空间数据分析模型
空间分析4空间分析的数据模型田永中
二、对土地利用数据按像元中心法进行栅格编码
操作步骤： 在Arctoolbox中，打开overlay的identity工具对话框 Input coverage分别输入point100、point500、point1000 ，identity coverage 输入lad502323矢量文件，其它采用默认值，点击ok. 在Arctoolbox中，打开feature to raster工具对话框 分别将上一步生成的三个点文件按100米、500米、1000米的分辨率进行栅格 转换，转换所采用的字段为ld502323-ID 将三个栅格文件的属性表输出为.dbf文件，并用Excel打开
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ArcGIS中的几种主要数据格式
Shapefile文件
文件的创建 文件的特征
Coverage文件
文件的创建 文件的特征
Geodatabase文件
文件的创建 文件的特征
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空间数据坐标转换
空间坐标：一定的空间参考系统下，能够反映数据在地表的真实空 间位置关系的坐标。
实例—上海市行政区划数据的制作
背景与目的 数据及要求 实习步骤
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三、数据比较（列表）、并编写实习报告
1、同一分辨率下两种编码方法中的各类土地面积差异 2、同一编码方法下不同分辨下各类土地面积的差异 3、图形比较 附土地利用分类系统
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空间数据处理
数据裁切
矢量数据的裁切
> Analysis tools > Extract > Clip
空间坐标的转换—栅格数据
实习目的 掌握空间坐标的调节与转换方法。 实习内容 将一幅扫描生成的北碚地图调整到正确的空间坐标系统之下。 实习步骤
常见的空间数据逻辑模型
空间数据逻辑模型是地理信息系统（GIS）中的核心部分，它描述了空间实体及其之间的关系。
选择适当的逻辑模型对于有效地组织、存储、管理和查询空间数据至关重要。
以下是几种常见的空间数据逻辑模型：矢量模型：点、线和多边形：这是最基本的矢量数据模型，其中点代表位置，线由一系列的点组成，而多边形则是由闭合的线形成。
这种模型非常适合表示离散的空间特征，如建筑物、道路和行政区划。
拓扑关系：在更复杂的矢量模型中，除了几何形状外，还会考虑空间对象之间的拓扑关系，如相邻、相交和包含等。
这种拓扑信息可以增强空间分析的能力。
栅格模型：像元/网格：栅格模型将空间划分为规则的网格或像元，每个像元都有一个与之关联的值，如高程、温度或土壤类型。
这种模型特别适合于表示连续的空间现象，如地形、气候和某些类型的遥感数据。
面向对象模型：对象和类：面向对象模型将现实世界中的实体表示为对象，这些对象具有属性（如颜色、形状）和方法（如计算面积、查找相邻对象）。
相关的对象可以被组织成类，从而形成一个分类体系。
继承和封装：通过使用面向对象编程的概念，如继承和封装，这种模型可以更有效地组织和管理复杂的空间数据。
网络模型：节点和边：网络模型主要用于表示和分析由节点（如交叉口、城市）和边（如道路、输电线路）组成的网络结构。
这种模型在交通规划、公共设施布局和物流分析等领域非常有用。
时空模型：时间维度：时空模型在传统的空间数据模型上增加了一个时间维度，用于表示和分析空间现象随时间的变化。
这对于环境监测、城市规划和历史研究等应用非常重要。
三维模型：立体表达：三维模型使用X、Y和Z三个坐标来定义空间对象的位置和形状，从而能够更真实地表示现实世界中的三维结构，如建筑物、地形和地下设施。
混合模型：综合应用：混合模型结合了上述两种或多种模型的优点，以适应特定的应用需求。
例如，一个系统可能同时使用矢量和栅格数据来表示不同类型的空间信息。
随着技术的进步和应用需求的增加，未来可能会出现更多创新的空间数据逻辑模型。
空间数据分析模型
