13空间统计分析

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2013年GIS信息工程师考试试题

2013年GIS信息工程师考试试题

1、有关地图的描述不正确的是:(C)A、地图是一种符号图形。

B、地图是地理信息系统的数据源。

C、地图是地球表面缩小描绘的图形。

D、地图是GIS查询与分析结果的主要表示手段。

2以下不属于遥感系统组成的是:(B)A、信息源B、信息反射C、信息的获取D、信息处理与应用3、建立以地理信息数据为基础的信息系统,应当利用_____的基础地理信息数据。

(B)A、国家规定B、符合国家标准C、符合国家保密规定D、国家要求4、下列关于比例尺的说法正确的是:(A)A、绘制剖面图时,垂直比例尺一般大于水平比例尺。

B、我国1:2千的普通地图是国家基本比例尺地图。

C、图上长度与实地水平长度的比就是比例尺,适合小比例尺。

D、地图比例尺的单位是厘米。

比例尺越大,表示地图的精度越小。

5、以下对计算机网络描述中,正确的是:(D)A、计算机网络通常分为局域网、城域网、广域网。

局域网通常用于连接单位内部的计算机资源,以便共享资源和交换信息。

B、局域网内,无需每个客户端电脑都安装杀毒软件,通常服务器电脑安装杀毒软件就可以预防病毒攻击。

C、局域网内的电脑之间可以通讯,都是通过TCP/IP协议通讯。

D、A和B选项。

6、以下哪些是矢量数据的分析方法:(C)A、坡向分析B、谷脊特征分析C、网络分析D、地形剖面分析7、为了保证数据库应用系统正常运行,数据库管理员在日常工作中需要对数据库进行维护,以下一般不属于数据库管理员日常维护工作的是:(B)A、数据库安全性维护B、数据内容一致性维护C、数据库存储空间管理D、数据库备份与恢复8、以下分析方法中不属于空间统计分析的是:(D)A、辨别分析B、主成分分析C、系统聚类分析D、地形分析9、为了使DEM能逼真地表示复杂地形,最佳的数据结构是:(D)A、规则格网B、金字塔C、四叉树D、不规则三角网10、GIS空间数据的误差来源有很多,其中源误差不包括以下哪项:(B)A、遥感数据产生的误差B、属性数据录入产生的误差C、测量数据产生的误差D、数据几何纠正产生的误差11、在实际工作中,应该如何对矢量数据结构和栅格数据结构进行选择,下列说法错误的是:(C)A、对于线画地图来说,用矢量数据往往比栅格数据节省空间。

空间统计分析

空间统计分析

空间统计分析目录一、内容综述 (2)1. 背景介绍 (3)2. 研究目的与意义 (4)二、空间统计分析概述 (5)1. 空间统计分析定义 (6)2. 空间统计分析的发展与应用领域 (7)三、数据收集与预处理 (9)1. 数据来源 (10)2. 数据收集方法 (10)3. 数据预处理流程 (12)四、空间数据的可视化分析 (13)1. 空间数据可视化技术 (14)2. 可视化工具与平台选择 (15)3. 可视化分析结果解读 (17)五、空间数据的探索性统计分析 (18)1. 空间数据的描述性统计 (19)2. 空间数据的探索性方法 (20)3. 探索性结果分析与解释 (21)六、空间数据的定量统计分析 (23)1. 空间自相关分析 (24)2. 空间回归分析 (25)3. 空间插值分析 (26)4. 其他空间统计模型与方法 (27)七、空间统计分析的应用案例 (28)1. 城市规划与管理领域应用案例 (29)2. 生态环境保护领域应用案例 (31)3. 经济学领域应用案例 (31)4. 社会学领域应用案例 (33)八、空间统计分析的挑战与展望 (34)1. 技术挑战与解决方案 (35)2. 数据质量与可靠性问题探讨 (37)3. 未来发展趋势预测与展望 (38)九、结论与建议 (39)1. 研究总结与主要发现 (40)2. 政策建议与实施建议 (41)3. 研究不足与展望未来的研究方向 (42)一、内容综述空间统计分析是统计学的一个分支,其研究主要集中在地理空间数据和相关领域的数据分析和解释上。

随着全球定位系统、遥感技术、地理信息系统等技术的不断发展,海量的空间数据不断生成,空间统计分析的重要性愈加凸显。

本文档旨在全面介绍空间统计分析的基本概念、方法、应用及其发展趋势。

我们要明确什么是空间统计分析,空间统计分析结合了统计学与地理学,研究如何利用统计学方法分析带有空间属性的数据,揭示其内在的空间分布规律、空间关联关系以及空间演变趋势。

空间数据的统计和分析方法

空间数据的统计和分析方法

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核密度估计法
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核密度估计法
20
核密度估计法
核密度估计法的特点:
21
核密度估计法

关于KDE中的带宽
22
核密度估计法
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KDE中的边缘效应
这是位于R内的体积,当R是一个非规则的多边形区域时,将 导致计算量的急剧增加。
24
KDE方法在热带气旋源地分析中的应用:
25
KDE方法在热带气旋源地分析中的应用:
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面状数据空间模式分析方法

面状数据是地理学研究中的一类重要数据,很多地理现象都通 过规则的或不规则的多边形表示,这类地理现象的显著特点是 空间过程与边界明确的面积单元有关。 面状数据通过各个面积单元变量的数值描述地理现象的分布特 征。例如气候类型区、土壤类型区、土地利用类型区、行政区 、人口普查区等。
根据G(d)曲线的形状分析空间点模式: 如果点事件的空间分布趋向聚集,具有较小的最邻近距离的点 的数量就多,那么G函数会在较短的距离内快速上升; 如果点模式中事件趋向均匀分布,具有较大的最邻近距离的点 的数量多,那么G函数值得增加就比较缓慢。
如果G(d)在短距离内迅速增长,表明点空间分布属于聚集模式; 如果G(d)先缓慢增长后迅速增长,表明点空间分布属于均匀模式。
4
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。

