第五章 空间数据的可视化表达
环境地理信息系统与空间分析
● 04
第4章 环境规划与风险评估
环境规划中的空 间布局分析
在环境规划中，空间布局分析是至关重要的一 环。通过环境敏感区划、生态红线划定以及土 地利用规划等手段，确保合理利用土地资源， 保护环境的同时实现可持续发展。
环境风险评估模型
污染扩散模型
生态服务价值评估模 型
评估环境污染的传播范围和影响衡量生态系统对人类的服务 价值
生态环境监测与保护
实时监测环境变化 精准预警生态风险
空间大数据的挖掘与应用
挖掘数据潜力 支持空间规划决策
EGIS的应用前景
EGIS将在未来的发展中发挥越来越重要的作用， 为智慧城市的建设提供技术支持和智能决策。 生态环境监测与保护方面，EGIS可以帮助保护 生态环境，提供有效的环境保护措施。空间大 数据的挖掘与应用将成为EGIS未来的发展方向， 通过对大数据的分析和利用，提升空间数据价 值，为社会发展提供更多可能性。
灾害风险评估模型
预测自然灾害可能带来的风 险
环境规划决策支持系统
空间多标准决策方法
综合考虑多种因素进行决策 保证决策结果的全面性
空间权重评估方法
确定不同因素的重要程度 为决策提供科学依据
空间优先排序模型
根据优先级对空间要素进行排序 有效进行规划决策
环境规划实践案例分析
城市气候适宜性评估
评估城市气候对居民的适宜程度
EGIS的应用前景
面向智慧城市的发展 提升城市管理效率
空间大数据的挖掘与 应用
发掘数据潜力
生态环境监测与保护 保护环境资源
EGIS的应用前景
面向智慧城市的发展
提升城市管理效率
生态环境监测与保护
保护环境资源
空间大数据的挖掘与应用
空间分析的原理和方法
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 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。
V5
e5
e6
e1 V2 V1 V2 V3 V4 V5
v1 0 v2 1 D (G ) v3 1 v4 1 v5 1 1 0 1 0 0 1 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0
e3
e4 V3
e2
v1 v2 D (G ) v3 v4 v5
• 坡度图与坡向图：坡度定义为水平面与局部地表之 间的正切值。它包含两个成分：斜度——高度变化 的最大比率(常称为坡度)；坡向——变化比率最大 值的方向。这两个因素基本上能满足环境科学分析 的要求。 • 地貌晕渲图：制图工作者用一种“阴影立体法”表 示地表形状即地貌晕渲法。有了DEM，地貌晕渲图能 自动精确地实现。
距离
O
A
B
C
P
视线平面投影
通视剖面图
第二节
空间叠合分析
一、什么是空间叠合分析？是指在统一空间参照系统条件 下，每次将同一地区两个地理对象的图层进行叠合，以产生 空间区域的多重属性特征，或建立地理对象之间的空间对应 关系。
第五章--数据处理和可视化表达-学业水平考试总复习
C.数据规模大
D.数据处理速度快
2某超市曾经研究销售数据，发现购买方便面的顾客购买火腿肠、卤蛋等商品的概率
很大，进而调整商品摆放位置。这种数据分析方法是（ C ）
A.聚类分析
B.分类分析
C.关联分析
D.回归分析
【典型例题】
3.小智通过网络问卷收集同学们课外阅读时间的百分比分布情况，下列可以用于分
析调查数据的是( A )
D. XML
【典型例题】
6.利用Python采集网络数据时，导入扩展库的关键字是import。（ A ）
7.从互联网产生大数据的角度来看，大数据具有的特征是“4V”特征：大量、多样、
高价值密度、低速。( B )
8.网络数据采集法主要通过网络爬虫或网站公开API的方式获取网络爬虫，从网页的
URL开始获取。( A )
Seaborn：关注统计模型的可视化，高度依赖Matplotlib Bokeh：实现交互式可视化，可通过浏览器呈现
【知识梳理】
一、认识大数据
（一）大数据的概念
大数据：无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行高效捕捉、管理和处理的数据集合，是需要 新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
