第七章-空间数据的统计分析-2-本讲课讲稿
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基于密度的方法——样方计数法与核函数法
样方分析：
QA的一般过程： （1）将研究区域划分为规则的正方形网格区域； （2）统计落入每个网格中点的数量。由于点在空间 上分布的疏密性，有的网格中点的数量多，有的网 格中点的数量少，有的网格中点的数量甚至为零； （3）统计出包含不同数量点的网格数量的频率分布。 （4）将观测得到的频率分布和已知的频率分布或理 论上的随机分布（如泊松分布）作比较，判断点模 式的类型。
区域内点集对象或事件分布模式的基本问题：这些对象或事件 的分布是随机的、均匀的、还是聚集的？ 研究分布的模式对于探索导致这一分布模式形成的原因非常重 要。例如：在一个城市区域中大型商业网点的空间分布模式是 否显著地影响了餐饮网点的分布，这是二元空间点模式问题。
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空间点模式分析方法
从统计学的角度，地理现象或事件出现在空间任意位 置都是有可能的。 如果没有某种力量或者机制来“安排”事件的出现， 那么分布模式最有可能是随机分布的， 否则将以规则或者聚集的模式出现。对于此类问题， 地理世界中的事物可能存在某种联系。 一种现象的分布模式是否对另一种现象的分布模式产 生影响也是点模式需要解决的重要问题。
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核密度估计法
核密度估计法(kernel density estimation, KDE)认为地 理事件可以发生在空间的任何位置上，但是在不同的 位置上，事件发生的概率不一样。 点密集的区域事件发生的概率高，点稀疏的地方事件 发生的概率低。 KDE反映的就是这样一种思想：使用事件的空间密度 分析表示空间点模式。 和样方计数法相比较，KDE更加适合于可视化方法表 示分布模式。
第七章-空间数据的统计分析-2本
空间点模式分析方法
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空间点模式分析方法
在地图上，居民点、商店、旅游景点、流行病、 犯罪现场、交通事故发生地等都表现为点的特 征，有些是具体的地理实体对象，有些则是曾 经发发生的事件的地点。 这些地理对象或事件（点）的空间分布模式对 于城市规划、服务设施布局、wk.baidu.com业选址、流行 病的控制等具有重要的作用。 根据实体或事件的空间位置研究其分布模式的 方法称为空间点模式。
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样方分析方法
QA中对分布模式的判别产生影响的主要因素：
样方的形状，采样的方式，样方的起点、方向和大小等，这些 因素会影响到点的观测频次和分布。 QA分析中样方的形状一般采用正方形的网格覆盖，也可以自 己定义样方的形状，如圆形、正六边形等，以适合于所要研究 的问题。 无论采用何种形式的样方要求网格形状和大小必须一致，以避 免在空间上的采样不均匀。
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样方分析方法 除了规则网格外，采用固定尺寸的随机网格也能得到 同样的效果。 从统计意义上看，使用大量的随机样方估计才能获得 研究区域点密度的公平估计。
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样方分析方法
样方的尺寸选择对计算结果会产生很大的影响。（b）和（c） 两种不同尺寸的网格，可能会导致不同的分析结论。 根据专家的研究，最优的样方尺寸是根据区域的面积和分布于 其中的点的数量确定的，计算公式为：
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核密度估计法
根据概率理论，核密度估计的一般定义为： 设X1, …, Xn 是从分布密度函数f的总体中抽取的独立同 分布样本，估计f在某点x处的值f(x)，通常有RosenblattParen核估计：
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核密度估计法
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核密度估计法
Q=2A/n 式中， Q是样方的尺寸(面积)；A为研究区域的面积；n为研究 区域中点的数量。最优样方的边长取 2A/n 。
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2）样方分析方法 当样方的尺寸确定后，利用这一尺寸建立样方网格覆 盖研究区域或者采用随机覆盖的方法，统计落入每个 样方中的数量，建立其频率分布。 根据得到的频率分布和已知的点模式的频率分布的比 较，判断点分布的空间模式。
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空间点模式分析方法