统计学中的空间数据分析方法及其应用

统计学中的空间数据分析方法及其应用

统计学中的空间数据分析方法及其应用统计学是一门研究数据收集、处理、分析和解释的学科,而空间数据分析则是统计学中的一个分支,专门研究具有空间属性的数据。

随着技术的发展和数据的积累,空间数据分析在各个领域的应用越来越广泛。

本文将介绍统计学中的空间数据分析方法及其应用。

一、空间数据的特点空间数据具有一定的特点,主要包括空间相关性、空间异质性和空间自相关性。

空间相关性指的是空间上相邻地点的数据值之间存在相关性,即靠近的地点具有相似的属性。

空间异质性指的是地点之间的差异性,即不同地点的数据值有所不同。

空间自相关性指的是地点的数据值与其周围地点的数据值之间存在相关性。

二、空间数据分析方法1. 空间插值方法空间插值方法是一种通过已知数据点的观测值来估计未知地点的数据值的方法。

常见的空间插值方法包括反距离加权插值法、克里金插值法和样条插值法等。

这些方法可以根据数据的特点选择合适的插值方法,并利用已知数据点的观测值来推断未知地点的数据值。

2. 空间回归方法空间回归方法是一种用于分析空间数据中因果关系的方法。

它结合了经典的回归分析方法和空间统计方法,可以考虑空间相关性对回归模型的影响。

常见的空间回归方法包括空间滞后模型、空间误差模型和空间滞后误差模型等。

这些方法可以帮助我们理解空间数据中的因果关系,并提供预测和决策支持。

3. 空间聚类方法空间聚类方法是一种将空间数据划分为具有相似属性的区域的方法。

它可以帮助我们发现空间数据中的簇群结构和空间集聚现象。

常见的空间聚类方法包括DBSCAN、K-means和层次聚类等。

这些方法可以帮助我们理解空间数据中的空间分布特征,并为资源配置和规划提供参考。

三、空间数据分析的应用1. 环境监测空间数据分析在环境监测中有着广泛的应用。

通过收集和分析空气质量、水质、土壤质量等空间数据,可以评估环境污染程度和分布情况,为环境保护和治理提供科学依据。

2. 城市规划空间数据分析在城市规划中也发挥着重要作用。

空间格局统计与空间分析空间格局统计

空间格局统计与空间分析空间格局统计
•空间格局统计理论涉及空间格局的表征与测度、状态识别 和概率表达,空间格局统计方法涉及空间格局的分类(聚 类)、抽样、预测等。
我国主要城市的分布
世界城市的分布 大约60°N以南的欧洲地区
美国的东北部地区
东亚日本、朝鲜半岛及我国东部沿海和 平原地区
本书的结构:
第1章 阐述空间格局统计的概念模型、特征及其与一般空间统计的区别 第2-3章 阐述空间格局的表征模型、度量方法和状态模型
2、5层次:空间格局的代表层、观测(属性)层、足迹层、 参照层和空间层。
3、5维度:空间格局的中心性(centrality)、展布性(spread)、 密集性(intensity)、方向性(orientation)、形状(shape)
4、4状态:空间格局的集聚、随机、差异与全等。
5、空间格局统计对空间格局的描述、估计、分类、检验、 预测与优化围绕“5-5-4”概念模型进行,。
本书旨在提出空间格局的统计描述和推理的方法
•格 局
格局是架在空间数据与统计学之间的一座特殊、 有形的桥梁。
•空间格局统计是通过对空间格局(或数据)的表征、测度、 状态和概率的论述,为一般统计学方法直接用于各种空间 格局分析提供比较系统的理论和方法基础。
•空间格局包括不均匀或者均匀的点状分布、线状分布、面 状分布、曲面或网络,而空间包括平面空间、球面空间与 网络空间。
空间格局统计与空间经济分析
第一章 空间格局统计
主讲人:
前言
空间数据拥有复杂多样的格局(pattern)、状态 (state)、形态(form,shape)与空间(space)。

