空间分析(56)空间点数据分析精品PPT课件
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空间数据分析分析解析(课堂PPT)
2)极差
上下四分位数之间的差值为半极差(H):
H Q3 Q1 极差是度量数据分散性的指标.
36
若数据序列 x1, x2 , , xn 符合正台分布总
体
N (, 2 ) ,则其总体的上下四分位数为:
31
探索性空间数据分析与可视化
1.EDA ESDA与可视化
EDA技术的特点是数据不做假设,而是 利用统计图表,图形和统计概括方法对数据 特征进行分析与描述,从而对数据进行更为 复杂的建模分析.
ESDA技术是EDA的推广,空间数据存 在自相关性,使数据无法满足独立性假设.
32
1.1EDA 与可视化基本方法 包括两种类型:1)计算EDA,2)图形EDA技术 1.1.1箱线图
7
空间分析的研究内容
1)空间数据模型与地理世界的表示 2)探索性空间数据分析与可视化 3)空间数据的性质 4)空间数据分析的点模式方法 5)面数据的空间分析方法与空间回归模型 6)空间连续数据的分析方法 7)地图代数与栅格数据建模技术
8
8)地理模型与决策支持 第2章 空间数据的性质
2.1地理世界的概念模型与数据模型 对现实世界进行高度抽象,概括其概念模型,
然后建立适应于计算机存储与表示的数据模型. 2.1.1地理世界的概念模型
9
1)离散实体
通过其独特的局部化特征相互区别,通过特 定属性的个体被识别,如建筑物,街道等.
离散对象观的重要特征是可以计数.
维数是离散实体的显著特征,实体自然被 抽象为点(只有位置的0维实体),线(具有长 度属性的一维实体)和多边形(占据一定面积 的2维实体).
均海拔高 县的产值
度
份额
道路.河流 区域的人 长度 均收入
土地利用 类型
上下四分位数之间的差值为半极差(H):
H Q3 Q1 极差是度量数据分散性的指标.
36
若数据序列 x1, x2 , , xn 符合正台分布总
体
N (, 2 ) ,则其总体的上下四分位数为:
31
探索性空间数据分析与可视化
1.EDA ESDA与可视化
EDA技术的特点是数据不做假设,而是 利用统计图表,图形和统计概括方法对数据 特征进行分析与描述,从而对数据进行更为 复杂的建模分析.
ESDA技术是EDA的推广,空间数据存 在自相关性,使数据无法满足独立性假设.
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1.1EDA 与可视化基本方法 包括两种类型:1)计算EDA,2)图形EDA技术 1.1.1箱线图
7
空间分析的研究内容
1)空间数据模型与地理世界的表示 2)探索性空间数据分析与可视化 3)空间数据的性质 4)空间数据分析的点模式方法 5)面数据的空间分析方法与空间回归模型 6)空间连续数据的分析方法 7)地图代数与栅格数据建模技术
8
8)地理模型与决策支持 第2章 空间数据的性质
2.1地理世界的概念模型与数据模型 对现实世界进行高度抽象,概括其概念模型,
然后建立适应于计算机存储与表示的数据模型. 2.1.1地理世界的概念模型
9
1)离散实体
通过其独特的局部化特征相互区别,通过特 定属性的个体被识别,如建筑物,街道等.
离散对象观的重要特征是可以计数.
维数是离散实体的显著特征,实体自然被 抽象为点(只有位置的0维实体),线(具有长 度属性的一维实体)和多边形(占据一定面积 的2维实体).
