GIS空间分析方法
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。
利用GIS技术进行空间数据分析的步骤与技巧
利用GIS技术进行空间数据分析的步骤与技巧引言：在当今信息时代，地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）以其强大的数据处理能力和空间分析功能，成为了各行各业不可或缺的工具。
在各类规划、环境评估、市场分析等研究项目中，利用GIS技术进行空间数据分析已经成为一项必备的技能。
本文旨在介绍利用GIS技术进行空间数据分析的步骤与技巧，帮助读者迅速上手。
一、数据准备任何一次GIS分析都离不开高质量的地理数据。
在进行空间数据分析之前，我们需要搜集并准备好所需的地理数据。
这些数据可以包括卫星影像、数字地图、地形地貌数据、社会经济数据等。
最好将这些数据保存在一个独立文件夹下，便于管理和使用。
二、数据导入在得到所需的地理数据后，我们需要将其导入到GIS软件中，以便进行后续的分析工作。
通常，GIS软件支持导入各种格式的地理数据，比如Shapefile、GeoTIFF、KML等。
我们只需选择合适的导入功能，将数据文件导入到GIS软件中即可。
三、数据清理导入后的地理数据可能存在各种问题，比如重叠、空缺、错误等。
在进行空间数据分析之前，我们需要对这些数据进行清理和处理，以保证数据的准确性和完整性。
例如，我们可以使用GIS软件的编辑工具，手动修改地图上的错误或调整图层的位置。
四、数据预处理空间数据分析之前，有时需要对数据进行预处理。
例如，我们可以在进行空间插值之前，对高程数据进行填充空值或者降噪处理，以减少不确定性对分析结果的影响。
如果需要将不同数据进行比较和分析，我们还可以进行坐标系的转换，以确保数据的一致性和可比性。
五、空间分析正式进行空间数据分析时，我们可以根据具体的研究目的选择不同的空间分析方法。
常用的空间分析方法包括空间插值、缓冲区分析、栅格分析、网络分析等。
这些方法可以帮助我们揭示地理现象的时空分布规律，并为决策提供科学依据。
六、分析结果展示分析完成后，我们需要将结果进行展示和呈现，以便更好地理解分析结果并进行交流。
使用地理信息系统进行空间数据分析的步骤与技巧
使用地理信息系统进行空间数据分析的步骤与技巧地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种用于捕获、存储、分析和显示地理数据的工具。
随着技术的不断进步和数据的不断增长，GIS在各个领域的应用也越来越广泛。
本文将介绍使用GIS进行空间数据分析的步骤和技巧。
1. 数据准备首先，我们需要收集和准备分析所需的地理数据。
这些数据可以是来自不同来源的矢量数据（如地图、卫星图像）或栅格数据（如高程模型、遥感图像）。
确保数据的质量和准确性对于分析结果的可靠性至关重要。
2. 数据导入和整合一旦我们收集到所需的数据，接下来的步骤是将这些数据导入GIS软件中。
大多数GIS软件都支持常见的地理数据格式，如shapefile和geodatabase。
在导入数据之后，我们可以对数据进行整合和处理，以便满足分析的需要。
比如，我们可以根据需要裁剪和合并矢量数据，或者进行栅格数据的重采样和影像增强等处理操作。
3. 空间数据查询GIS最基本的功能之一是空间查询。
通过空间查询，我们可以从地理数据中提取出所需的信息。
例如，我们可以通过选择特定区域或符合特定条件的数据来查询地理要素。
比如，在一张地图上查询某个区域内的学校分布情况，或者查询某个范围内的房价分布等。
4. 空间数据分析在查询和筛选数据之后，我们可以进行更深入的空间数据分析。
这些分析可以帮助我们了解地理现象的分布和关系。
常见的空间数据分析方法包括空间插值、空间缓冲区、空间叠加分析等。
通过这些分析，我们可以得出一些有关地理现象的统计数据和结论，例如某个区域的人口密度、不同地区的土地利用类型比例等。
5. 空间数据可视化一旦完成数据分析，我们可以使用GIS软件中的可视化工具来将分析结果呈现出来。
通过图表、图像、地图等形式的可视化，我们可以更直观地理解分析结果和地理现象。
例如，我们可以使用各种颜色编码来表示不同类型的地理要素，或者使用热力图来显示某个区域的数据分布情况。
常用的空间分析有哪些
常用的空间分析有哪些引言空间分析是地理信息系统（GIS）领域的一个重要部分，它利用地理数据进行分析和解释，以了解空间模式、关系和趋势。
空间分析可以帮助我们更好地理解和利用空间数据，从而支持决策制定和问题解决。
本文将介绍一些常用的空间分析方法。
点模式分析点模式分析是研究点分布模式和空间相关性的方法。
它能够帮助我们识别和理解地理现象的分布规律和趋势。
常用的点模式分析方法包括：1.点密度分析：通过计算单位面积或单位距离内的点的数量来描述点分布的集中程度。
点密度分析可以帮助我们找出热点区域或冷点区域。
2.最近邻分析：通过计算每个点到最近的邻居点的距离，来研究点的分布模式和聚集趋势。