航空网络


公路网络

球面空间格局 网络空间格局

空间数据分析分析解析

空间数据分析分析解析

空间数据分析分析解析空间数据分析是指通过对空间数据进行处理、分析和解析,以获得对空间现象和空间关系的深入理解。

它是地理信息系统(GIS)的核心功能之一,被广泛应用于城市规划、环境保护、交通运输、农业决策等领域。

空间数据分析能够揭示地理现象的模式和趋势,为决策者提供科学、准确的信息支持。

空间数据分析的核心方法包括空间查询、空间统计和空间建模。

空间查询是指对空间数据进行检索和筛选,根据特定的条件获取所需的数据。

例如,可以查询其中一地区内的房价分布、道路密度、绿地覆盖等信息。

空间统计则是通过统计分析方法,对空间数据的分布特征和相互关系进行量化和描述。

常用的空间统计方法有空间自相关分析、核密度估计、热点分析等。

空间建模则是利用数学模型和算法,对空间数据的演化和变化过程进行预测和模拟。

典型的空间建模方法包括地理加权回归、环境模拟等。

以城市规划为例,空间数据分析可以帮助规划师了解城市的土地利用、人口分布、交通流动等情况,为城市规划和土地利用决策提供科学依据。

通过空间查询,可以获取其中一地区内不同用地类型的分布情况,为规划师提供土地利用的基础数据。

通过空间统计,可以分析城市的空间结构和分布格局,如通过核密度估计分析人口的集聚程度,通过热点分析找出交通拥堵的热点区域。

通过空间建模,可以预测城市未来的发展趋势,如通过地理加权回归模型预测不同因素对房价的影响程度。

空间数据分析在环境保护领域也有重要应用。

例如,通过分析植被覆盖的空间分布,可以评估生态系统的健康状况和生物多样性水平。

通过空间查询和空间建模,可以确定环境敏感区域,以制定环境保护政策和措施。

通过空间统计,可以发现环境污染的热点区域,并考察其空间关联性,为环境监测和治理提供指导。

此外,空间数据分析还在交通运输、农业决策、应急管理等领域发挥着重要作用。

例如,在交通运输领域,可以利用空间数据分析来评估道路网络的覆盖率和服务质量,找到交通拥堵的瓶颈,优化交通流动。

《空间数据的分析》PPT课件

《空间数据的分析》PPT课件























查询分层存放的图形与 属性数据






















查询区域内的图形与属 性数据






















根据条件表达查询图 形与属性数据






















又称拓扑查询,面与面, 线与线,点与点,点与线, 点与面,线与面
7.2.3缓冲区的生成
对于简单情形,缓冲区是一 个简单多边形,但当计算形状比 较复杂的对象或多个对象集合的 缓冲区时,就会产生假设干个自 相交多边形 。
7.2.3缓冲区的生成
缓冲区的重叠处理
一 是在缓冲区生成过程中解决,即在作参考线的平行线时, 考虑各种情况,确定相互间的交点,切断并去除重叠区内的弧段。
7.2 缓冲区分析
7.2.1 缓冲区分析的概念
点缓冲区是选择一组点状地物或一层点状地物,根据给定的 缓冲区距离,形成的缓冲区多边形图层〔如图 (a)〕。

2013年世界航天器发射统计分析

2013年世界航天器发射统计分析

序号
2 0 13 年全球发射 的航天器领域 分布情况
领域
发射数量/ 个 所占比例(%)
1
空间科学与技术试验
11 3
52. 80
2
通信广播
46
21. 50
3
对地观测
30
14. 02
4
载人航天器
13
6. 07
5
导航定位
6
2. 80
6
空间探测
4
1. 87
7
其他
2
0. 93
合计
21 4
100
按航 天器发射质量统计 在全 年发射 的214个航 天器中 ,除去2个首 次飞行 运
1 2013年发射航天器数据统计
按发射国家统计
在全 年82次的发射 中,俄 罗斯的 发射次数 最多, 达 到33次,美国 19次,中国15次,欧洲7次,印度和日本 各 3次,韩 国和伊朗各1次。
按航天 器所属国家统计
按 航天 器 所 属国 家 (用 户 ) 统计 来 看, 201 3年 各 国发射 的航天 器数量 大多呈 上升趋 势, 只有日 本有所 下 降。美 国持续 保持所 研制的航 天器升 空数量 第一, 2013 年更是高达89个,是2012年 (30个)的3倍,主要来 自于 空间科 学与技 术试验 类的微 、纳卫 星数 量的增 长,也 是 推高全 球航天 器发射 数量的 主要驱 动力 。俄罗 斯、欧 洲 和中国处于第二梯队 ,远远领先于其他国家。
序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9
20 13 年全球 发射的航天器质 量分布情况 航天器质量/ k g 发射数量/ 个 所占比例(%)
0. 1~1
44
20. 95

如何在数据分析报告中呈现地理空间数据?

如何在数据分析报告中呈现地理空间数据?

如何在数据分析报告中呈现地理空间数据?关键信息项:1、数据来源与准确性数据源:____________________________数据采集方法:____________________________数据验证与准确性评估:____________________________2、地理空间数据类型点数据:____________________________线数据:____________________________面数据:____________________________栅格数据:____________________________3、数据分析方法空间统计分析:____________________________空间聚类分析:____________________________缓冲区分析:____________________________网络分析:____________________________4、可视化工具与技术地图类型选择:____________________________颜色与符号使用:____________________________图例与标注:____________________________交互性设计:____________________________5、报告结构与组织引言部分:____________________________数据描述与处理:____________________________分析结果呈现:____________________________结论与建议:____________________________11 数据来源与准确性111 数据来源是确保地理空间数据可靠性的基础。

在数据分析报告中,应明确说明数据的获取渠道,例如是通过实地调查、卫星遥感、政府部门开放数据平台还是其他途径。

112 详细阐述数据采集的方法,包括采样点的设置、测量工具的使用等,以便读者了解数据的生成过程。

空间分析2篇

空间分析2篇

空间分析2篇第一篇:空间分析——概述与方法空间分析是一种空间数据分析方法,其主要目的是揭示空间数据中的潜在规律、关系和趋势。

空间分析涉及到对空间数据进行预处理、空间统计分析、建模与模型分析等多个方面,并且通常需要结合地图制图技术才能更好地展示分析结果。

一、空间分析方法1. 空间统计分析方法空间统计分析是空间分析中最为基础和重要的方法之一,它主要通过引用统计学理论和方法,研究空间数据在空间分布、空间交互和空间相关等方面的规律和趋势。