均海拔高 县的产值
度
份额
道路.河流 区域的人 长度 均收入
土地利用 类型
空间分析的基本方法PPT课件
第六章空间分析的基本方法空间分析的基本方法第六章空间分析的基本方法理解gis中模型的概念特点和作用掌握gis空间分析的一般步骤了解空间查询与量算的各种方法及其应用了解视觉信息复合分析的类型和用途理解叠置分析的概念和类型掌握多边形叠置分析的步骤和方法理解缓冲区的概念和作用并能说明其应用方法了解泰森多边形网络分析在地学中的主要用途了解空间插值的类型和方法了解空间信息分类和统计分析方法重点
第6页/共56页
四、空间分析的步骤
1. 建立分析的目的和标准 2. 准备空间操作的数据 3. 进行空间分析操作 4. 结合分析的目的和任务，对获得的新空间数据进行分析 5. 结果评价和解释 6. 产生最终的结果图和报表
第7页/共56页
第二节 空间查询与量算
一、空间查询
是按一定条件对空间目标的位置和属性信息进行查询，
空间分析 是综合分析空间数据的技术的通
称。空间分析有着十分丰富的内涵，它是构成地 理信息系统的核心部分之一，在整个地理数据的 应用中发挥着举足轻重的作用，也是GIS区别与 其它信息系统的一个显著标志。
分析技术:
空间图形数据的拓扑运算； 非空间属性数据运算； 空间和非空间数据的联合运算。
第1页/共56页
（1）点状地物（0维）：坐标； （2）线状地物（1维）：长度、方向、曲率； （3）面状地物（2维）：面积、周长、形状等； （4）体状地物（3维）：体积、表面积等。
第10页/共56页
2. 形状量算 面状目标物的外观是多变的，很难找到一个准确的量对其
进行描述。最常用的指标包括多边形的长短轴之比、周长面积 比等。其中绝大多数指标是基于面积和周长的。通常认为圆形 地物既非紧凑型也非膨胀性，则可定义其形状系数r为：
以形成一个新的数据子集
第6页/共56页
四、空间分析的步骤
1. 建立分析的目的和标准 2. 准备空间操作的数据 3. 进行空间分析操作 4. 结合分析的目的和任务，对获得的新空间数据进行分析 5. 结果评价和解释 6. 产生最终的结果图和报表
第7页/共56页
第二节 空间查询与量算
一、空间查询
是按一定条件对空间目标的位置和属性信息进行查询，
空间分析 是综合分析空间数据的技术的通
称。空间分析有着十分丰富的内涵，它是构成地 理信息系统的核心部分之一，在整个地理数据的 应用中发挥着举足轻重的作用，也是GIS区别与 其它信息系统的一个显著标志。
分析技术:
空间图形数据的拓扑运算； 非空间属性数据运算； 空间和非空间数据的联合运算。
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（1）点状地物（0维）：坐标； （2）线状地物（1维）：长度、方向、曲率； （3）面状地物（2维）：面积、周长、形状等； （4）体状地物（3维）：体积、表面积等。
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2. 形状量算 面状目标物的外观是多变的，很难找到一个准确的量对其
进行描述。最常用的指标包括多边形的长短轴之比、周长面积 比等。其中绝大多数指标是基于面积和周长的。通常认为圆形 地物既非紧凑型也非膨胀性，则可定义其形状系数r为：
以形成一个新的数据子集
第五章-空间分析的原理和方法PPT课件
线模式：表示地形的最普通线模式是一系列描述 高程曲线的等高线。地图（有等高线）便是数 字地面模型的现成数据源，用扫描仪在这些图 上自动获取DEM数据方面已做了许多工作。
• 另外是根据各局部等值线上的高程点，通过插 值公式计算各点的高程，得到DEM。
-
7
• 点模式： • 人工网格法：将地形图蒙上格网，逐格读取中心
-
9
DEM的表示方法
-
10
DEM的应用
不论DEM是高程矩阵、数组、规则的点数据，还是三角网数据等 形式，都可以从中获得多种派生产品。
获得多种（不同类型）的基础图件
三维方块图、剖面图及地层图：三维方块图是最为人们熟 悉的数字地面模型的形式之一。现在已有许多可供三 维方块图计算用的标准程 序，这些程序用线条描绘或阴影栅格显示法表示规则 或不规则x、Y、Z数据组的立体图形。三维方块图在显 示多种土地景观信息中非常有用，它是土地景观设计 和森林覆盖模拟的基础。
空间统计叠合：一般用于提取某个区域范围内某些专题内容
的数量特征。
2 1
地貌图
1
3
2
行政图
A B
土壤图
a
c
e
d
g
b
f
土壤图
2A
1A
2B
1B
合成叠合
合成图
-
区 域
类 型 数
面积 a b…
14
…
23
…
… … ………
统计表
统计叠合
16
二、空间分析类型
1、根据叠合对象图形特征可分为：
并
2
1
3
叠
A
C
A 34 C 2
值的方向。这两个因素基本上能满足环境科学分析