第7 章空间数据分析模型7.1 空间数据 按照空间数据的维数划分，空间数据有四种基本类型：点数据、线数据、面数据和体数据。
点是零维的。
从理论上讲，点数据可以是以单独地物目标的抽象表达，也可以是地理单元的抽象表达。
这类点数据种类很多，如水深点、高程点、道路交叉点、一座城市、一个区域。
线数据是一维的。
某些地物可能具有一定宽度，例如道路或河流，但其路线和相对长度是主要特征，也可以把它抽象为线。
其他的线数据，有不可见的行政区划界，水陆分界的岸线，或物质运输或思想传播的路线等。
面数据是二维的，指的是某种类型的地理实体或现象的区域范围。
国家、气候类型和植被特征等，均属于面数据之列。
真实的地物通常是三维的，体数据更能表现出地理实体的特征。
一般而言，体数据被想象为从某一基准展开的向上下延伸的数，如相对于海水面的陆地或水域。
在理论上，体数据可以是相当抽象的，如地理上的密度系指单位面积上某种现象的许多单元分布。
在实际工作中常常根据研究的需要，将同一数据置于不同类别中。
例如，北京市可以看作一个点（区别于天津），或者看作一个面（特殊行政区，区别于相邻地区），或者看作包括了人口的“体”。
7.2 空间数据分析 空间数据分析涉及到空间数据的各个方面，与此有关的内容至少包括四个领域。
1）空间数据处理。
空间数据处理的概念常出现在地理信息系统中，通常指的是空间分析。
就涉及的内容而言，空间数据处理更多的偏重于空间位置及其关系的分析和管理。
2）空间数据分析。
空间数据分析是描述性和探索性的，通过对大量的复杂数据的处理来实现。
在各种空间分析中，空间数据分析是重要的组成部分。
空间数据分析更多的偏重于具有空间信息的属性数据的分析。
3）空间统计分析。
使用统计方法解释空间数据，分析数据在统计上是否是“典型”的，或“期望”的。
与统计学类似，空间统计分析与空间数据分析的内容往往是交叉的。
4）空间模型。
空间模型涉及到模型构建和空间预测。
第七章空间数据分析模型
第七章空间数据分析模型空间数据分析模型是一种用于处理和分析空间数据的数学模型。
它通过对空间数据进行建模和分析，可以帮助我们理解和解释空间现象，揭示空间数据背后的内在规律和关联性。
空间数据分析模型首先需要对空间数据进行建模。
建模是将现实世界的空间特征和属性抽象成数学模型的过程。
在空间数据分析中，常用的建模方法包括GIS（地理信息系统）数据模型、栅格模型和矢量模型等。
这些模型可以帮助我们对空间数据进行描述、存储和处理。
空间数据分析模型的核心是空间数据分析算法。
空间数据分析算法是一种通过对空间数据进行处理和计算，实现对空间数据特征和空间关系的挖掘和分析的方法。
常用的空间数据分析算法包括空间插值算法、空间聚类算法、空间关联算法等。
这些算法可以帮助我们发现空间数据的分布规律、异常情况和空间关联性。
空间数据分析模型还需要考虑空间数据的不确定性。
空间数据的不确定性是指空间数据中存在的不确定和随机性。
空间数据的不确定性可能来自数据收集过程中的误差、测量精度的限制和现实世界的复杂性等因素。
在空间数据分析中，我们需要对空间数据的不确定性进行建模和处理，以准确地描述和分析空间现象。
除了建模和算法，空间数据分析模型还需要考虑数据可视化和结果呈现。
数据可视化是将分析结果以可视化的方式展现出来，帮助用户直观地理解和解释空间数据分析结果。
常用的数据可视化方法包括地图展示、图表展示和三维可视化等。
通过数据可视化，我们可以更好地对空间数据的分析结果进行解释和解读。
综上所述，空间数据分析模型是一种用于处理和分析空间数据的数学模型。
它通过对空间数据进行建模、应用算法和可视化结果，可以帮助我们理解和解释空间现象。
空间数据分析模型在许多领域都有应用，如城市规划、环境保护、交通规划等。
在今后的发展中，空间数据分析模型将继续发挥重要作用，为解决空间问题提供有效的分析方法和工具。
第七章 空间数据分析模型
盖度
蚁蝗密度
蝗虫密度、草场盖度的半方差图和交叉检验图
蚁蝗密度的协同克立格分析结果
使用地统计方法进行空间分析的优缺点仍在争论之中 1)克立格是一种最优估值技术，数据符合内蕴假设并且方差 函数定义得当的条件下。预测误差与其他局部权重方法相 比要低。 2)“真实”变异越平滑，方差函数拟合和估值越容易，基底方 差也越低， 预测误差也低。
3 生态学谬误