其中很重要的一类方法是空间评价和空间插值,例如空间自相关分析、地形分析和地理加权回归等分析方法。

2. 空间可视化方法空间可视化是一种通过地图、图表等视觉化手段,直观展示空间数据和分析结果的方法。

在空间可视化方法中,使用的地图类型多种多样,其中常见的有皮克托图和流量地图,同时,还可以结合动画和交互技术实现更加丰富的空间可视化效果。

3. 空间模型方法空间模型是一种通过数学模型来描述和分析空间数据的方法。

通常,空间模型基于各种空间分析方法构建而来,例如空间自回归模型和空间误差模型等。

在空间建模中,最重要的是选择合适的模型,以及通过各种模型拟合与预测未知数据,这需要将空间数据与空间模型有机地结合在一起。

二、空间分析中的关键问题在进行空间分析时,需要考虑一些关键问题,如数据预处理、空间权重矩阵的构建、模型选择与评估等,这些问题对分析结果和应用有着重要的影响。

1. 数据预处理由于不同数据在收集过程中存在许多误差和噪声,使得分析结果的准确性难以保证。

因此,在进行空间分析之前,需要先对空间数据进行预处理,以提高数据的质量和准确性。

数据预处理通常包括数据清理、数据编码、数据转换等步骤。

2. 空间权重矩阵的构建空间权重矩阵是空间分析中的一个重要概念,它可以用来描述空间数据之间的空间关系和空间依赖关系。

构建空间权重矩阵需要考虑空间数据之间的距离和空间属性之间的关系等因素,通常有均匀权重、二元权重和距离权重等权重类型。

空间数据的统计分析方法

空间数据的统计分析方法
进行表面预测。包括半 变异模型的选择和预测 模型的选择。
最后检验模型是否合理 或几种模型进行对比。
整理课件
13
主要内容
一 基本统计量 二 探索性空间数据分析 三 地统计分析 四 克里金插值方法 五 应用案例整理课件14一 基本统计量
平均数
集中趋势
中位数 众数
描述数据特征 的统计量
离散程度
分位数 偏度
整理课件
24
➢将数据分为若干 区间,统计每个区 间内的要素个数 ➢给出一组统计量 ➢检验数据是否符 合正态分布以及发 现离群值
整理课件
25
直方图
频率分布
用条形图表示,显示 了观察值位于特定区 间或组之内的频率。
汇总统计数据
通过描述统计数据位 置、离散度和形状的 统计量来概括数据
整理课件
26
探索性数据分析:直方图
半变异函数显示测量采样点的空间自相关。
变程
偏基台 块金
基台
变程:半变异函数的模型首次呈现水平状态的距离 块金:测量误差或小于采样间隔距离处的空间变化源 基台:半变异函数模型在变程整处理所课件获得的值(y 轴上的值)44
半变异函数/协方差云
➢每一个点代表一个点对 ➢空间距离越近,相关性越大 ➢发现离群值以及是否存在各 向异性
典型协方差函数的解析图
标识的是相关性
半变异函数和协方差函数之间的关系
在半变异函数和协方差函数关系: γ(si, sj) = sill - C(si, sj),
Sill为基台,使用两种函数中的任一种来执行预 测,一般采用半变异函数。
典型半变异函数的解析图
典型协方差函数的解析图
了解半变异函数:变程、基台和块金
通过采用红色和蓝色多边形中采样点的”值”来计算 局部值。

空间统计学的基本原理与方法

空间统计学的基本原理与方法

空间统计学的基本原理与方法空间统计学是统计学的一个分支,主要研究随机空间场的分布特征、空间插值和预测方法等。

本文将介绍空间统计学的基本原理与方法。

一、空间统计学的基本原理空间统计学是统计学的一个发展方向,它主要研究的是自然界和社会现象在空间上的分布规律。

空间统计学基于统计学的基本原理,将其应用到空间领域。

它的基本原理包括以下几个方面:1. 随机性原理:空间统计学假设自然界和社会现象的分布是随机的,即受多种因素的综合作用。

2. 自相关原理:空间统计学认为相邻地理位置的观测值之间存在着一定的相关性,即某一个地点的观测值受其周围地点的影响。

3. 空间非平稳性原理:空间统计学认为地理位置的相关性在空间上是不均匀的,即空间上的相关性随着距离的增加而减弱或增强。

二、空间统计学的基本方法空间统计学根据自然界和社会现象的性质以及研究目的,提出了多种方法。

下面介绍几种常用的方法:1. 空间数据可视化方法:空间数据可视化是一种重要的空间统计方法,它通过图形、地图等方式展示空间数据的分布特征,帮助分析人员更好地理解和发现隐藏在数据背后的模式和规律。

2. 空间插值方法:空间插值是指通过已知的离散空间点数据,推测未知位置的值。

常用的插值方法有克里金插值法、反距离加权插值法等。

3. 空间自相关分析:空间自相关分析是指通过计算相邻地理位置的观测值之间的相关系数,来研究空间数据的相关性。

其中常用的指标有皮尔逊相关系数、莫兰指数等。

4. 空间聚类分析:空间聚类分析是将相似空间单元聚集到一起的方法,用于发现空间上的聚集现象。

常用的聚类算法有K均值算法、层次聚类算法等。

三、空间统计学的应用领域空间统计学的应用非常广泛,主要集中在以下几个领域:1. 地理信息系统:空间统计学在地理信息系统中具有重要作用,用于分析和处理空间数据,进行地图制作和地理空间分析等。

2. 生态学:空间统计学可以研究物种分布、群落格局等生态学问题,帮助了解生态系统的结构和功能。

空间数据分析方法

空间数据分析方法

空间数据分析方法空间数据分析方法导语:空间数据分析的方法有什么呢?以下是小编为大家分享的空间数据分析方法,欢迎借鉴!空间数据分析1. 空间分析:(spatial analysis,SA)是基于地理对性的位置和形态特征的空间数据分析技术,其目的在于提取和传输空间信息,是地理信息系统的主要特征,同时也是评价一个地理信息系统功能的主要指标之一,是各类综合性地学分析模型的基础,为人们建立复杂的空间应用模型提供了基本方法.2. 空间分析研究对象:空间目标。

空间目标基本特征:空间位置、分布、形态、空间关系(度量、方位、拓扑)等。

3. 空间分析根本目标:建立有效地空间数据模型来表达地理实体的时空特性,发展面向应用的时空分析模拟方法,以数字化方式动态的、全局的描述的地理实体和地理现象的空间分布关系,从而反映地理实体的内在规律和变化趋势。