• 另外是根据各局部等值线上的高程点，通过插 值公式计算各点的高程，得到DEM。
-
7
• 点模式： • 人工网格法：将地形图蒙上格网，逐格读取中心
-
9
DEM的表示方法
-
10
DEM的应用
不论DEM是高程矩阵、数组、规则的点数据，还是三角网数据等 形式，都可以从中获得多种派生产品。
获得多种（不同类型）的基础图件
三维方块图、剖面图及地层图：三维方块图是最为人们熟 悉的数字地面模型的形式之一。现在已有许多可供三 维方块图计算用的标准程 序，这些程序用线条描绘或阴影栅格显示法表示规则 或不规则x、Y、Z数据组的立体图形。三维方块图在显 示多种土地景观信息中非常有用，它是土地景观设计 和森林覆盖模拟的基础。
空间统计叠合：一般用于提取某个区域范围内某些专题内容
的数量特征。
2 1
地貌图
1
3
2
行政图
A B
土壤图
a
c
e
d
g
b
f
土壤图
2A
1A
2B
1B
合成叠合
合成图
-
区 域
类 型 数
面积 a b…
14
…
23
…
… … ………
统计表
统计叠合
16
二、空间分析类型
1、根据叠合对象图形特征可分为：
并
2
1
3
叠
A
C
A 34 C 2
值的方向。这两个因素基本上能满足环境科学分析
《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。
空间分析-空间点数据分析
空间分析-空间点数据分析
目录
• 空间点数据概述 • 空间点数据的处理 • 空间点数据的分析方法 • 空间点数据的应用案例 • 空间点数据分析的未来发展
01
空间点数据概述
空间点数据的定义
空间点数据
指在地理空间中以点形式存在的数据， 通常用于表示地理位置、物体位置或 事件发生地点等。
特点
具有空间位置信息，可以描述地理实来自体在二维平面上的分布情况，是地理 信息系统（GIS）中重要的数据类型 之一。
详细描述
通过计算空间点之间的距离和方向，以及它们之间的相似性和差异性，可以确定这些点在空间上是否 聚集、分散或随机分布。
空间分布分析
总结词
空间分布分析是研究空间点数据的分布特征 和规律的一种方法。
详细描述
通过统计和可视化空间点在地理空间中的分 布情况，可以了解它们的集中或分散程度， 以及它们的空间模式和趋势。
空间点数据的来源
实地调查
通过实地调查获取的点数据，如地标、 测量点等。
地图数字化
将纸质地图或栅格地图数字化后得到 的点数据。
遥感影像
通过遥感影像解译得到的点数据，如 卫星定位系统（GPS）获得的地理位 置信息。
统计数据
各类统计数据中包含的地理位置信息， 如人口普查、商业网点等。
空间点数据的应用
城市规划
利用人工智能和机器学习技术，实现空间点 数据的自动化处理和分析，提高数据处理效 率。
数据解释性增强
利用人工智能技术，提高空间点数据的可解 释性和可视化效果，帮助用户更好地理解和 分析数据。
感谢您的观看
THANKS
VS
异常值检测
通过统计方法或可视化手段，识别并处理 异常值，避免对分析结果产生影响。
目录
• 空间点数据概述 • 空间点数据的处理 • 空间点数据的分析方法 • 空间点数据的应用案例 • 空间点数据分析的未来发展
01
空间点数据概述
空间点数据的定义
空间点数据
指在地理空间中以点形式存在的数据， 通常用于表示地理位置、物体位置或 事件发生地点等。
特点
具有空间位置信息，可以描述地理实来自体在二维平面上的分布情况，是地理 信息系统（GIS）中重要的数据类型 之一。
详细描述
通过计算空间点之间的距离和方向，以及它们之间的相似性和差异性，可以确定这些点在空间上是否 聚集、分散或随机分布。
空间分布分析
总结词
空间分布分析是研究空间点数据的分布特征 和规律的一种方法。
详细描述
通过统计和可视化空间点在地理空间中的分 布情况，可以了解它们的集中或分散程度， 以及它们的空间模式和趋势。
空间点数据的来源
实地调查
通过实地调查获取的点数据，如地标、 测量点等。
地图数字化
将纸质地图或栅格地图数字化后得到 的点数据。
遥感影像
通过遥感影像解译得到的点数据，如 卫星定位系统（GPS）获得的地理位 置信息。
统计数据
各类统计数据中包含的地理位置信息， 如人口普查、商业网点等。
空间点数据的应用
城市规划
利用人工智能和机器学习技术，实现空间点 数据的自动化处理和分析，提高数据处理效 率。
数据解释性增强
利用人工智能技术，提高空间点数据的可解 释性和可视化效果，帮助用户更好地理解和 分析数据。
感谢您的观看
THANKS
VS
异常值检测
通过统计方法或可视化手段，识别并处理 异常值，避免对分析结果产生影响。
空间数据分析 ppt课件
综合了城市内部各小区的位置特征。通过距离（可
以结合时间、阻力等线路因素）反映城市中心与区
内各部分之间的具体联系。
5）标准面积指数
S
A As A As