最近邻分析可以帮助我们确定点的聚集程度以及聚集的模式。
3.凸包分析：通过计算一组点的凸包来描述点的分布形状。
凸包分析可以帮助我们了解点分布的形状特征，例如是否呈现出环状、线状或圆状等形式。
线模式分析线模式分析是研究线要素之间的关系和属性的方法。
它可以帮助我们理解和分析线要素的空间模式和特征。
常用的线模式分析方法包括：1.线密度分析：通过计算单位面积或单位距离内的线要素的长度来描述线分布的集中程度。
线密度分析可以帮助我们找出线要素的热点区域或冷点区域。
2.线相交分析：通过计算线要素之间相交的数量来研究线的交叉程度和分布情况。
线相交分析可以帮助我们理解线要素之间的交错关系和交通网络的密度。
3.缓冲区分析：通过在线要素周围创建一定距离范围的缓冲区来研究线要素的影响范围和空间关系。
缓冲区分析可以帮助我们确定线要素的影响范围，例如河流的保护区或高速公路的建设范围。
面模式分析面模式分析是研究面要素之间的关系和属性的方法。
它可以帮助我们理解和分析面要素的空间模式和特征。
常用的面模式分析方法包括：1.面积分析：通过计算每个面要素的面积来研究面要素的分布范围和集中程度。
面积分析可以帮助我们找出面要素的热点区域或冷点区域。
2.面相交分析：通过计算面要素之间相交的数量来研究面的交叉程度和分布情况。
空间分析方法
空间分析方法空间分析方法是地理信息系统（GIS）中的重要组成部分，它通过对地理空间数据的处理和分析，帮助人们更好地理解和解释地理现象。
在空间分析中，我们常常需要考虑的问题包括空间关联、空间分布、空间模式、空间交互等，而为了解决这些问题，我们需要运用一系列的空间分析方法。
首先，空间分析方法中常用的一种是空间关联分析。
空间关联分析主要用于研究地理现象之间的空间关系，包括空间自相关、空间异质性等。
通过空间关联分析，我们可以发现地理现象之间的空间联系，比如城市的发展与周边环境的关系，不同地区的经济发展水平之间的关联等。
在实际应用中，我们可以通过计算空间自相关指标来评估地理现象的空间相关性，从而为决策提供科学依据。
其次，空间分布分析是空间分析方法中的另一个重要内容。
空间分布分析主要用于研究地理现象在空间上的分布特征，包括集聚程度、分散程度等。
通过空间分布分析，我们可以了解地理现象在空间上的分布规律，比如人口分布的集聚程度、资源分布的均衡性等。
在实际应用中，我们可以通过密度分析、核密度分析等方法来揭示地理现象的空间分布特征，为城市规划、资源配置等提供参考依据。
另外，空间模式分析也是空间分析方法中的重要内容之一。
空间模式分析主要用于研究地理现象在空间上的规律性和变化性，包括聚集模式、离散模式等。
通过空间模式分析，我们可以揭示地理现象的空间分布规律，比如城市用地的空间结构、交通网络的空间布局等。
在实际应用中，我们可以通过空间聚类分析、空间插值分析等方法来识别地理现象的空间模式，为城市规划、环境保护等提供决策支持。
最后，空间交互分析也是空间分析方法中的重要内容之一。
空间交互分析主要用于研究地理现象之间的相互作用关系，包括空间接近性、空间连接性等。
通过空间交互分析，我们可以了解地理现象之间的空间关联程度，比如城市之间的联系、地区之间的交互等。
在实际应用中，我们可以通过网络分析、路径分析等方法来研究地理现象之间的空间交互关系，为交通规划、区域协调等提供决策支持。
常用的空间分析有哪些方法
常用的空间分析有哪些方法空间分析是地理信息系统（GIS）中的一个重要研究领域，它涉及到对空间和地理数据进行分析、建模和可视化的技术和方法。
通过空间分析，我们可以揭示地理数据之间的空间关系、挖掘其潜在的空间模式，并为决策和规划提供支持。
本文将介绍一些常用的空间分析方法。
1. 缓冲区分析缓冲区分析是空间分析中最常用的方法之一。
它通过在地图上绘制缓冲区（一定距离范围内的区域）来分析目标对象与其他地理要素之间的空间关系。
缓冲区分析常用于确定某个地理要素周围的环境条件或区域受影响的范围，例如确定污染源的影响范围、交通设施的服务范围等。
2. 空间插值空间插值是一种通过已知地理要素的分布来估计未知地理要素值的方法。
它通常用于根据有限的采样站点数据推断整个地区的值分布情况。
常见的空间插值方法有反距离加权插值（IDW）、克里金插值等。
空间插值在环境监测、资源评估等领域具有广泛应用。
通过插值分析，我们可以对未来的地理变化进行预测和模拟。
3. 空间聚类空间聚类是一种将地理要素按照它们之间的相似性进行分组的方法。
常见的空间聚类方法包括层次聚类、K均值聚类等。
空间聚类可以用于发现地区划分、挖掘地理模式、研究社会组织结构等。
例如，我们可以使用空间聚类分析来确定一个城市中人口分布的热点地区和冷点地区。
4. 空间插值空间插值是一种挖掘地理要素之间依赖关系的方法。
通过挖掘地理要素之间的空间相关性和绘制空间权重矩阵，我们可以分析地理现象的传播方式、确定地理要素之间的相互作用等。
空间回归方法包括全局空间自相关和局部空间自相关。
全局空间自相关用于研究地理现象的整体空间变化，而局部空间自相关可用于分析地理现象的局部空间关系。