A.饼图
B.折线图 C .动态热力图
D.词云图
4.下列关于大数据的特征，说法正确的是（ D ）。
A．数据价值密度高
B．数据类型少
C．数据基本无变化
D．数据体量巨大
5.网络数据采集法，主要通过网络爬虫或网站公开API的方式获取，网络爬虫从网页
的( A )开始获取。
A. URL
B. WWW C. HTML
（二）数据可视化表达的工具
《测绘学概论》课程笔记
《测绘学概论》课程笔记第一章：测绘学总论1.1 测绘学的基本概念测绘学是一门研究地球形状、大小、重力场、表面形态及其空间位置的科学。
它的主要任务是对地球表面进行测量，获取地球表面的空间信息，并对其进行处理、分析和应用。
测绘学的研究对象包括地球的形状、大小、重力场、表面形态等自然属性，以及人类活动产生的各种地理现象和空间信息。
1.2 测绘学的研究内容测绘学的研究内容主要包括以下几个方面：（1）大地测量学：研究地球的形状、大小和重力场，建立地球的数学模型，为各种测量提供基准。
（2）摄影测量学：利用航空或卫星摄影技术，获取地球表面的空间信息，并通过图像处理技术对其进行解析和应用。
（3）全球卫星导航定位技术：利用卫星导航系统，如GPS、GLONASS、北斗等，进行地球表面空间位置的测量和定位。
（4）遥感科学与技术：利用遥感技术，如卫星遥感、航空遥感等，获取地球表面和大气的物理、化学和生物信息，并进行处理和应用。
（5）地理信息系统：利用计算机技术，对地理空间信息进行采集、存储、管理、分析和可视化，为地理研究和决策提供支持。
1.3 测绘学的现代发展随着科技的发展，测绘学进入了一个新的发展阶段。
现代测绘技术主要包括卫星大地测量、数字摄影测量、激光扫描、遥感技术、地理信息系统等。
这些技术的发展，使得测绘工作更加高效、精确和全面，为地球科学、资源调查、环境保护、城市规划等领域提供了强大的支持。
1.4 测绘学的科学地位和作用测绘学在科学体系中占有重要地位，它是地球科学的基础学科之一，为其他学科提供了重要的数据支持。
同时，测绘学在国民经济和国防建设中发挥着重要作用，如土地管理、城市规划、环境监测、资源调查、灾害预警等，都离不开测绘学的支持。
第二章：大地测量学2.1 概述大地测量学是测绘学的一个重要分支，主要研究地球的形状、大小、重力场及其变化，建立地球的数学模型，为各种测量提供基准。
大地测量学具有广泛的应用，如地球科学研究、资源调查、环境保护、城市规划等。
空间数据的可视化表达和符号化表现
1.1、单一符号
采用大小、形状、颜色都统一的点状，线状或者 面状符号来表达制图要素。
特点：单一符号设置方法忽略了要素在数量，大 小等方面的差异，只能反映制图要素的地理位置 而不能反映要素的定量差异。
改变符号类型、 大小、颜色
注意：这里只保存显示效果，下次打开文件 时仍然是默认显示（将文件移除后重新添加 查看效果），所以在作图时要将文件作为 ArcMap文档的一部分保存；
5
符号化有两个含义：在地图设计中，地图 数据的符号化是指利用符号将连续的数据 进行分类分级、概括化、抽象化的过程。 在数字地图转换为模拟地图过程中，地图 的符号化指的是将已处理好的地图数据恢 复成连续图形，并附之以不同符号表示的 过程。
6
点状要素
通过点状符号的形状、色彩、
大小等表示不同的类型或不同的等级；
空间数据的可视化表达和符号化表现
可视化，也称作科学计算可视化，它将符号或 数据转换为直观的几何图形，便于研究人员观 察其模拟和计算过程。可视化包括了图像综合， 这就是说，可视化是用来解释输入到计算机中 的图像数据，并从复杂的多维数据中生成图像 的一种工具。是地图数据的屏幕显示。
1
1)地图数据的可视化表示 可以根据数字地图数据分类、分级特
点，选择相应的视觉变量(如形状、尺寸、 颜色等)，制作全要素或分要素表示的可 阅读的地图，如屏幕地图、纸质地图或 印刷胶片等等。
2
2)地理信息的可视化表示 是利用各种数学模型，把各类统计数
据、实验数据、观察数据、地理调查资 料等进行分级处理，然后选择适当的视 觉变量以专题地图的形式表示出来，如 分级统计图、分区统计图、直方图等。 这种类型的可视化体现了科学计算可视 化的初始含义。