GIS空间分析实际是一种对GIS海量地球空间数据的增值操作。

4. ArcGIS9中主要的三种数据组织方式:shapefile,coverage和geodatabase。

Shapefile由存储空间数据的dBase表和存储属性数据和存储空间数据与属性数据关系的.shx文件组成。

Coverage的空间数据存储在INFO表中,目标合并了二进制文件和INFO表,成为Coverage要素类。

5. Geodatabase是面向对象的数据模型,能够表示要素的自然行为和要素之间的关系。

6. GIS空间分析的基本原理与方法:根据空间对象的不同特征可以运用不同的空间分析方法,其核心是根据描述空间对象的空间数据分析其位置、属性、运动变化规律以及周围其他对象的相关制约,相互影响关系。

方法主要有矢量数据的空间分析,栅格数据的空间分析,空间数据的量算与空间内插,三维空间分析,空间统计分析。

7. 栅格数据在数据处理与分析中通常使用线性代数的二维数字矩阵分析法作为数据分析的数学基础。

栅格数据的处理方法有:栅格数据的聚类、聚合分析,复合分析,追踪分析,窗口分析。

空间统计分析课件

空间统计分析课件

平均数也分简单调和平均数和加权调和平均数,
其公式分别为
X t
n n1
i1 x i
n
Pi
X
tp
i1
n P i
i1 x i
几何平均数(geometric mean ):是n个数据连乘的 积开n次方根,计算公式为
n
X g n xi i 1
ห้องสมุดไป่ตู้•空间统计分析课件
(3)中位数(Median ) 一组数据按从小到大(或从大到小)的顺 序依次排列,处在中间位置的一个数(或 最中间两个数据的平均数,注意:和众数 不同,中位数不一定在这组数据中)。 中位数的定义可知,所研究的数据中有一 半小于中位数,一半大于中位数
•空间统计分析课件
9.2.2 代表数据离散程度的统计量
有时虽然两个数据集的平均数相等,但各数据分 布在平均数左右的疏密程度却不相同,也就是它 们的离散程度不一样,为了把一个数据集的离散 程度表现出来,就需要研究离散度。
离散程度越大,数据波动性越大,以小样本数据 代表数据总体的可靠性越低;离散程度越小,则 数据波动性小,以小样本数据代表数据总体的可 靠性越高。
标准差是方差的平方根,记为
1 n
n i1
(xi
x)2
•空间统计分析课件
(8)变差系数(coefficient of variation) 变差系数也称为离差系数或变异系数,是 标准差与均值的比值,以C v 表示
Cv x 10000
变差系数用来衡量数据相对变化的程度
•空间统计分析课件
9.2.3 代表数据分布形态的统计量
•空间统计分析课件
基本统计量
描述数据特征的统计量
集中趋势
平均数 中位数 众数 分位数

GIS空间分析

GIS空间分析
② 在整个研究区内,区域化变量的空间协方差函 数对任意x和h存在且平稳,即
Cov{Z(x), Z(x+h)}=E[Z(x)Z(x+h)]-m2=C(h),任意x,h
• (2)内蕴假设
• 一些自然现象和随机函数具有无限离散性,这时 区域化变量Z(x)的增量Z(x)-Z(x+h)满足下列两个 条件时,就称该区域化变量满足内蕴假设:
随机场Z(x)的自协方差函数亦称为协方差函 数,一般地,协方差函数依赖于空间点x和 向量h。当h=0时,协方差函数变为
Cov(x,x+0)=E[Z(x)]2—{E[Z(x)]}2
(6.3)
• 3. 变异函数
变异函数在一维条件下,当空间点x在一维x轴上变 化时,区域变量Z(x)在点x和x+h处的值Z(x)与 Z(x+h)差的方差一半定义为区域变量Z(x)在x轴上 的变异函数,记为γ(x,h),即
随机函数Z(x)的增量Z(x)-Z(x+h)只依赖于分隔它 们的向量h,而不依赖于具体位置x,这样,被向量 h分割的每一对数据[Z(x),Z(x+h)]可以看成是一 对随机变量{Z(x1),Z(x2)}的一个不同现实,而半变 异函数γ(h)的估计量γ*(h)为
γ*(h)=1/2N(h)*∑[Z(xi)-Z(xi+h)]2
N(h) 36 27 21 13
5 N(h) 32 21 13
8
2
5.35 9.26 17.55 25.69 22.90
7.06 12.95 30.85 58.13 50.00
(h)
(h)
• 4. 平稳性假设及内蕴假设
• (1)平稳性假设
设某一随机函数Z(x),其空间分布律不因平移而改变,即 若对任一向量h,关系式 G(z1,z2,…,x1,x2,…)=G(z1,z2,…,x1+h,x2+h,…) 成立时,则该随机函数为平稳性随机函数。