5. 空间优化空间优化是一种通过最小化或最大化某个目标函数来优化地理要素的空间布局的方法。
常见的空间优化方法包括遗传算法、蚁群算法等。
空间优化广泛应用于城市规划、交通网络设计、设备配置等领域。
通过空间优化，我们可以获得最优的空间布局方案，以满足特定的需求。
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。
使用GIS技术进行地理数据空间分析的实用指南
使用GIS技术进行地理数据空间分析的实用指南地理信息系统(GIS)技术已经成为现代社会中不可或缺的工具之一。
通过GIS技术，我们能够有效地处理和分析地理数据，了解地理空间中的事物和现象。
本文将为读者提供一份使用GIS技术进行地理数据空间分析的实用指南，帮助读者更好地利用该技术。
一、GIS技术的基本原理在深入了解GIS技术之前，我们需要了解其基本原理。
GIS是一种以计算机为基础的技术，通过将地理空间数据与属性数据进行关联，创建一个具有可视化效果的地图。
GIS技术的核心是空间分析，它能够帮助我们理解地理空间中的关系和模式，并利用这些信息做出决策。
二、数据获取与准备在进行地理数据空间分析之前，我们首先需要获取需要分析的数据。
可以通过多种途径获取地理数据，如航拍图像、卫星影像、遥感数据、传感器数据等。
一旦获取到数据，我们需要对其进行清理和准备工作，包括数据的格式转换、去除异常值等。
这一步不仅能够提高数据的质量，还能够减少后续分析的困难和误差。
三、空间数据分析方法1. 空间查询：空间查询是最常见的地理数据空间分析方法之一。
通过空间查询，我们可以从地图中选择特定区域或特定属性的要素。
例如，我们可以查询某个地区的人口密度或土地利用类型。
空间查询的结果可以帮助我们找出特定地点的相关信息，从而为后续分析提供支持。
2. 空间统计：空间统计能够帮助我们理解和描述地理空间中的模式和关系。
通过空间统计，我们可以探索地理空间中的聚集现象、空间自相关性等。
这些统计结果可以帮助我们了解特定环境下的特征和规律，从而更好地进行决策和规划。
3. 空间插值：空间插值是一种用于填充无数据区域的方法。
通过空间插值，我们可以根据已知的数据点推算出未知区域的数值。
这在地理数据分析中尤为重要，可以帮助我们填补数据缺失的空白，提高数据的完整性和准确性。
四、地理数据可视化地理数据可视化是GIS技术的一大特点，它能够将抽象的地理数据转化为可视化的地图或图表。
GIS空间分析方法研究
GIS空间分析方法研究一、本文概述地理信息系统（GIS）作为现代信息科学的重要组成部分，已经在众多领域展现出其独特的空间分析优势。
GIS空间分析方法研究，旨在探讨如何利用GIS技术有效地处理和解析地理空间数据，从而提取出有价值的信息，为决策提供支持。
本文将对GIS空间分析的基本概念、主要方法、应用领域以及未来发展趋势进行深入研究，以期为读者提供一个全面而系统的理解。
本文首先将对GIS空间分析的基本概念进行阐述，包括空间数据、空间关系、空间模型等基本要素，以及它们在空间分析中的作用。
接着，将详细介绍几种常用的GIS空间分析方法，如缓冲区分析、叠置分析、网络分析等，并通过具体案例解析这些方法的实际应用。
本文还将对GIS空间分析在环境保护、城市规划、交通运输、资源管理等领域的应用进行探讨，展示其在解决实际问题中的重要作用。
本文还将对GIS空间分析方法的未来发展趋势进行展望，分析新技术、新方法对GIS空间分析的影响，以及它们在推动GIS领域发展中的重要作用。
通过本文的研究，读者将能够深入理解GIS空间分析的基本原理和应用方法，为相关领域的研究和实践提供有益的参考。
二、GIS空间分析的基础理论GIS空间分析是地理信息系统（GIS）的核心功能之一，它基于地理学、数学、计算机科学等多学科的理论和方法，对地理空间数据进行处理、分析和模拟，以揭示地理现象的空间分布、格局、关联和演化规律。
其基础理论主要涵盖以下几个方面。
空间数据模型：空间数据模型是GIS空间分析的基础，用于描述地理实体的空间关系、属性和行为。
常见的空间数据模型包括矢量数据模型和栅格数据模型。
矢量数据模型使用点、线、面等几何元素来表示地理实体，而栅格数据模型则将地理空间划分为规则的网格，每个网格单元具有相同的空间分辨率和属性值。
空间关系与空间运算：空间关系描述了地理实体之间的空间联系和相互作用，如拓扑关系、距离关系、方向关系等。
空间运算则是对这些关系进行量化和处理的过程，包括空间叠加、缓冲区分析、空间量算等。
gis空间分析原理与方法
gis空间分析原理与方法GIS（地理信息系统）是一种以地理空间数据为基础，利用计算机技术进行数据管理、空间分析和空间可视化的系统。
GIS空间分析是GIS系统中最核心和重要的功能之一，它基于地理空间数据，通过一系列的理论和方法，揭示地理现象之间的空间关系和规律。
本文将介绍GIS空间分析的原理和方法。
一、GIS空间分析的原理GIS空间分析的原理包括空间对象和空间关系。
1. 空间对象在GIS中，地理空间数据可以表示为不同的空间对象，如点、线、面等。