式中：S为标准面积指数；
A为区域面积；As为与区域面
积相等的等边三角形面积。
标准面积指数能反映城市
形状的破碎程度。城市形状
越破碎，则其与等边三角形
4）放射状指数(RADIAL SHAPE INDEX)
放射状指数有两个不同的计算公式，较常使用的
计算公式为：
n
n
放射状指数= | (100di / di ) (100 / n) |
i 1
i 1
式中，di 是城市中心到第i地段或小区中心
的距离，n为地段或小区数量。
这一指标不单纯是从抽象的形状入手，而是
的交集越小而并集越大，所
以其比值越小。不过，通常
认为圆才是真正的紧凑形状，
而并不是等边三角形。
5.坡度和坡向
坡度：水平面与局部地表之间夹角的正切值，包含斜度 （高度变化的最大值比率，常称为坡度）和坡向（变化比率 最大值的方向）
影响到地区的稳定度及水流速度；
坡度的缓急可以从等高线的疏密程度判知； (1) 等高线较疏的地区，地势较平坦；
缓冲区分析 则是对一组或一类地物按缓冲的距离条件， 建立缓冲区多边形，然后将这一图层与需要进行缓冲区分析 的图层进行叠置分析，得到所需结果的一种空间分析方法。
缓冲区分析适用于点、线或面对象，如点状的居民点、 线状的河流和面状的作物区等。
邻域半径R即缓冲距离（宽度），是缓冲区分析的主要数 量指标，可以是常数或变量。
空间对象还可以生成多个缓冲带。
空间分析(56)空间点数据分析精品PPT课件
：2.0, 0.5, 0.31, 0.15
样方分析主要依据点密度， 而不是 点之间的相互关系，所以不能区别 图示的两种情况：
样方分析不能探测区域内的变化。
总的模式是分散的，但局部有聚集现象。
②样方分析的统计检验-方差均值比的x2检验
如何比较精确地检验零假设？
H0：没有空间模式
假设在一区域内通过随机放点来模拟零假设，并计算 其方差-均值比（VMR）。更进一步地，假如重复 模拟1000次，得到模拟结果的直方图，当H0为真时， 1000次VMR的均值将接近于1。直方图中VMR的尾 部值（VMR的抽样分布），当零假设为真时相对 稀少。
p
#
.S[C(p,r)]
r2
其中：C(p,r) 是以待估点p为 圆心、r为半径的圆。
带宽：r 如果 r太大/小，那么…… ? r 固定？ r 变化？
Kernel Windows
边界?
© Paul Bolstad, GIS Fundamentals
带宽选择是核密度估计中一个具有挑战性 的问题，可以采用不同的带宽对同一问题 进行分析，探测模式的异质性。
如果观测模式的VMR大于VMRH，则拒绝零假 设，相对于随机模式而言观测值更趋于均匀分
布；如果观测模式的VMR小于VMRL，也拒绝 零假设，相对于随机模式而言观测值更趋于聚
集分布。
当H0为真时VMR的抽样分布
如果观测到VMR的极值（大于VMRH或小于 VMRL），则拒绝没有空间模式的零假设。在 这种情况下，1）零假设实际上是真的，而我
二阶效应(Second-Order Effects) – 事件间的相对位置和距离具有决定作用。 如，空间相互作用。
3. 点数据分析
3.1 基于密度的方法：测度一阶效应 ① 样方分析 ② 样方分析的统计检验 ③ 核密度估计
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2.000
Var/Mean 1.111
随机
2 2 2 2 2
Quadrat # 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
2 2 2 2 2
x
Number of Points
Per Quadrat
2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 20
(xi -xa )^2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Variance Mean
Var/Mean
0.000 2.000 0.000
均匀
0
0
0
0
10
10
0
0
0
0
x
Number of
Quadrat Points Per
#
Quadrat (xi -xa )^2
抢 劫 案
Data
城市发展的空间演变模式
星罗棋布的村庄
来源：USGS
Arp 272是两个螺旋星云——NGC 6050 和 IC 1179相撞形成的，这两个星云的螺旋 臂相互扭结在一起。它们是武仙座星群的一部分。武仙座星群是已知的宇宙中最 大的结构：所谓的长城的一部分。Arp 272距离地球大约4.5亿光年。
聚集分布：许多点集中在一个或少数几个区域， 大面积的区域没有或仅有少量点。总体中一个 或多个点的存在影响其它点在同一取样单位中 的出现概率。
点数据的三种基本空间分布模式
随机
均匀
聚集
怎样描述点模式?
