么?计算机科学、生命科学、语言学。

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