点模式分析技术曾经在20世纪60年代的计量革命时代十 分盛行，但是早期的系统和方法缺乏直观的地图表示。 随着GIS的发展和地理空间数据的丰富，以及对GIS空 间分析能力的广泛需求促进了空间数据分析方法的发展。 点模式空间统计分析方法重新引起了人们的兴趣，基 于GIS或地图环境的交互式模式分析工具不断出现，或 作为方法库被统计分析程序所调用，或作为GIS软件包 的宏模块，或作为空间分析软件包的函数。
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空间点模式分析方法
点模式空间分析方法
空间模式的研究一般是基于所有观测点事件在地图上 的分布，也可以是样本点的模式。 点模式关心的是空间点分布的聚集性和分散性问题， 地理学家在研究过程中发展了两类点模式分析方法： （1）以聚集性为基础的基于密度的方法： 主要有样方计数法和核函数方法两种； （2）以分散性为基础的基于距离的技术： 通过测度最近邻点的距离分析点的空间分布模式，主 要包括最邻近指数、G-函数、F-函数、K-函数方法等。
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核密度估计法
在KDE中，区域内任意一个位置都有一个事件密度，这是和 概率密度对应的概念。 空间模式在点S上的密度或强度是可测度的，一般通过测量定 义在研究区域中单位面积上的事件数量来估计。 最简单的事件密度估计方法是在研究区域中使用滑动的圆来统 计出落在圆域内的事件数量，再除以圆的面积，就得到估计点 S处的事件密度。
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基于密度的方法——样方计数法与核函数法
样方分析：
样方分析(quadrat analysis, QA)是研究空间点模式最常 用的直观方式。
基本思想： 通过空间上点分布密度的变化探索空间分布模式，一 般使用随机分布模式作为理论上的标准分布，将QA 计算的点密度和理论分布做比较，判断点模式属于聚 集分布、均匀分布还是随机分布。
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空间点模式分析方法
空间点模式的概念 点模式是研究区域R内的一系列点的组合
[S1=(x1, y1), S2=(x2, y2), … , Sn=(xn, yn) ] 其中，Si是第i个观测事件的空间位置。 研究区域R的形状可以是矩形，也可以是复杂的 多边形区域。
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空间点模式分析方法
点在空间上的分布千变万化，但不会超出从均匀到集中的模式。 一般将点模式区分为三种基本类型：聚集分布、随机分布、均 匀分布。
基于密度的方法——样方计数法与核函数法
样方分析：
QA的一般过程： （1）将研究区域划分为规则的正方形网格区域； （2）统计落入每个网格中点的数量。由于点在空间 上分布的疏密性，有的网格中点的数量多，有的网 格中点的数量少，有的网格中点的数量甚至为零； （3）统计出包含不同数量点的网格数量的频率分布。 （4）将观测得到的频率分布和已知的频率分布或理 论上的随机分布（如泊松分布）作比较，判断点模 式的类型。
区域内点集对象或事件分布模式的基本问题：这些对象或事件 的分布是随机的、均匀的、还是聚集的？ 研究分布的模式对于探索导致这一分布模式形成的原因非常重 要。例如：在一个城市区域中大型商业网点的空间分布模式是 否显著地影响了餐饮网点的分布，这是二元空间点模式问题。
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空间点模式分析方法
从统计学的角度，地理现象或事件出现在空间任意位 置都是有可能的。 如果没有某种力量或者机制来“安排”事件的出现， 那么分布模式最有可能是随机分布的， 否则将以规则或者聚集的模式出现。对于此类问题， 地理世界中的事物可能存在某种联系。 一种现象的分布模式是否对另一种现象的分布模式产 生影响也是点模式需要解决的重要问题。
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核密度估计法
核密度估计法(kernel density estimation, KDE)认为地 理事件可以发生在空间的任何位置上，但是在不同的 位置上，事件发生的概率不一样。 点密集的区域事件发生的概率高，点稀疏的地方事件 发生的概率低。 KDE反映的就是这样一种思想：使用事件的空间密度 分析表示空间点模式。 和样方计数法相比较，KDE更加适合于可视化方法表 示分布模式。
第七章-空间数据的统计分析-2本
空间点模式分析方法
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空间点模式分析方法
在地图上，居民点、商店、旅游景点、流行病、 犯罪现场、交通事故发生地等都表现为点的特 征，有些是具体的地理实体对象，有些则是曾 经发发生的事件的地点。 这些地理对象或事件（点）的空间分布模式对 于城市规划、服务设施布局、wk.baidu.com业选址、流行 病的控制等具有重要的作用。 根据实体或事件的空间位置研究其分布模式的 方法称为空间点模式。