空间统计概述总结范文

空间统计概述总结范文

空间统计是一种利用空间分析方法对地理现象进行定量描述和推断的统计学方法。

随着地理信息系统(GIS)和遥感技术的发展,空间统计在地理学、环境科学、城市规划等领域得到了广泛应用。

本文将从空间概率、概率密度、不确定性以及统计推断等方面对空间统计进行概述总结。

一、空间概率空间概率是指地理现象在空间分布上的概率,它遵循地理学第一定律。

在空间统计中,我们关注的是要素之间的空间相关性,即要素在空间分布上的相互依赖性。

例如,如果两个地区同时发生滑坡的概率高于其中一个地区与第三个地区同时发生滑坡的概率,那么这两个地区之间存在较强的空间相关性。

二、概率密度概率密度是指测量值的偏差在任意方向上都会出现一定的散布,而散布的概率理论上会形成正态分布的对称曲线。

在空间上,我们可以将这个分布想象成一个钟形,任何一个事件在任意区域发生的概率,就是这个钟表面在这个区域上的所占体积。

通过分析概率密度,我们可以了解地理现象在空间上的分布特征。

三、不确定性不确定性是空间统计中的一个重要概念,它来源于数据的不确定性。

了解数据中的不确定性,研究这些不确定性如何影响分析结果是空间统计研究的重要内容。

例如,地统计学采用随机过程来模拟插值的变异情况,从而降低不确定性对分析结果的影响。

四、统计推断统计推断是空间统计的核心内容,通过样本分析推理以求得到关于包括了样本在内的更大群体的结论。

与经典统计相比,空间统计在分析要素之间的相关性方面具有独特优势。

在空间分析中,我们通常在所有可获得的数据上进行操作,很少或几乎没有一个用于提取数据并进行推理的总体概念。

此外,我们认为每个样本观测值是相互依赖的,除非相距很远。

五、空间统计的主要内容1. 聚合:空间统计关注地理现象在空间上的整体性,通过对要素进行聚合分析,揭示地理现象在空间分布上的规律。

2. 整体性:空间统计强调地理现象在空间上的相互联系和影响,通过分析要素之间的空间相关性,揭示地理现象在空间上的整体特征。

空间统计量(空间指数)计算、点模式分析

空间统计量(空间指数)计算、点模式分析

基于空间统计量和点模式分析的 结果,结合城市规划原则和目标, 制定相应的优化策略,如增加设 施数量、调整设施类型或优化设 施布局等,以实现公共设施布局 的均衡和高用交通网络中车辆行驶速度、道路通行能力等空间数据 ,通过空间统计量(如热点分析、空间自相关等)对交通 拥堵现象进行定量描述和可视化表达,识别出拥堵严重的 时间和空间范围。
社会科学中的许多问题涉及到空间因素的考 虑,空间统计方法可以为社会科学研究提供 新的视角和工具。
THANKS
感谢观看
衡量地理现象在空间上的相互依赖 程度,揭示空间集聚或分散格局。
空间异质性指数
刻画地理现象在空间上的不均匀性 和复杂性,反映空间变异程度。
空间统计量应用举例
城市规划
通过计算城市内部不同功能区 的空间密度指数,评估城市空
间结构的合理性和紧凑性。
生态学
利用空间自相关指数分析生物 种群的空间分布格局,揭示生 物多样性与环境因子的关系。
发展趋势预测与前沿技术动态
深度学习在空间统计中的应用
01
深度学习在处理大规模高维度数据方面具有优势,未来有望在
空间统计中发挥更大作用。
基于云计算的空间统计分析
02
云计算提供了强大的计算能力和存储空间,为处理大规模空间
数据提供了可能。
时空数据的统计建模与分析
03
随着时空数据的普及,如何有效地进行时空数据的统计建模与
点模式可视化方法
01
02
03
04
散点图
将点的坐标直接绘制在平面上 ,通过点的分布反映空间现象
的特征。
密度图
通过核密度估计等方法计算点 的密度,并将密度值映射到平 面上,以反映点的聚集程度。
热力图

空间数据分析(两篇)

空间数据分析(两篇)

引言概述:空间数据分析是指在地理信息系统(GIS)中利用空间数据进行数据处理、分析和呈现的过程。

在前文的空间数据分析(一)中,我们已经了解了空间数据分析的基础知识和一些常见的分析方法。

本篇继续深入探讨空间数据分析的相关内容,包括地表温度分析、地理插值方法、空间数据挖掘、地理网络分析和遥感图像分类分析等。

正文内容:1. 地表温度分析1.1. 地表温度概述地表温度是指地球表面的温度,是一个重要的环境指标。

地表温度分析在气候变化研究、城市规划和环境管理等领域具有重要意义。

1.2. 地表温度分析的方法常见的地表温度分析方法包括如下几种:多源遥感数据获取、地表温度变化检测、地表温度插值和空间关联分析等。

2. 地理插值方法2.1. 地理插值概述地理插值是一种通过已知的点数据,推算出未知位置处数值的方法。

它常用于地理数据的填充和估计,如高程数据的插值。

2.2. 地理插值方法的分类地理插值方法可以分为确定性插值方法和随机插值方法。

确定性插值方法包括反距离加权插值和克里金插值,而随机插值方法包括普通克里金和泛克里金。

3. 空间数据挖掘3.1. 空间数据挖掘概述空间数据挖掘是指在空间数据中挖掘出有用的信息和知识的过程。

它结合了地理信息系统和数据挖掘技术,用于发现地理模式和规律。

3.2. 空间数据挖掘方法常见的空间数据挖掘方法包括空间聚类分析、空间关联规则挖掘和空间预测建模等。

这些方法可以帮助研究人员找到地理空间数据中的隐藏规律和关联关系。

4. 地理网络分析4.1. 地理网络分析概述地理网络是指由连接地理空间中的点的线组成的网络。

地理网络分析包括路径分析、网络连接分析和服务区分析等,有助于优化交通和资源分配。

4.2. 地理网络分析方法常见的地理网络分析方法包括最短路径分析、最佳路径分析和服务区分析等。

这些方法可以帮助规划者和决策者优化交通网络和资源配置,提高效率和便捷性。

5. 遥感图像分类分析5.1. 遥感图像分类分析概述遥感图像分类分析是指利用遥感图像数据进行地物分类和分布分析的过程。

空间统计知识点归纳总结

空间统计知识点归纳总结

空间统计知识点归纳总结一、空间统计概念空间统计是利用空间数据来揭示空间数据的分布规律和空间关联性,以得出空间模式和空间变化规律的统计学方法。

空间统计主要包括空间数据的统计描述、空间数据的空间关联性分析、空间数据的空间模式分析等内容。

二、空间数据的统计描述1. 空间数据类型:空间数据可分为点数据、线数据和面数据三类。

点数据是指地理空间上的一个具体位置;线数据是由多个点按照一定顺序连接而成的线条;面数据是由多个点按照一定顺序连接而成的封闭图形。

2. 空间数据的属性统计:对空间数据的属性进行统计描述,包括均值、方差、标准差等。

3. 空间数据的空间集聚性分析:利用聚集指数、泰斯特指数等指标来描述空间数据的聚集性。

三、空间数据的空间关联性分析1. 空间数据的自相关分析:用于描述空间数据与自身在空间上的相关性,如Moran's I、Geary's C指数等。

2. 空间数据的空间异质性分析:用于描述空间数据的异质性,比如LISA(Local Indicators of Spatial Association)等方法来描述空间数据的异质性。