每个空间对象都有其特定的几何形状和属性信息。
2. 空间关系空间关系指的是空间对象之间的相对位置和相互作用。
常见的空间关系有邻接关系、包含关系、重叠关系等。
空间关系能够帮助我们理解地理现象之间的联系和相互影响。
二、GIS空间分析的方法GIS空间分析方法包括空间查询、空间统计、空间插值和空间模型等。
1. 空间查询空间查询是根据特定的空间条件，在地理空间数据集中提取与条件匹配的数据信息。
常见的空间查询操作有点查询、线查询和面查询等。
2. 空间统计空间统计是通过对地理空间数据的属性信息进行统计和分析，揭示地理现象的空间分布和规律。
常见的空间统计方法有点密度分析、热力图和聚类分析等。
3. 空间插值空间插值是通过已知的有限样本点，推算未知位置处的属性值。
常见的空间插值方法有反距离加权插值法、克里金插值法和样条插值法等。
4. 空间模型空间模型是对地理现象和过程进行建模和模拟，从而预测和分析未来的空间变化。
常见的空间模型有流域模型、土地利用模型和城市增长模型等。
三、GIS空间分析的应用GIS空间分析在各个领域都有广泛的应用，如城市规划、环境保护、农业管理和风险评估等。
1. 城市规划GIS空间分析可以帮助城市规划师分析和评估不同用地类型之间的空间关系，进行最优用地布局和交通规划。
2. 环境保护GIS空间分析可以用于环境监测和评估，分析污染源的扩散范围和影响程度，制定环境保护措施和应急预案。
GIS空间分析原理与方法
GIS空间分析原理与方法GIS空间分析是地理信息系统中的一项重要业务，它通过对空间数据的处理和分析，揭示地理现象之间的空间关系和模式，帮助决策者进行科学决策。
在实际应用中，GIS空间分析主要涉及空间数据模型、空间对象关系和空间分析方法三个方面。
一、空间数据模型空间数据模型是GIS空间分析的基础，它描述了在GIS中如何表示和管理地理空间数据。
在空间数据模型中，常用的模型包括向量模型和栅格模型。
向量模型以点、线和面作为基本空间对象，通过记录它们的坐标和属性信息来描述地理对象。
向量模型适合表示形状复杂且几何关系明确的地理实体，如建筑物、道路等。
其中，点对象表示一个位置，线对象表示一条路径，面对象表示一个区域。
向量模型的优点是精度高、适用于复杂的空间关系和拓扑操作；缺点是数据量大，存储和处理复杂。
栅格模型通过将地理空间划分为一个规则的网格单元来表示地理对象，每个网格单元包含高程、属性和坐标信息。
栅格模型适用于描述连续分布的地理数据，如地形、气候等。
栅格模型的优点是数据结构简单，适合于大规模数据的存储和处理；缺点是精度相对较低，不适用于复杂的拓扑关系和空间分析。
二、空间对象关系空间对象关系是指地理实体之间的空间关系，常见的关系包括邻接、包含、相交、接触等。
空间对象关系的研究对于空间分析具有重要意义，它可以帮助我们发现地理现象之间的关联和规律。
邻接关系是指地理实体之间在空间上的直接相连，如一个国家与其邻国之间的关系。
邻接关系可以通过空间查询或空间缓冲区分析来确定。
包含关系是指一个地理实体完全包含另一个地理实体，如一个县完全包含一个乡镇。
包含关系可以通过空间查询和空间缓冲区分析来确定。
相交关系是指地理实体之间在空间上有交集，如两条道路之间的交叉口。
相交关系可以通过空间查询和空间缓冲区分析来确定。
接触关系是指地理实体之间在空间上有接触，但没有重叠，如两个水域之间的接触关系。
接触关系可以通过空间查询和空间缓冲区分析来确定。
测绘技术GIS空间分析方法介绍
测绘技术GIS空间分析方法介绍近年来，随着技术的发展和需求的增加，地理信息系统（GIS）在测绘领域中的应用越来越广泛。
GIS空间分析是其中一个重要的应用领域，它通过对空间数据的处理和分析，为测绘工作提供了更多的可能性和深度。
本文将介绍一些常用的GIS空间分析方法。
第一部分：空间数据模型在进行GIS空间分析之前，首先需要对空间数据进行建模和组织。
常用的空间数据模型有点、线和面。
点模型适用于表示离散的地理对象，如建筑物、道路交叉口等。
线模型适用于表示地理对象之间的线性关系，如道路、河流等。
而面模型适用于表示具有连续性的地理对象，如土地利用类型、地貌等。
对于不同类型的地理对象，可以选择不同的空间数据模型进行建模和处理。
第二部分：空间查询和空间关系分析一旦空间数据建模完成，就可以进行空间查询和空间关系分析。
空间查询是指根据某个特定条件对空间数据集进行查询，以获得符合条件的地理对象。
例如，可以根据地理坐标范围对地图上的建筑物进行查询，来获取特定区域内的建筑物信息。
空间关系分析则是研究地理对象之间的拓扑和邻近关系，以了解它们的相互作用和关联性。
例如，可以通过空间关系分析，判断某个建筑物是否与某个道路相交。
第三部分：空间插值和空间描绘除了查询和关系分析，GIS空间分析还可以进行空间插值和空间描绘。
空间插值是指根据已有的离散空间数据，通过数学模型来推算未知位置的空间值。
例如，可以根据现有的气象站数据，插值出某个地区的气温分布图。
空间描绘则是将空间数据以图形的形式进行可视化展示。