空间数据可视化技术研究
空间数据可视化技术研究随着时代的发展和技术的不断改进，人们对于数据可视化技术的需求也越来越高。
空间数据可视化技术就是其中的一种，它可以让人们更加直观地了解和理解地球和宇宙的各种现象。
一、空间数据可视化技术的基础空间数据可视化技术的基础是三维数字模型，它是在计算机上根据大量的空间数据所构建的一个虚拟空间。
这个虚拟空间中包含了地球的表面、大气层、海洋、气象、人口分布等各种信息。
在这个虚拟空间中，我们可以更加直观地感受和观察地球上的各种现象。
二、空间数据可视化技术的应用空间数据可视化技术的应用范围非常广泛，从地质勘探到城市规划等各个领域都有着重要的作用。
其中，以下几个领域是比较典型的：1. 地理信息系统地理信息系统主要是通过空间数据可视化技术来获取地球上各种各样的地理信息，例如地形、土地利用、地质构造、气候和气象、交通、人口等。
然后对这些信息进行分析和处理，以便于更好地进行城市规划、自然资源管理和风险预警等工作。
2. 天文学在天文学中，空间数据可视化技术主要应用于天体的观测和研究。
通过建立三维数字模型，可以更加直观地观察和分析星球、恒星和星系的运动和结构，深入了解宇宙的演化规律。
3. 地震预测空间数据可视化技术在地震预测方面也有着非常重要的应用。
通过对地球的地震活动进行三维可视化分析，可以更好地掌握地质构造和地震规律。
这有助于提高地震预测的准确性和及时性，并为地震救援提供重要的支持。
三、空间数据可视化技术的未来发展随着科技的不断进步和应用领域的不断扩大，空间数据可视化技术的未来前景无限。
未来的研究方向主要包括以下几个方面：1. 基于云计算的可视化平台随着云计算技术的普及和应用，基于云计算的可视化平台将成为未来的趋势。
通过在云端建立大规模的空间数据库和可视化平台，可以更好地满足用户的需求，提供更高效、更可靠、更安全的可视化服务。
2. 深度学习的应用随着人工智能和深度学习技术的不断发展，将会有更多的应用场景涌现。
高中信息技术必修课件数据的可视化表达
汇报人：XX 20XX-01-26
目录
• 数据可视化概述 • 数据可视化基本原理 • 数据可视化工具与技术 • 数据可视化实践案例 • 数据可视化设计原则与技巧 • 数据可视化挑战与未来发展
01 数据可视化概述
数据可视化的定义与意义
定义
数据可视化是指将大量数据转化 为视觉形式的过程，利用图形、 图表、图像和动画等手段，直观 地展现数据的内在结构和规律。
案例三：散点图在相关性分析中的应用
数据来源
两个变量的一组观测值。
实现步骤
收集数据、清洗数据、绘制散点图、添加趋势线 等。
ABCD
可视化方法
使用散点图展示两个变量之间的关系。
案例分析
通过散点图可以初步判断两个变量之间是否存在 相关性，以及是正相关还是负相关。
案例四：热力图在网站流量分析中的应用
可视化方法
视觉感知与认知原理
视觉感知
人类视觉系统对光信号进行接 收、处理和解释的过程，包括 颜色感知、形状感知、深度感
知等。
认知原理
人类大脑对视觉信息进行加工 、组织和理解的过程，涉及记 忆、学习、推理等认知活动。
视觉层次
根据视觉元素的重要性和关联 性，将数据分层展示，以便观 众能够快速抓住关键信息并形 成整体认识。
使用热力图展示网站不同页面的访问量。
B A 数据来源
网站的访问日志数据。
C
D
案例分析
通过热力图可以直观地看出网站哪些页面 受欢迎，哪些页面需要优化，有助于网站 运营人员制定改进策略。
实现步骤
收集数据、清洗数据、绘制热力图、设置 颜色映射等。
05 数据可视化设计 原则与技巧
GIS课件 2空间数据的可视化表达
20112011-3-23
彭水县CBRE 彭水县CBRE band5
25
20112011-3-23
彭水县CBRE 彭水县CBRE band4
26
20112011-3-23
彭水县CBRE 彭水县CBRE band2
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彭水县CBRE 彭水县CBRE band432
– 分级级数 – 分级方法
同矢量
将栅格数据对应的属性值进行分类，例如 高程、坡度、污染物浓度或人口密度等。
20112011-3-23
21