四、空间数据的空间模式分析1. 空间数据的空间聚类分析:用于描述空间数据的聚类模式,如K均值聚类、DBSCAN聚类、层次聚类等方法。

2. 空间数据的空间分布模式分析:用于描述空间数据的分布模式,如核密度估计、距离分布函数等方法。

五、空间统计方法1. 空间插值方法:用于根据少量采样点推断整个区域的属性值,如克里金插值、反距离插值等。

2. 空间回归方法:用于描述变量之间在空间上的相关性,如空间误差模型、空间Durbin 模型等。

3. 空间模式识别方法:用于识别空间模式,如空间聚类算法、空间分布模式描述算法等。

六、空间统计应用1. 地理信息系统(GIS)中的空间统计:用于描述和分析地理空间数据的分布规律和空间关联性。

2. 城市规划中的空间统计:用于评估城市空间结构和发展规划,如用核密度估计来评估城市空间密集度。

空间统计分析实验报告

空间统计分析实验报告

空间统计分析实验报告一、空间点格局的识别1、平均最邻近分析平均最邻近距离指点间最邻近距离均值。

该分析方法通过比较计算最邻近点对的平均距离与随机分布模式中最邻近点对的平均距离,来判断其空间格局,分析结果如图1所示。

图1 平均最邻近分析结果图最邻近比率小于1,聚集分布,Z值为-7.007176,P值为0,即这种情况是随机分布的概率为0计算结果共有5个参数,平均观测距离,预期平均距离,最邻近比率,Z 得分,P值。

P值就是概率值,它表示观测到的空间模式是由某随机过程创建而成的概率,P 值越小,也就是观测到的空间模式是随机空间模式的可能性越小,也就是我们越可以拒绝开始的零假设。

最邻近比率值表示要素是否有聚集分布的趋势,对于趋势如何,要根据Z值和P值来判断。

本实验中的最邻近比率小于1 ,聚集分布,Z值为-7.007176,P值为0,即这种情况是随机分布的概率为0,该结果说明云南省详细居民点的分布是聚集分布的,不存在随机分布。

2、多距离空间聚类分析基于Ripley's K 函数的多距离空间聚类分析工具是另外一种分析事件点数据的空间模式的方法。

该方法不同于此工具集中其他方法(空间自相关和热点分析)的特征是可汇总一定距离范围内的空间相关性(要素聚类或要素扩散)。

本实验中第一次将距离段数设为10,距离增量设为1,第二次将距离段数设为5,距离增量同样为1,得到如图2和图3所示的结果。

从图中可以看出,小于3千米的距离内,观测值大于预测值,居民点聚集,大于3千米,观测值小于预测值,居民点离散。

且聚集具有统计意义上的聚集,离散并未具有统计意义上的显著性。

图2 K函数聚类分析结果1小于3千米,居民点聚集,且聚集具有统计意义上的聚集,大于3千米,居民点离散,离散并未具有统计意义上的显著性图3 K函数聚类分析结果23、密度制图前面的最邻近分析和K函数聚类分析只能得到从数值上的出空间分布的状态,但并不能直观看到分布集聚或分散的位置、形状和大小。