• 当特定汇总层次的观察值之间的统计关系 假定可以接受，并且在更细的层次接受同 样关系的时候，产生这个问题
• 将得到的整体内的关系推论到个体之中
4 空间尺度
• 不同对象的表现需要的不同尺度
• 在大陆尺度，城市用点来表示。在区域尺 度，城市用面来表示。在局部尺度，城市 成为复杂的点、线、面和网络的集合体。 • 研究对象的空间尺度影响空间分析。因此， 应当选定正确的或合适的空间尺度
• 空间数据分析(Spatial data analysis)
– 对具有空间坐标的属性 数据的分析
空间数据分析模型
• 针对空间数据所建立起来的反映数据空间 变异规律的模型，这些模型可以揭示地理 现象的本质特征，并用来进行空间预测
一 空间数据分析中的若干问题
• • • • • 空间自相关 可变区域单位问题 生态学谬误 空间尺度 空间非均一性和边界效应
wij
pi p j dij
k
近邻
• 特定空间实体的近邻是与该实体邻接的其 他空间实体的集合 • 近邻依赖于邻接的定义
距离、邻接、交互、近邻的关系
三 空间自相关分析
• 空间中相近的样点具有某种相似性，相距 较远的样点往往不相似-空间自相关 • 解释和寻找存在的空间聚集性或“焦点”
空间自相关的类型
空间分析模型实验报告
一、实验背景随着地理信息科学和空间分析技术的不断发展，空间分析模型在资源管理、城市规划、环境监测等领域发挥着越来越重要的作用。
本实验旨在通过实际操作，了解空间分析模型的基本原理和应用方法，并通过实例分析，验证模型的实用性和有效性。
二、实验目的1. 掌握空间分析模型的基本原理和常用方法。
2. 熟悉空间分析软件的操作，如ArcGIS等。
3. 通过实例分析，验证空间分析模型在解决实际问题中的应用价值。
三、实验内容1. 实验数据准备本次实验数据选取我国某城市的土地利用数据，包括土地利用现状图、行政区划图、地形图等。
数据格式为矢量数据。
2. 实验软件及工具实验软件：ArcGIS 10.5实验工具：空间分析模块、缓冲区分析、叠加分析、网络分析等。
3. 实验步骤（1）数据预处理对实验数据进行检查，确保数据质量。
对土地利用现状图进行拓扑检查，消除拓扑错误。
对行政区划图进行投影转换，确保坐标系一致。
（2）空间叠加分析以土地利用现状图为底图，叠加行政区划图，分析不同区域土地利用类型的空间分布特征。
（3）缓冲区分析以河流为分析对象，绘制河流两侧的1000米缓冲区，分析河流对周边土地利用的影响。
（4）网络分析以城市道路为分析对象，构建道路网络，计算不同区域之间的最短路径距离，分析交通可达性。
（5）结果可视化利用ArcGIS软件中的可视化工具，将分析结果进行可视化展示。
四、实验结果与分析1. 土地利用类型空间分布特征通过叠加分析，发现该城市土地利用类型以耕地、林地、草地为主，分布较为均匀。
其中，耕地主要分布在城市周边地区，林地、草地主要分布在山区。
2. 河流对周边土地利用的影响通过缓冲区分析，发现河流对周边土地利用的影响较大。
在河流两侧1000米范围内，土地利用类型以耕地、林地为主，表明河流对周边土地利用具有明显的促进作用。
3. 交通可达性分析通过网络分析，发现该城市交通可达性较好。
不同区域之间的最短路径距离较短，表明城市内部交通网络较为完善。
空间数据最基础的两种概念模型
空间数据最基础的两种概念模型空间数据是指在具有空间特征的环境中产生的数据，是地理信息系统（GIS）的重要组成部分。
空间数据的特点在于它们涉及到一定的空间位置信息，这些信息包括地理坐标、空间范围、空间距离等，因此对于空间数据的理解需要从空间概念模型入手。
空间数据的两种基本概念模型分别是几何模型和拓扑模型。
几何模型是指在空间中描述几何要素的概念模型，其中的要素包括点、线、面等。
拓扑模型是在几何模型的基础上，描述要素之间关系的概念模型，其中的要素包括节点（node）、边（edge）和面（面）。
下面从两个方面介绍几何模型和拓扑模型。
一、几何模型1.点（point）点是空间中的基本几何元素，即在二维或三维坐标系统中确定的一个位置。
因此，点具有确定的坐标和位置，如二维坐标系下的(0,0)，(1,1)，(2,1)等点。
2.线（line）线是常见的空间几何要素，它由多个点连接而成，被表示为一连串的坐标对。