拉伸色彩（Stretched） 拉伸色彩（Stretched）
– 许多栅格反映的是诸如气温、降雨、光谱值、太阳照射角、 等连续型数据，则使用拉伸方式显示。 – 通常将栅格的属性值按照一定的方法拉伸到0－255，然后 通常将栅格的属性值按照一定的方法拉伸到0 255，然后 用灰度显示。通常使用的有线形拉伸方法、阶段线形拉伸 方法、非线形拉伸方法等。 – 将灰度转换为其他颜色。
矢量线图层
– 按照栅格尺寸的间距采样，通过提取栅格表面高 程从而获得高程（Z 程从而获得高程（Z值）。 – ArcGIS/ArcToolbox/3D Analyst Tools/Functional Surface/Interpolate Shape – ArcSence中显示 ArcSence中显示
20112011-3-23
39
6.3.1版面设计
地图模板操作 图面尺寸设置 图框与底色设置
20112011-3-23
40
6.3.2制图数据操作
制图数据
– 设置数据组属性 – 旋转数据组 – 图层上下顺序及透明度设置
空间可视化方法
空间可视化方法
空间可视化方法是指通过图形、图像或者虚拟三维模型等方式，将空间数据捕捉并展示出来的方法。
以下是一些常见的空间可视化方法：
1. 空间数据图表化：将空间数据以图表的方式展示出来，如柱状图、折线图、散点图等。
这种方法适用于对空间数据的整体分布和趋势进行分析。
2. 地图可视化：将空间数据在地图上展示出来，通过地图的形式来展示各个地点的分布、属性或者关系。
这种方法适用于地理信息系统（GIS）应用中的空间数据可视化。
3. 3D 场景可视化：使用虚拟现实技术将空间数据呈现为三维
场景。
例如，通过使用三维建模软件来创建城市模型，将地理数据与建筑模型结合起来展示。
4. 热力图可视化：使用颜色或者渐变的透明度来表示空间区域的密度或者强度。
通过这种方式可以直观地展示出空间数据的热点分布。
5. 轨迹可视化：将移动物体的轨迹以线形或者点状的方式展示出来。
这种方法适用于对移动物体的行为进行分析，比如航班轨迹、车辆追踪等。
这些空间可视化方法可以帮助人们更好地理解和解释空间数据，从而支持决策制定和问题解决。
如何进行地理空间数据的可视化和分析
如何进行地理空间数据的可视化和分析地理空间数据的可视化和分析是近年来非常热门的话题，它为我们带来了许多新的机遇和挑战。
地理空间数据是指与地理位置或空间相关的各类数据，包括地图数据、位置数据、地理信息系统数据等。
在大数据时代，地理空间数据的规模呈现爆炸式增长，如何有效地处理和分析这些数据成为了一个关键问题。
一、地理空间数据的可视化地理空间数据的可视化主要通过地图来实现。
地图作为一种视觉化工具，可以将复杂的数据呈现在二维或三维空间中，使人们可以更直观地理解和分析数据。
在地理空间数据的可视化过程中，我们可以运用各种技术和工具，如地图绘制软件、地理信息系统等。
地图绘制软件是进行地理空间数据可视化的基础工具。
通过这些软件，我们可以自定义地图的样式、添加各种地理要素，如地理边界、河流、道路等。
同时，通过地图绘制软件，我们也可以将数据与地理位置进行关联，将数据可视化地展示在地图上。
另一个常用的地理空间数据可视化工具是地理信息系统（GIS）。
GIS是一种基于电子地图技术的信息管理系统，它能够处理和分析地理空间数据。
通过GIS，我们可以对地理空间数据进行查询、分析和可视化展示。
GIS还提供了一系列的空间分析工具，如缓冲区分析、热点分析等，可以帮助我们深入理解地理数据背后的规律和关联。
二、地理空间数据的分析地理空间数据的分析是通过对数据进行统计和建模来揭示其内在规律和潜在关系的过程。
地理空间数据的分析可以帮助我们发现地理现象的空间分布特征、变化趋势和影响因素，为决策提供科学依据。
在进行地理空间数据分析时，我们可以运用一系列的分析方法和技术。
其中，空间统计分析是其中的重要方法之一。
空间统计分析通过对地理空间数据的统计特征进行量化和分析，揭示地理对象之间的相互依存关系。
空间自相关分析、点格局分析、空间插值等是常用的空间统计分析手段。
另外，地理空间数据分析还可以运用机器学习和人工智能等技术进行预测和建模。
机器学习技术通过训练模型，从历史数据中学习地理现象的规律，并应用到新的数据中进行预测和建模。