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样方分析方法
QA中对分布模式的判别产生影响的主要因素：
样方的形状，采样的方式，样方的起点、方向和大小等，这些 因素会影响到点的观测频次和分布。 QA分析中样方的形状一般采用正方形的网格覆盖，也可以自 己定义样方的形状，如圆形、正六边形等，以适合于所要研究 的问题。 无论采用何种形式的样方要求网格形状和大小必须一致，以避 免在空间上的采样不均匀。
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样方分析方法 除了规则网格外，采用固定尺寸的随机网格也能得到 同样的效果。 从统计意义上看，使用大量的随机样方估计才能获得 研究区域点密度的公平估计。
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样方分析方法
样方的尺寸选择对计算结果会产生很大的影响。（b）和（c） 两种不同尺寸的网格，可能会导致不同的分析结论。 根据专家的研究，最优的样方尺寸是根据区域的面积和分布于 其中的点的数量确定的，计算公式为：
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核密度估计法
根据概率理论，核密度估计的一般定义为： 设X1, …, Xn 是从分布密度函数f的总体中抽取的独立同 分布样本，估计f在某点x处的值f(x)，通常有RosenblattParen核估计：
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核密度估计法
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核密度估计法
Q=2A/n 式中， Q是样方的尺寸(面积)；A为研究区域的面积；n为研究 区域中点的数量。最优样方的边长取 2A/n 。
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2）样方分析方法 当样方的尺寸确定后，利用这一尺寸建立样方网格覆 盖研究区域或者采用随机覆盖的方法，统计落入每个 样方中的数量，建立其频率分布。 根据得到的频率分布和已知的点模式的频率分布的比 较，判断点分布的空间模式。
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空间点模式分析方法
点模式分析技术曾经在20世纪60年代的计量革命时代十 分盛行，但是早期的系统和方法缺乏直观的地图表示。 随着GIS的发展和地理空间数据的丰富，以及对GIS空 间分析能力的广泛需求促进了空间数据分析方法的发展。 点模式空间统计分析方法重新引起了人们的兴趣，基 于GIS或地图环境的交互式模式分析工具不断出现，或 作为方法库被统计分析程序所调用，或作为GIS软件包 的宏模块，或作为空间分析软件包的函数。
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空间点模式分析方法
点模式空间分析方法
空间模式的研究一般是基于所有观测点事件在地图上 的分布，也可以是样本点的模式。 点模式关心的是空间点分布的聚集性和分散性问题， 地理学家在研究过程中发展了两类点模式分析方法： （1）以聚集性为基础的基于密度的方法： 主要有样方计数法和核函数方法两种； （2）以分散性为基础的基于距离的技术： 通过测度最近邻点的距离分析点的空间分布模式，主 要包括最邻近指数、G-函数、F-函数、K-函数方法等。
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核密度估计法
在KDE中，区域内任意一个位置都有一个事件密度，这是和 概率密度对应的概念。 空间模式在点S上的密度或强度是可测度的，一般通过测量定 义在研究区域中单位面积上的事件数量来估计。 最简单的事件密度估计方法是在研究区域中使用滑动的圆来统 计出落在圆域内的事件数量，再除以圆的面积，就得到估计点 S处的事件密度。
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基于密度的方法——样方计数法与核函数法
样方分析：
样方分析(quadrat analysis, QA)是研究空间点模式最常 用的直观方式。
基本思想： 通过空间上点分布密度的变化探索空间分布模式，一 般使用随机分布模式作为理论上的标准分布，将QA 计算的点密度和理论分布做比较，判断点模式属于聚 集分布、均匀分布还是随机分布。
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空间点模式分析方法
空间点模式的概念 点模式是研究区域R内的一系列点的组合
[S1=(x1, y1), S2=(x2, y2), … , Sn=(xn, yn) ] 其中，Si是第i个观测事件的空间位置。 研究区域R的形状可以是矩形，也可以是复杂的 多边形区域。
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空间点模式分析方法
点在空间上的分布千变万化，但不会超出从均匀到集中的模式。 一般将点模式区分为三种基本类型：聚集分布、随机分布、均 匀分布。