例如，可以将测量出的地形表面数据转化为等高线图或地形图，来更直观地展示地形特征。
第四部分：空间统计和空间决策支持除了前面提到的基本分析方法，GIS空间分析还可以进行空间统计和空间决策支持。
空间统计是指对空间数据进行统计分析，以获得地理现象的特征和规律。
例如，可以对某个区域的城市人口密度进行空间统计，以了解城市发展的状况。
空间决策支持则是将GIS空间分析应用于决策过程中，以提供决策者更准确的信息和可视化的支持。
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。
空间分析方法
空间分析方法空间分析方法是地理信息系统（GIS）中的重要组成部分，它通过对地理现象进行定量和定性分析，帮助人们更好地理解空间关系和地理现象的发展规律。
在地理信息系统中，空间分析方法主要包括空间数据获取、空间数据处理、空间数据分析和空间数据可视化等步骤。
本文将对空间分析方法进行详细介绍，以帮助读者更好地理解和应用空间分析方法。
首先，空间数据获取是空间分析方法的第一步。
空间数据获取包括地理数据的采集、整理和存储，其中地理数据可以是来自卫星遥感、GPS定位、地图测绘等多种来源。
在空间数据获取过程中，需要注意数据的精度、准确性和完整性，以确保后续的空间分析结果具有可靠性和科学性。
其次，空间数据处理是空间分析方法的重要环节。
空间数据处理包括数据的清洗、转换、投影和融合等操作，以确保数据能够被有效地应用到空间分析中。
在空间数据处理过程中，需要注意数据的质量控制和数据的格式转换，以确保数据能够被正确地解译和分析。
接着，空间数据分析是空间分析方法的核心内容。
空间数据分析包括空间关系分析、空间模式分析、空间统计分析等多种方法，通过这些方法可以揭示地理现象之间的内在关系和规律。
在空间数据分析过程中，需要注意选择合适的分析方法和工具，以确保分析结果具有科学性和可解释性。
最后，空间数据可视化是空间分析方法的重要展示方式。
空间数据可视化包括地图制作、三维模型展示、动态演示等多种形式，通过这些可视化手段可以直观地展示空间分析结果，帮助人们更好地理解和应用空间分析方法。
总之，空间分析方法在地理信息系统中具有重要的应用意义，它通过空间数据获取、空间数据处理、空间数据分析和空间数据可视化等步骤，帮助人们更好地理解和应用地理信息，为地理科学研究和地理信息应用提供了重要的技术支持。
希望本文能够帮助读者更好地理解和应用空间分析方法，促进地理信息系统的发展和应用。
GIS空间分析方法
GIS空间分析方法GIS（地理信息系统）空间分析是指利用GIS技术和方法对地理空间数据进行处理和分析的过程。
它包括了对地理空间数据进行统计、计算、模型建立和模拟等操作，旨在揭示地理空间现象的内在规律和相互关系，为决策提供科学依据。
1.点线面分析点线面是地理空间对象的常见形式，点线面分析是GIS空间分析的基础。
点线面分析涉及到对点、线、面要素进行拓扑关系的判定和属性数据分析，以及对点线面的距离测量、方位计算和空间关系的判断等操作。
这些操作可以用于地理空间对象的查找、选择、连接和组织等任务。
2.缓冲区分析缓冲区分析是指在地理空间对象周围建立一个等距离或者等属性值的区域，用于分析地理现象的时空关系。
通过缓冲区分析，可以确定一定距离范围内的地理对象数量、密度和分布情况，从而对资源分配、环境保护和区域规划等问题进行优化和决策。
3.可视化分析可视化分析是将地理空间数据以图形、图像或者动画的形式呈现出来，方便人们对数据进行直观理解和分析的过程。
可视化分析能够将地理空间数据转化为易于理解和记忆的图像，帮助人们发现地理空间模式、趋势和异常现象等信息，从而辅助决策和规划过程。
4.空间插值分析空间插值分析是利用已有的有限样本数据来推测或者估计未知位置上的属性值的方法。
通过空间插值分析，可以对地理现象的分布进行估计和预测，从而为资源管理、环境评价和风险分析等提供重要的参考。
5.空间网络分析空间网络分析是指在地理空间数据之上进行网络建模，进行路径分析和网络优化的方法。
空间网络分析常用于交通规划、物流分配和资源调度等问题的求解，可以帮助人们找到最优路径、确定最佳服务区域和优化交通运输等任务。
综上所述，GIS空间分析方法包括点线面分析、缓冲区分析、可视化分析、空间插值分析和空间网络分析等。
这些方法可以揭示地理空间现象的内在规律和相互关系，为决策提供科学依据，广泛应用于城市规划、环境保护和自然资源管理等领域。
GIS基本空间分析
GIS基本空间分析基本空间分析的方法主要包括了以下几种：1.空间查询和测量：通过查询和测量地理实体的位置、距离、长度、面积等特征，分析它们在空间上的关系。
常见的空间查询包括邻近查询、包含查询、相交查询等，可以用来解决地理要素的选择、筛选和匹配等问题。
2.空间缓冲区分析：通过在地理实体周围建立固定距离的缓冲区，研究地理实体之间的空间接近程度和相互影响关系。
空间缓冲区分析可以用来提取地理实体的邻近关系，寻找交通、环境和建筑物等方面的冲突和关联。