一阶效应(First-Order Effects) – 事件间的绝对位置具有决定作用，单位面 积的事件数量在空间上有比较清楚的变化。 如，空间上平均值/密度的变化。
有影响 – 如果样方太大/小，那么 ……?
随机抽样方法： – 有增加样本量的作用 – 可以描述一个没有完全数据的
空间点过程
样方形状
The term “Quadrat” strictly means a four sided figure, but in practice this term is used to mean any sampling unit, whether square, rectangular, circular, hexagonal or even irregular in outline.
D ata 点数据
V isu alizatio n
可视化
E x p lo ratio n
探索分析
M o d ellin g
建模
描述性分析
模式分析
平均中心 标准距离
样 方 分 析 (QA) 核 密 度 估 计 (KDE) 最 近 邻 距 离 (NND) G函数 F函 数 K函数
自相关
全局分析
聚集存在
二阶效应(Second-Order Effects) – 事件间的相对位置和距离具有决定作用。 如，空间相互作用。
3. 点数据分析
3.1 基于密度的方法：测度一阶效应 ① 样方分析 ② 样方分析的统计检验 ③ 核密度估计
3.2 基于距离的方法：测度二阶效应 ① 最近邻距离： G 函数、 F 函数 ② 最近邻距离的统计检验 ③ K 函数 (K Function)
第五讲 空间点数据分析
--Spatial Point Data Analysis--
1. 引言 2. 点数据概述 3. 点数据分析
1. 引言
点模式分析由植物学家和生态学家在 1930s应用。但是，随后许多不同领域也 开始应用点模式分析，如考古学、流行 病学、天文学和犯罪学。
一般来说，点模式分析可以用来描述任 何类型的事件数据（incident data）。因 为每一事件都可以抽象化为空间上的一 个位置点。
随机 均匀 聚集
3
1
5
0
2
1
1
3
3
1
Quadrat # 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
x
Number of Points Per
Quadrat
3 1 5 0 2 1 1 3 3 1 20
(xi -xa )^2 1 1 9 4 0 1 1 1 1 1 20
Variance 2.222
Mean
局部分析
点模式分布
随机 均匀 聚集
聚集存在
空间点数据分析架构
热点探测Biblioteka 3. 点数据分析3.1 基于密度的方法
① 样方分析(Quadrat analysis) ② 样方分析的统计检验 ③ 核密度估计 (Kernel Density Estimation)
①样方分析-两种方式
利用所有点： – 样方的形状、大小、方向对结果
混凝土（10×10×10毫米） （白色为切的刚玉颗粒，黑色为气孔）
轧制钢横截面（100×100 微米）573个碳化物颗粒中心
血液样本（红细胞为黑色） 矩形大小：225×182 微米
细胞表面的蛋白质位置 矩形大小：107×119 微米
“点”模式在自然与社会经济中普遍 存在。
识别空间点模式(spatial point pattern)的 目的是为了更好地理解空间点过程 (spatial point progress)，揭示隐藏在空 间模式表象之下的空间过程的机理。
样方分析步骤
a). 研究区域中打上网格，建议方格大小为： QuadratSize = 2A /n
A：研究区域面积，n：点的个数。
b). 确定每个网格中点的个数。 c). 计算均值(Mean)、方差(Var)和方差均值比:VMR=Var/Mean
– 对于均匀分布，方差=0，因此VMR的期望值= 0； – 对于随机分布，方差=均值，因此VMR的期望值= 1； – 对于聚集分布，方差大于均值。因此VMR的期望值 >1 。
Arp 240是一对大小相似的螺旋星云——NGC 5257 和NGC 5258。这两个星系显然通 过一个暗淡的恒星桥相互作用。它们两个的中心都有超大质量黑洞。Arp 240位于室 女座内，距离地球大约3亿光年。
ESO 99-4是一个拥有奇特形状的星系，它可能是一个早期合并过程的残余物，没有成形。ESO 99-4位于北 三角座内，距离地球大约4亿光年。
— 空间随机/ 聚集/均匀 — 过程建模
2. 点数据概述
空间点数据的三种基本分布模式
随机分布：任何一点在任何一个位置发生的概率 相同，某点的存在不影响其它点的分布。又称 泊松分布(Poisson distribution)。
均匀分布：个体间保持一定的距离，每一个点尽 量地远离其周围的邻近点。在单位(样方)中个 体出现与不出现的概率完全或几乎相等。