第五次上机练习-空间数据可视化表达
空间数据可视化表达可视化，也称作科学计算可视化，它将符号或数据转换为直观的几何图形，便于研究人员观察其模拟和计算过程。
包括以下三个方面：1）地图数据的可视化表达：是地图数据的屏幕显示。
可以根据数字地图数据分类、分级特点，选择相应的视觉变量（如形状、尺寸、颜色等），制作全要素或分要素表示的可阅读的地图，如屏幕地图、纸质地图或印刷胶片等。
2）地理信息的可视化表示：是利用各种数学模型，把各类统计数据、试验数据、观察数据、地理调查资料等进行分级处理，然后选择适当的视觉变量以专题地图的形式表示出来，如分级统计图、分区统计图、直方图等。
3）空间分析结果的可视化表示：地理信息系统的一个很重要的功能是空间分析，分析的结果往往以专题地图的形式来描述。
一数据符号化数据符号化是将已处理好的地图数据恢复成连续图形，并附之以不同符号表示的过程。
符号化的原则是按实际形状确定地图符号的基本形状，以符号的颜色或者形状区分事物的性质。
一般，符号化方法分为以下几类：单一符号、分类符号、分级符号、分级色彩、比率符号、组合符号、统计符号、色彩阴影等。
由于单一符号设置是ArcMap符号系统中加载新数据层所默认的表示方式，设置非常简单，下面介绍几种其他常用的符号设置方法。
1.1分类符号设置打开数据usastates，以states_name为例。
1.2分级符号设置（1） 分级色彩设置打开数据usastates，以2003年的人口密度为例。
（2） 分级符号设置打开数据usastates，以2003年的人口为例。
1.3统计符号设置打开数据usastates，以不同人种数量为例。
1.4组合符号设置打开数据usastates和usa census cities，城市分类与人口数量一体为例。
1.5栅格影像地图设置打开数据RS image二专题地图编制2.1 版面设计☆地图模板操作打开file/New，比较不同的模板。
☆图面尺寸设置单击View下的Layout View命令，进入版面视图。
第五章空间数据的可视化表达
2
2)地理信息的可视化表示
是利用各种数学模型，把各类统计数 据、实验数据、观察数据、地理调查资 料等进行分级处理，然后选择适当的视 觉变量以专题地图的形式表示出来，如 分级统计图、分区统计图、直方图等。 这种类型的可视化体现了科学计算可视 化的初始含义。
查看分类 方法
分级属性中默认要素的分级方案是Natual Breaks，它是在分级数确定的情况下，通 过聚类分析将相似性最大的数据分在同 一级，差异性大的分在不同级，这种方 法可以保持较好数据的统计特性，但分 级界限往往是任意数，不符合常规制图 需要。
23
选择分类方法 为手动；
在中断值中依 次输入数值
查看分类符号属性
双击红框中的线 符号改变线类型；
单击类型红框中 的名称改变标注 名称；
查看符号化后的 公路，以及内容 列表中的变化；
1.3、分级色彩
将要素属性数值按照一定的分级方法分成若干级别之后， 用不同的颜色来表示不同级别。每个级别用来表示数值的 一个范围，从而可以明确反映制图要素的定量差异。
第五章 空间数据的可视化表达
可视化，也称作科学计算可视化，它将符号或数据转 换为直观的几何图形，便于研究人员观察其模拟和计 算过程。可视化包括了图像综合，这就是说，可视化 是用来解释输入到计算机中的图像数据，并从复杂的 多维数据中生成图像的一种工具。是地图数据的屏幕 显示。
1
1)地图数据的可视化表示
5
符号化有两个含义：在地图设计中，地 图数据的符号化是指利用符号将连续的 数据进行分类分级、概括化、抽象化的 过程。在数字地图转换为模拟地图过程 中，地图的符号化指的是将已处理好的 地图数据恢复成连续图形，并附之以不 同符号表示的过程。
地理信息系统中的空间数据分析与可视化方法
地理信息系统中的空间数据分析与可视化方法地理信息系统（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。
空间数据分析和可视化是GIS的核心功能之一，它们对于地理数据的理解和决策支持起着至关重要的作用。
本文将介绍地理信息系统中的空间数据分析与可视化方法。
一、空间数据分析方法1. 空间查询空间查询是GIS中最常用的功能之一，它允许用户通过地理位置来查询数据。