3.空间插值和表面分析：通过根据已知的地理实体数据值和其空间位置之间的关系，对未知位置的地理实体值进行估计和预测。
常见的空间插值方法有反距离加权插值、克里金插值、样条插值等，可以用于生成等值线、数字高程模型等地理表面。
4.空间聚类与簇分析：通过找出地理实体的内部集聚和空间聚类现象，分析地理实体的空间分布规律。
簇分析可以帮助我们发现聚类和分散的特征，揭示地理实体之间的相互作用和影响。
5.空间分布模式识别：通过对地理实体的分布特征和其所处的环境背景进行比较和分析，识别出地理实体的空间分布模式。
常见的空间模式有随机分布、聚集分布和均匀分布等，可以用于研究城市规划、土地利用、资源管理等方面的问题。
6.空间网络分析：通过对地理实体之间的连接关系和网络结构进行分析，寻找最佳路径和优化资源分配。
空间网络分析可以用于交通规划、物流管理等领域，帮助决策者做出合理的决策和布局。
基本空间分析在多个领域中发挥着重要作用，如城市规划、环境保护、资源管理等。
例如，在城市规划中，可以通过空间缓冲区分析确定建筑物之间的最佳距离，保证交通和消防通道的畅通；在环境保护中，可以利用空间聚类与簇分析，发现水体污染的集聚区，采取相应的保护措施；在资源管理中，通过空间分布模式识别，找出资源开发的最佳位置，实现资源的合理利用。
总之，基本空间分析是GIS的核心内容之一，通过对地理数据的空间关系和空间模式的分析，揭示地理实体之间的相互作用和分布规律，为决策者提供科学的空间决策支持。
空间分析的方法
空间分析的方法空间分析是地理信息系统（GIS）中的重要组成部分，它通过对地理现象的空间特征进行定量和定性分析，揭示地理现象的空间分布规律和空间关联关系，为决策提供科学依据。
空间分析的方法主要包括空间数据的获取、数据预处理、空间数据分析和结果表达四个步骤。
首先，空间数据的获取是空间分析的第一步。
空间数据可以通过遥感技术获取，也可以通过实地调查和测量获得。
遥感技术可以获取大范围、多时相的空间数据，包括卫星影像、航空影像等，而实地调查和测量则可以获取更精确和详细的空间数据。
在获取空间数据时，需要注意数据的准确性、完整性和时效性，以保证后续分析的可靠性和有效性。
其次，数据预处理是空间分析的重要环节。
数据预处理包括数据清洗、数据转换、数据集成和数据存储等过程。
在数据清洗过程中，需要对空间数据进行去噪、填补缺失值、处理异常值等操作，以提高数据质量。
数据转换则是将不同格式、不同参考系的空间数据进行统一，以便后续分析。
数据集成是将多源空间数据进行整合，形成一个完整的空间数据集，为后续分析提供数据基础。
数据存储则是将预处理后的空间数据进行组织和管理，以方便后续的空间数据分析。
接着，空间数据分析是空间分析的核心内容。
空间数据分析包括空间关联分析、空间聚类分析、空间插值分析、空间模式分析等多种方法。
空间关联分析用于研究地理现象之间的空间关联关系，包括空间自相关分析、空间异质性分析等。
空间聚类分析用于识别地理现象的空间集聚模式，包括点簇分析、聚类分析等。
空间插值分析用于根据有限的样本数据推算出未知地点的空间数据值，包括反距离加权插值、克里金插值等。
空间模式分析用于研究地理现象的空间分布模式，包括集聚模式、离散模式等。
通过这些空间数据分析方法，可以深入了解地理现象的空间特征和规律。
最后，结果表达是空间分析的最终目的。
结果表达包括结果可视化和结果解释两个方面。
结果可视化是将分析结果以图表、地图等形式直观展示出来，以便用户直观理解和使用。
地理信息系统中的空间分析方法介绍
地理信息系统中的空间分析方法介绍地理信息系统（GIS）是一种集地理空间数据获取、存储、管理、分析和可视化于一体的技术系统。
它利用计算机和相关软件来进行地理数据的处理和空间分析。
在GIS中，空间分析是一项重要的功能，它可以帮助我们更好地理解地理现象和问题，并为决策提供科学依据。
本文将介绍地理信息系统中常用的空间分析方法。
1. 缓冲区分析缓冲区分析是指在地理空间中，通过设定一个距离值，以周围的要素为中心，在该距离内生成一个区域。
缓冲区可以用来表示某一地物的影响范围，如河流的保护带、工业区的限制区等。
它可以帮助我们评估空间上相邻要素之间的关系，并且在城市规划、环境保护等领域有着广泛的应用。
2. 可视域分析可视域分析是指通过考虑地形、地貌和遮挡物等因素，确定某一点在地理空间中的可视范围。
它可以分析观察点能够看到的地物和景观，并进一步评估观察点的适宜性。
可视域分析在城市规划、风景区开发等方面具有重要意义，可以帮助决策者选择最佳的观测点和布局方案。
3. 空间插值分析空间插值分析是指在已有一些地理数据点的基础上，通过数学插值方法，推算处于其他点上的数值。
它可以帮助我们估计未知地点上的数值情况，如降雨量、气温等。
空间插值分析在农业、环境保护等领域具有广泛的应用，可以帮助我们了解地理现象的分布规律，并进行预测和决策支持。
4. 点线面分析点线面分析是指在地理空间中，通过对点要素、线要素和面要素进行特定的操作和分析，来获得想要的结果。
点线面分析可以帮助我们了解各种要素之间的关系，并为城市规划、交通规划等提供科学依据。