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南码头路街道 浦东新区 斜土路街道 徐家汇街道 枫林路街道 周家渡街道 六里镇 徐汇区 徐汇区 徐汇区 浦东新区 浦东新区
上钢新村街道 浦东新区 龙华镇 徐汇区
1.利用 Geodata Analysis Software 实现
将 GIS 数据(譬如*.shp 格式) ,导入到 Geodata 中,该软件系统界面如下 图(图 2)所示:
0.063 6 0.146 9 0.195 3 0.107 0.149 2 0.100 6 0.088 6 0.092 7 0.058 3 0.074 2 0.078 9 0.036 0.059 5 0.067
-0.800 9 0.073 1 0.546 4 -0.297 9 0.114 2 -0.421 1 -0.977 1 -0.571 6 -0.537 8 -0.58 -0.836 9 -1.049 7 -0.886 -0.729 4
4
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(1)计算全局 Moran’s I 并做出 Moran 散点图,如下:
(2)做出 Lisa 显著水平图,如下:
5
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(3)还可以进一步通过回归分析,研究变量之间的相互关系。 …………,在图形界面引导下,按步骤操作,就可以实现该软件提供的一些 空间统计分析功能。
[M,N]=size(Wij); GI=zeros(N,1); GIn=0; Xn=0; for m=1:N for n=1:N if n==m GIn=GIn; Xn=Xn; else GIn=GIn+Wij(m,n)*Xij(n); Xn=Xn+Xij(n);
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%计算 Yi2 %计算 Wi
VarG(m)=(Wi(m)*(N-1-Wi(m))/((N*N-1)*(N*N-1)*(N-2)))*(Yi2/(Yi1*Yi1)); %计算 Var(Gi(d)) ZG(m)=(GI(m)-EG(m))/(sqrt(VarG(m))); %计算 Z(Gi) end
8
图2
软件分析界面
3
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菜单命令及主要工具按钮如下:
close all windows,即关闭所有已经打开的窗口; add centroids,即添加中心点; …… 如果打开数据表,其形式如下:
在做空间统计分析之前,首先需要计算空间邻居关系的权重矩阵。为此,可 以在上述图形界面引导下,在“Tools”工具栏中,利用“Weights” 工具栏中的 “Create”产生一个权重矩阵文件,譬如,对于以上人口分布的各个街道数据, 可以产生一个权重矩阵文件 density_weights.GWT。 然后,利用权重矩阵,就可以做一系列的空间统计分析,譬如:
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§13 利用 GAS 软件和 Matlab 编程 实现空间统计分析
空间统计分析,目前比较流行的计算软件主要有 Asellin 等人编写的 Space Stat、Geodata 等,随着 ArcGIS 的发展,一些空间统计模块中也嵌套了类似的计 算功能,如在 Arc/Info 的工作空间 Workspace 环境,其中的 Grid 模块中,可以 调用命令 Moran 来实现全局空间自相关指数,当然这主要是针对栅格数据的计 算,对于一些其他格式的数据,可以通过数据的交互格式来转换。另一方面,弄 清楚空间统计分析的基本原理之后,也可以自己编程来实现其计算过程。下面主 要介绍将如何在软件 Geodata Analysis Software 直接实现全局统计、局部统计以 及在 Matlab 中编程实现空间统计的过程。 例:以教材上的应用实例来说明。图 1 给出了上海市部分街道(50 个样区) 的邻居关系,各街道编号、名称、所属区,以及 2000 年的人口密度数据如表 1 所示(原始数据为 shape 格式的矢量数据) 。那么,人口分布是否存在空间上的 相关关系呢?为了回答这一问题,就需要进行空间统计分析。
潍坊新村街道 浦东新区 小东门街道 南京西路街道 豫园街道 静安寺街道 老西门街道 淮海中路街道 花木镇 江苏路街道 瑞金二路街道 湖南路街道 黄浦区 静安区 黄浦区 静安区 黄浦区 卢湾区 浦东新区 长宁区 卢湾区 徐汇区
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37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
-1
Gi
0.072 9 0.144 5 0.104 1 0.096 4 0.036 6 0.092 5 0.119 4 0.053 6 0.127 6 0.110 9 0.153 0.171 0.083 0.157 3 0.209 1 0.100 4 0.143 0.232 8 0.122 2 0.053 3 0.020 7 0.118 0.237 0.095 2 0.109 1 0.020 7 0.163 5 0.144 5 0.152 0.117 1 0.241 8 0.180 3 0.034 6 0.074 1 0.154 3 0.107 4
2.局部 G 统计计算的 Matlab 程序
除了 Geodata Analysis Software 软件外,还可以利用 Matlab 编程进行空 间统计分析。譬如,局部 G 统计的 Matlab 计算程序如下:
function [GI,ZG]=Getis(Wij,Xij) % 计算 G 统计值:G 值是不包含自己的 G 统计值 % 输入:Wij—空间权值矩阵 % 输入:Xij—研究区域的空间属性数据 % 输出:GI— 空间局部自相关指标-G 统计值 % 输出:ZG— 对于 GIJ 的检验 Z 值的计算结果 % GI=Getis(Wij,Xij,N)
金杨新村街道 浦东新区 平凉路街道 宝山路街道 宜川路街道 嘉兴路街道 芷江西路街道 提篮桥街道 天目西路街道 洋泾街道 乍浦路街道 北站街道 长寿路街道 杨浦区 闸北区 普陀区 虹口区 闸北区 虹口区 闸北区 浦东新区 虹口区 闸北区 普陀区
梅园新村街道 浦东新区 外滩街道 江宁路街道 南京东路街道 钦洋镇 石门二路街道 人民广场街道 曹家渡街道 金陵东路街道 黄浦区 静安区 黄浦区 浦东新区 静安区 黄浦区 静安区 黄浦区
Z(Gi)
-0.606 4 0.885 1 0.043 6 0.34 -1.036 7 -0.575 6 0.869 7 -0.201 6 0.532 1 0.674 1 0.181 8 0.507 7 -1.077 3 0.260 8 0.781 2 -0.034 5 -0.345 1 0.800 3 -0.004 4 -0.651 2 -0.642 4 0.333 1.256 6 -0.142 4 -0.257 4 -0.642 4 0.372 1 0.030 4 1.039 5 -0.102 1.339 4 1.112 8 -1.403 5 -0.173 1 0.205 2 -0.289 8 2
end end GI(m)=GIn/Xn; GIn=0; Xn=0; end save GI GI -ascii;
%计算 Z 值 EG=zeros(N,1); VarG=zeros(N,1); ZG=zeros(N,1); WI=0; for m=1:N for n=1:N if n==m WI=WI; else WI=WI+Wij(m,n); end end EG(m)=WI/(N-1); WI=0; end WI=0; Xj=0; Xj2=0; %Yi1=zero(N,1); %计算 Yi1
1
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图1 表1 街道编号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36
上海市部分街道(样区)的邻居关系
塘桥街道 董家渡街道 打浦桥街道 天平路街道 半淞园路街道 五里桥街道
浦东新区 黄浦区 卢湾区 徐汇区 黄浦区 卢湾区
18 085.24 36 815.94 44 442.23 29 699.73 41 259.69 27 068.64 21 973.13 29 112.08 24 479.34 41 794.51 25 452.99 12 026.16 16 部分街道(样区)的人口密度及其 ESDA 计算结果 街道名称
大桥街道 四川北路街道 江浦路街道 新港路街道
所属区
杨浦区 虹口区 杨浦区 虹口区
人口密度/人.km )
26 089.38 43 155.37 37 526.67 57 142.64 18 434.64 33 715.29 60 764.3 45 052.61 45 666.77 51 118.21 35 986.24 27 606.91 17 597.01 51 422.87 63 370.29 25 291.35 18 287.02 29 876.99 43 080.8 55 084.4 4 813.09 57 311.38 32 799.65 42 568.48 66 937.74 32 958.37 41 752.64 35 618.77 63 508.91 27 676.19 75 864.04 71 677.72 6 453.42 35 509.79 38 087.97 29 796.74
7
%计算 E(Gi(d))
《计量地理学》 (徐建华,高等教育出版社,2006)配套实习指导
%Yi2=zero(N,1); Wi=zeros(N,1); for m=1:N for n=1:N if n==m WI=WI; Xj=Xj; Xj2=Xj2; else WI=WI+Wij(m,n); Xj=Xj+(Xij(n)*Xij(n)); Xj2=Xj2+((Xij(n)*Xij(n))/(N-1)); end end Wi(m)=WI; Yi1=Xj; Yi2=Xj2+Yi1*Yi1; WI=0; Xj=0; Xj2=0; end for m=1:N
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