常见的空间查询包括点查询、线查询、区域查询和邻域查询。
通过空间查询，用户可以从海量的地理数据中快速准确地检索到自己需要的信息。
2. 空间统计空间统计是对地理现象的分布、聚集和相关性等方面进行统计分析的方法。
它可以帮助我们了解地理现象的空间分布规律，并发现其中的模式和趋势。
常用的空间统计方法包括点模式分析、线模式分析和面模式分析等。
3. 空间插值空间插值是在已有的离散空间数据点之间进行数值推算的方法，用于生成连续的空间数据表面。
通过空间插值，我们可以根据有限的观测数据推测出整个区域的数据分布情况。
常见的插值方法有反距离加权法、克里金插值法和样条插值法等。
4. 空间网络分析空间网络分析是将空间数据和网络数据结合起来进行分析的方法。
它可以帮助我们解决路径规划、网络最短路径、服务范围分析等问题。
通过空间网络分析，我们可以优化交通路线、确定最佳服务位置，并提供决策支持。
二、空间数据可视化方法1. 点图和符号地图点图和符号地图是最常见的空间数据可视化方法之一，用于表示点状要素的分布情况。
点图通过在地图上以点的形式表示要素，并结合不同的符号来显示不同的属性。
符号地图则是在点图的基础上，根据要素的属性值来选择不同的符号类型和大小。
点图和符号地图可以直观地展示地理现象的分布情况，帮助我们快速了解地理特征。
2. 等级符号地图等级符号地图是一种将要素的数量级和属性值同时表示的可视化方法。
它通过符号的大小、颜色和形状等来表示要素的属性值，从而使观察者能够直观地判断要素的数量和属性差异。
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17
选择符号的宽度
18
设置后的效果
19
5.2 分类符号设置 分类符号表示方法是根据数据层要 素属性值来设置地图符号的，具有相 同属性值的要素采用相同的符号，而 属性值不同的要素应用不同的符号， 符号的差异表现在符号的形状、大小、 色彩、图案等多个方面。
20
选择Unique Value选项
21
点，选择相应的视觉变量 (如形状、尺寸、
颜色等 )，制作全要素或分要素表示的可
阅读的地图，如屏幕地图、纸质地图或
印刷胶片等等。
2
2)地理信息的可视化表示
是利用各种数学模型，把各类统计数
据、实验数据、观察数据、地理调查资
料等进行 分级处理 ，然后选择适当的视
觉变量以 专题地图的形式表示出来 ，如
分级统计图、分区统计图、直方图等。
示方法实现数据的符号化，编制符合用户需要的
各种地图。
9
单一符号表示方法
采用大小、形状、颜色都统一的符号来表 达制图要素，而不管要素本身在数量、质量、 大小等方面的差异。显然，单一符号表示方 法不能反映制图要素的定量差异，而只能反 映制图要素的地理位置。正是由于这个特点， 它在表达制图要素的空间分布规律特性方面， 具有其它表示方法无与比拟的优势。
单击Properties按钮
图5.4 符号化后的公路图
22
2.分级符号设置
(1)分级色彩设置
将要素属性数值按照一定的分级方法分成若干级
别，然后用不同的颜色表示不同的级别。通常颜色
的选择取决于制图要素的特征，随着分级数值的由
小到大、或者是级别的由低到高，色彩往往是逐渐 变化。分级色彩表示方法一般用于表示面状要素， 诸如人口密度分级图，粮食产量分级图等。
32
选择Graduated symbols
设置分级字段、分组个数和符号变化范围
33
调整分级方案
34
调整相关参数
35
分级符号的制作
36
设置分级符号
37
点击Properties按钮
38
Symbol Property Editor对话框
39
美国各州人口分级分布图
40
符号显示比例设置
在默认状态下，分级符号的大小是一定的， 不随地图在屏幕上的缩放而变化。如果需要 在屏幕缩放时分级符号发生相应的变化，可 以单击快捷菜单的Set Reference Scale命令实 现。 如果要恢复原来的状态，只要选择Clear Reference Scale命令就可以了。
5
点状要素
通过点状符号的形状、色彩、大小等
表示不同的类型或不同的等级；
6
线状要素
通过线状符号的线划类型、粗细、色彩 等表示不同的类型或不同的等级；
7
面状要素