线具有长度、起点和终点等特征，如一条直线可以表示为两个点之间的连线。
3.面（polygon）面是指由多条线组成的封闭区域，可以有内部空洞。
面有位置和边缘，如所述的三角形、圆形等面。
二、拓扑模型节点是拓扑模型中的基本概念，表示不同几何要素的交汇点。
节点可以是点、线交点、面的顶点等。
2.边（edge）边是指不同节点之间的连接线，表示两个几何要素之间的邻接关系。
边可以是两点之间的直线，也可以是由多个点组成的折线段等。
3.面（面）面也是拓扑模型中的概念，由边界线所围成的区域。
面具有特定的拓扑关系，如相邻面、面之间的父子关系等。
通过对几何模型和拓扑模型的介绍，可以看出它们是描述空间数据的基本方法，在GIS中都有广泛的应用。
几何模型主要用于描述空间要素的几何特性，如长度、面积等，而拓扑模型则强调要素之间的邻接和父子关系，对于空间分析和拓扑运算等方面具有重要意义。
对于这两种模型的理解，可以帮助我们更好的掌握GIS分析和显示的基础知识。
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。
几种常见的空间数据模型
ARC/INFO数据模型 地理数据库（GeoDatabase）
GeoDatabase拓扑关系检查与处理 ➢ 以错误查看器提供拓扑关系的错误信息 ➢ 用户可选择错误处理方式 ▪ 用编辑工具改正这个错误 ▪ 对该错误暂不处理 ▪ 将该错误置为例外
ARC/INFO数据模型 地理数据库（GeoDatabase）
✓ 位置数据用矢量和栅格数据表示； ✓ 属性数据存储在一组数据库表格中； ✓ 通过空间和属性数据的连接实现对空间数据的查询、分析和制
图输出。
ARC/INFO数据模型
ARC/INFO的数据模型支持六种重要的数据结构
✓ Coverage 矢量数据表示的主要形式
✓ GRID 栅格数据表示的主要形式
路径（Route）
定义为基于基本线特征基础上的路由。如在道路网上划分出 的公共汽车线路，不同的公共汽车线路公用部分道路时不用重复 输入线特征。路径的起点或终点可不与线特征起始点或终点重合， 可定义为线路上离起点或终点一定距离的点，这样就不用断开线 特征。
ARC/INFO数据模型
地理相关模型（GeoRelational model, Coverage）
✓ TIN 适合于表达连续表面
✓ 属性表 ✓ 影像
用作地理特征的描述性数据 ✓ CAD图像
空间分析4空间分析的数据模型
空间分析数据模型的重要性
数据模型是空间分析的基础，它为空 间数据的处理、分析和应用提供了统 一的标准和规范。
数据模型的重要性在于它能够简化复 杂空间数据的组织和处理过程，提高 空间数据的可理解性和可操作性。
空间分析数据模型的分类
01
根据数据组织方式的不同，空间分析数据模型可以分为矢 量模型和栅格模型。
02
矢量模型以几何对象（点、线、面）为基本单元，表达空间要 素的几何特征和属性特征；栅格模型则以网格为单位，表达空
间要素的连续分分析数据模型可以分为概 念模型、逻辑模型和物理模型。
02
空间分析的数据模型
栅格数据模型
总结词
栅格数据模型是一种将地理空间分解成一系列均匀大小的网 格，每个网格的值表示该位置的属性或现象的描述。
数据模型的智能化技术
机器学习
利用机器学习算法对空间数据进行自动分类、聚 类和预测，提高空间分析的效率和准确性。
人工智能
结合人工智能技术，实现空间数据的自动识别、 理解和推理，为空间决策提供支持。
数据挖掘
通过数据挖掘技术，发现隐藏在空间数据中的模 式和规律，为决策提供依据。
数据模型的云计算技术
01
详细描述
栅格数据模型以像素为单位，每个像素代表一定地理区域内的 属性值。常见的栅格数据格式包括数字高程模型（DEM）、卫 星遥感影像等。栅格数据模型适用于表示连续的空间现象，如 地形高度、地表温度等。
矢量数据模型
总结词
矢量数据模型是一种基于点、线、面要素表示地理现象的方法。
详细描述
矢量数据模型通过坐标点表示地理实体，如点（如建筑物、道路交叉口）、线（如道路、河流）和面 （如湖泊、森林区域）。矢量数据模型适用于表示离散的空间现象，如交通网络、地形边界等。
时空数据统计建模方法比较分析
