13空间统计分析
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

18
核密度估计法
19
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
23
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:
63
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

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)。
空
航空网络
间
数
公路网络
据
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
条
区
分
定
间
件
域
层
位
关
查
查
查
查
系
询
询
询
询
查
询
查询分层存放的图形与 属性数据
空
条
区
分
定
间
件
域
层
位
关
查
查
查
查
系
询
询
询
询
查
询
查询区域内的图形与属 性数据
空
条
区
分
定
间
件
域
层
位
关
查
查
查
查
系
询
询
询
询
查
询
根据条件表达查询图 形与属性数据
空
条
区
分
定
间
件
域
层
位
关
查
查
查
查
系
询
询
询
询
查
询
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

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
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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
《计量地理学》 (徐建华,高等教育出版社,2006)配套实习指导
(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);
6
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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))
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%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