通过不同的面状图案或色彩，包括色彩的色度、
亮度、饱和度的差别，来表示不同的类型或不同的等级。
8
5.1.1 矢量数据符号化
无论点状、线状、还是面状要素都可以根据要
27
回到 Layer Properties对话框
28
人口密度分布图
29
手工定制一个分级色彩方案
30
标注格式的统一编辑方法
31
(2)分级符号设置
将要素按照一定的分级方法分为若干级 别，然后用不同的符号表示不同的级别。 符号的形状往往是根据制图要素的特征来 确定，而符号的大小则取决于分级数值的 大小或级别的高低。分级符号一般用于表 示点状和线状要素，诸如城镇人口分级图、 商业销售分级图、道路等级分布图等。
10
ArcMap系统中缺省的表示方法
11
公
路
12
选择目标要素用鼠标右击
然后选择Properties
或者用鼠标左键双击
直接打开Layer Propertieerties
改变符号类型和颜色
14
Expressway
15
选择符号的颜色
16
More Colors 调色板
41
打开快捷菜单
选择Set Reference Scale命令
42
3．统计符号设置
统计图(Statistical Charts)是专题地图中经常应
用的一类符号，用于表示制图要素的多项属性， 如多项分区统计指标或定点统计指标等。常用的 的统计图包括饼状图(Pie Charts)、柱状图(Bar Charts)、累积柱状图(Stacked Bar)等，饼状图
常用于表示制图要素的整体属性与组成部分之间
的比例关系，柱状图常用于表示制图要素的两项
可比较的属性或者变化趋势，累积柱状图既可以
表示相互关系与比例，也可以表示相互比较与趋 势。
43
1) 打开一个州图层 和与州图层相关的城市图层
44
统计字段选择
45
单击Properties按钮
46
设置相关参数
47
这种类型的可视化体现了科学计算可视
化的初始含义。
3
3)空间分析结果的可视化表示
地理信息系统的一个很重要的功能就是
空间分析，包括网络分析、缓冲区分析、
叠加分析等，分析的结果往往以专题地图
的形式来描述。
本章介绍的空间数据可视化表达主要包括
地图数据和地理信息的可视化表示。
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5.1 数据的符号化
根据数据的属性特征、地图的 用途、制图比例尺等因素确定地 图要素的表示方法，称为地图数 据的符号化。
素的属性特征采取单一符号(Single Symbol) 、分
类符号(Unique Symbol)、分级符号(Graduated Symbol) 、分级色彩(Graduated Color)、比率符 号(Proportion Symbol)、组合符号(Multivariate Symbol)、统计图形(Statistical Charts)等多种表
第五章
空间数据的可视化表达
可视化 ，也称作科学计算可视化，它将
符号或数据转换为直观的几何图形，便
于研究人员观察其模拟和计算过程。可
视化包括了图像综合，这就是说，可视
化是用来解释输入到计算机中的图像数
据，并从复杂的多维数据中生成图像的
一种工具。是地图数据的屏幕显示。
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1)地图数据的可视化表示
可以根据数字地图数据分类、分级特
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(1)分级色彩设置
分级色彩地图的特点是可以明确地反映 制图要素的定量差别，如果分级方案科学、 色彩应用合理，还可以非常客观地反映制图
要素的宏观分布规律；所以，制图要素数值
的分类与色彩方案的选择便成为分级色彩表
示方法的两大重要问题。
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加载一个州图层和该州的城市图层
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设置方法
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Classification对话框