例如，通过点线面分析可以确定最佳的交通线路和服务范围，以提高交通效率和服务质量。
5. 空间插图分析空间插图分析是指通过将地理数据与地理空间进行直观地可视化，来传达地理信息。
它可以帮助我们更好地理解地理现象和问题，并进行有效的沟通和决策。
空间插图分析通常采用地图、图表、图形等方式来展示地理数据，可以用于教育、研究和决策支持等方面。
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。
GIS技术在城市规划中的应用及其空间分析方法
GIS技术在城市规划中的应用及其空间分析方法随着城市化进程的加速，城市规划变得日益重要，而地理信息系统（GIS）已成为现代城市规划中不可或缺的工具。
GIS技术结合空间数据分析和地图可视化，为城市规划师提供了强大的工具，使他们能够更好地理解和管理城市发展。
一、GIS技术在城市规划中的应用1. 空间数据采集和处理：GIS技术利用卫星影像、地理数据库和现场采集的数据，获取城市地理信息，如土地利用、交通网络、人口分布等。
这些数据可以帮助城市规划师了解城市的当前状态和未来发展趋势。
2. 地理可视化：GIS技术能够将复杂的地理数据转化为直观的地图，以帮助规划师和决策者更好地理解城市形态、土地利用和交通网络等。
通过地图的形式展示数据，城市规划师可以更直观地观察和分析城市的特点，从而制定更合理和有效的规划方案。
3. 空间分析和模拟：GIS技术可以进行空间分析，如缓冲区分析、网络分析和路径分析等，以帮助规划师预测城市规划方案的影响和效果。
例如，规划师可以使用GIS技术来评估道路交通拥堵的情况，分析交通流量，并提出改善交通状况的建议。
4. 三维城市建模：GIS技术在城市规划中还可以进行三维建模，将规划方案以三维的方式呈现，使规划师和决策者能够更直观地了解城市的未来发展。
通过三维建模，规划师可以模拟不同规划方案的效果，并进行可视化比较，从而找到最合适的规划方案。
二、GIS技术在城市规划中的空间分析方法1. 缓冲区分析：缓冲区分析是一种常用的GIS空间分析方法，在城市规划中的应用广泛。
它通过给定一个点、线或面的半径，生成以这些要素为中心的缓冲区，用于分析影响范围。
例如，规划师可以通过缓冲区分析来评估建筑物的覆盖范围，以确定合适的建筑密度。
2. 网络分析：网络分析是一种基于路径和距离计算的GIS空间分析方法。
它可以用于分析交通网络的效率和可达性，如评估公共交通站点的服务范围、分析道路交通流量等。
网络分析能够帮助规划师更好地规划交通系统，提高城市的交通效率。
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地理信息系统(GIS)具有很强的空间信息分析功能，这是区别于计算机地图制图系统的显著特征之一。
利用空间信息分析技术，通过对原始数据模型的观察和实验，用户可以获得新的经验和知识，并以此作为空间行为的决策依据。
空间信息分析的内涵极为丰富。
作为GIS的核心部分之一，空间信息分析在地理数据的应用中发挥着举足轻重的作用。
叠置分析(Overlay Analysis)
覆盖叠置分析是将两层或多层地图要素进行叠加产生一个新要素层的操作，其结果将原来要素分割生成新的要素，新要素综合了原来两层或多层要素所具有的属性。
也就是说，覆盖叠置分析不仅生成了新的空间关系，还将输入数据层的属性联系起来产生了新的属性关系。
覆盖叠置分析是对新要素的属性按一定的数学模型进行计算分析，进而产生用户需要的结果或回答用户提出的问题。
1)多边形叠置
这个过程是将两层中的多边形要素叠加，产生输出层中的新多边形要素，同时它们的属性也将联系起来，以满足建立分析模型的需要。
一般GIS软件都提供了三种多边形叠置：
(1)多边形之和(UNION)：输出保留了两个输入的所有多边形。
(2)多边形之积(INTERSECT)：输出保留了两个输入的共同覆盖区域。
(3)多边形叠合(IDENTITY)：以一个输入的边界为准，而将另一个多边形与之相匹配，输出内容是第一个多边形区域内二个输入层所有多边形。
多边形叠置是个非常有用的分析功能，例如，人口普查区和校区图叠加，结果表示了每一学校及其对应的普查区，由此就可以查到作为校区新属性的重叠普查区的人口数。
2)点与多边形叠加
点与多边形叠加，实质是计算包含关系。
叠加的结果是为每点产生一个新的属性。
例如，井位与规划区叠加，可找到包含每个井的区域。
3)线与多边形叠加
将多边形要素层叠加到一个弧段层上，以确定每条弧段(全部或部分)落在哪个多边形内。
网络分析(Network Analysis)
对地理网络(如交通网络)、城市基础设施网络(如各种网线、电力线、电话线、供排水管线等)进行地理分析和模型化,是地理信息系统中网络分析功能的主要目的。
网络分析是运筹学模型中的一个基本模型，它的根本目的是研究、筹划一项网络工程如何按排，并使其运行效果最好,如一定资源的最佳分配，从一地到另一地的运输费用最低等。
其基本思想则在于人类
活动总是趋向于按一定目标选择达到最佳效果的空间位置。
这类问题在生产、社会、经济活动中不胜枚举，因此研究此类问题具有重大意义。
网络中的基本组成部分和属性如下：
(1)链(Links),网络中流动的管线，如街道，河流，水管等,其状态属性包括阻力(Impedence)和需求(Demand)。
(2)障碍(Barriers)，禁止网络中链上流动的点。
(3)拐角点(Turns)，出现在网络链中所有的分割结点上，状态属性有阻力，如拐弯的时间和限制(如不允许左拐)。
(4)中心(Centers)，是接受或分配资源的位置,如水库、商业中心、电站等,其状态属性包括资源容量,如总的资源量；阻力限额，如中心与链之间的最大距离或时间限制。
(5)站点(Stops)，在路径选择中资源增减的站点,如库房、汽车站等,其状态属性有要被运输的资源需求，如产品数。
网络中的状态属性有阻力和需求两项，实际的状态属性可通过空间属性和状态属性的转换，根据实际情况赋到网络属性表中。
1)路径分析
(1)静态求最佳路径:由用户确定权值关系后，即给定每条弧段的属性，当需求最佳路径时，读出路径的相关属性，求最佳路径。
(2)动态分段技术:给定一条路径由多段联系组成，要求标注出这条路上的公里点或要求定位某一公路上的某一点，标注出某条路上从某一公里数到另一公里数的路段。
(3)N条最佳路径分析:确定起点、终点，求代价较小的N 条路径，因为在实践中往往仅求出最佳路径并不能满足要求，可能因为某种因素不走最佳路径，而走近似最佳路径。
(4)最短路径:确定起点、终点和所要经过的中间点、中间连线，求最短路径。
(5)动态最佳路径分析:实际网络分析中权值是随着权值关系式变化的，而且可能会临时出现一些障碍点，所以往往需要动态地计算最佳路径。
2)地址匹配
地址匹配实质是对地理位置的查询，它涉及到地址的编码(Geocode)。
地址匹配与其它网络分析功能结合起来，可以满足实际工作中非常复杂的分析要求。
所需输入的数据,包括地址表和含地址范围的街道网络及待查询地址的属性值。
3)资源分配
资源分配网络模型由中心点(分配中心)及其状态属性和网络组成。
分配有两种方式，一种是由分配中心向四周输出，另一种是由四周向中心集中。
这种分配功能可以解决资源的有效流动和合理分配。
其在地理网络中的应用与区位论中的中心地理论类似。
在资源分配模型中，研究区可以是机能区，根据网络流的阻力等来研究中心的吸引区，为网络中的每一连接寻找最近的中心，以实现最佳的服务。
还可以用来指定可能的区域。
资源分配模型可用来计算中心地的等时区，等交通距离区，等费用距离区等。
可用来进行城镇中心，商业中心或港口等地的吸引范围分析，以用来寻找区域中最近的商业中心，进行各种区划和港口腹地的模拟等。
缓冲区分析(Buffer Analysis)
缓冲区分析是针对点、线、面实体，自动建立其周围一定宽度范围以内的缓冲区多边形。
缓冲区的产生有三种情况：一是基于点要素的缓冲区，通常以点为圆心、以一定距离为半径的圆；二是基于线要素的缓冲区，通常是以线为中心轴线，距中心轴线一定距离的平行条带多边形；三是基于面要素多边形边界的缓冲区，向外或向内扩展一定距离以生成新的多边形。
缓冲区分析是地理信息系统重要的空间分析功能之一，它在交通、林业、资源管理、城市规划中有着广泛的应用。
例如：湖泊和河流周围的保护区的定界,汽车服务区的选择,民宅区远离街道网络的缓冲区的建立等。
空间统计分析(Spacial Analysis)
1)常规统计分析
常规统计分析主要完成对数据集合的均值、总和、方差、频数、峰度系数等参数的统计分析。
2)空间自相关分析
空间自相关分析是认识空间分布特征、选择适宜的空间尺度来完成空间分析的最常用的方法。
目前,普遍使用空间自相关系数——
MoranI指数，其计算公式如下：
其中：N表示空间实体数目;xi表示空间实体的属性值;x是xi的平均值;Wij=1表示空间实体i与j相邻,Wij=0表示空间实体i与j不相邻I的值介于1与I之间，I=1表示空间自正相关，空间实体呈聚合分布；I=1表示空间自负相关，空间实体呈离散分布；I=0则表示空间实体是随机分布的。
Wij表示实体i与j的空间关系，它通过拓扑关系获得。
3)回归分析
回归分析用于分析两组或多组变量之间的相关关系，常见回归分析方程有：线性回归、指数回归、对数回归、多元回归等。
4)趋势分析
通过数学模型模拟地理特征的空间分布与时间过程，把地理要素时空分布的实测数据点之间的不足部分内插或预测出来。
5)专家打分模型
专家打分模型将相关的影响因素按其相对重要性排队，给出各因素所占的权重值；对每一要素内部进行进一步分析，按其内部的分类进行排队，按各类对结果的影响给分，从而得到该要素内各类别对结果的影响量，最后系统进行复合，得出排序结果，以表示对结果影响的优劣程度，作为决策的依据。
专家打分模型可分二步实现。
第一步——打分：用户首先在每个feature的属性表里增加一个数据项，填入专家赋给的相应的分值；第二步——复合：调用加权符合程序，根据用户对各个feature给定的权重值进行叠加，得到最后的结果。