时空数据统计建模方法比较分析时空数据统计建模是一种用于分析和预测时空现象的统计方法，它将时空数据与传统的统计方法相结合，可以更好地理解时空数据的特征和规律。
不同的时空数据统计建模方法有着不同的特点和适用范围。
本文将对几种常见的时空数据统计建模方法进行比较分析，并提供相应的应用场景。
1. 空间自回归模型(SAR)空间自回归模型是一种经典的时空数据统计建模方法，它假设观测值受到相邻位置的观测值的影响。
SAR模型可以通过引入空间权重矩阵来描述周围位置的影响程度，从而进行预测和解释。
该模型适用于具有明显的空间关联性的数据，例如地理位置相关的社会经济数据。
然而，SAR模型无法处理时间维度，仅适用于研究空间相关性。
2. 时空联合模型(STSM)时空联合模型是一种将时空数据的空间和时间维度统一考虑的建模方法。
它可以同时分析空间和时间上的相互作用，并预测未来的时空数据。
STSM模型适用于需要考虑时空动态变化的问题，例如交通流量预测、疫情传播等。
然而，STSM模型的计算复杂度较高，并且在数据较为稀疏或噪声较多时表现不佳。
3. 时滞地理加权回归(TGWR)时滞地理加权回归是一种结合时滞变量和地理加权回归的建模方法。
它通过引入时间滞后项和空间权重矩阵来建模时空数据的动态变化，并考虑了观测值受到相邻位置和过去时刻的影响。
TGWR模型适用于需要同时考虑空间和时间维度的数据，例如气候变化分析、城市交通规划等。
然而，TGWR模型的参数估计和模型选择较为困难，需要进行一定的拟合优度和稳健性检验。
4. 面板数据模型(PDM)面板数据模型是一种集合了多个观测单位和多个时间段的数据建模方法。
它可以对不同观测单位之间和不同时间段之间的关系进行研究，并预测未来的时空数据。
PDM模型适用于跨地区和跨时间的数据分析，例如经济增长预测、人口迁移模式分析等。
然而，PDM模型的数据要求较高，需要有足够多的观测单位和时间段，并且需要考虑时间和空间的异质性。
基于深度学习的空间数据分析模型
基于深度学习的空间数据分析模型在当今数字化的时代，数据如同海洋般浩瀚，而空间数据作为其中的重要组成部分，其价值日益凸显。
空间数据不仅包含地理位置信息，还涵盖了与之相关的各种属性和特征。
为了从这些复杂且庞大的空间数据中挖掘出有价值的信息和知识，基于深度学习的空间数据分析模型应运而生。
空间数据具有独特的特点，例如空间相关性、异质性和多尺度性。
空间相关性意味着相邻或相近的空间位置上的数据往往存在一定的关联；异质性则反映出不同区域的数据可能具有截然不同的特征；多尺度性表现为数据在不同的分辨率和范围下呈现出不同的模式。
这些特点使得传统的数据分析方法在处理空间数据时面临诸多挑战。
深度学习作为一种强大的机器学习技术，为空间数据分析带来了新的机遇。
深度学习模型能够自动从数据中学习特征和模式，无需人工进行复杂的特征工程。
常见的深度学习模型如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及图神经网络（GNN）等，在空间数据分析中都有着广泛的应用。
卷积神经网络在处理具有网格结构的数据时表现出色，例如图像数据。
然而，对于空间数据而言，其结构往往更加复杂，不一定是规整的网格。
但通过巧妙地将空间数据转换为适合卷积操作的形式，CNN也能够有效地提取空间特征。
例如，在城市土地利用分类任务中，可以将卫星图像或者地图数据作为输入，利用 CNN 学习不同土地类型的特征模式，从而实现准确的分类。
循环神经网络则擅长处理序列数据，对于具有时间序列特征的空间数据，如交通流量的变化、气候变化等，RNN 能够捕捉数据中的时间依赖关系。
通过将空间位置上的时间序列数据输入到 RNN 中，可以预测未来的趋势和变化。
图神经网络则是专门为处理图结构数据而设计的。
许多空间数据可以自然地表示为图，例如社交网络中人与人之间的关系、交通网络中道路节点之间的连接等。
GNN 能够学习节点和边的特征，从而对图的结构和属性进行分析和预测。
在构建基于深度学习的空间数据分析模型时，数据的预处理至关重要。
第三章 GIS空间分析的数据模型
GIS空间数据模型的概念模型：
考虑用户需求的共性，用统一的语言描述和综合、 集成各用户视图
基本任务：确定感兴趣的现象和基本特性，描述实 体间的相互联系，确定空间数据库的信息内容
基于平面图的点、线、面数据模型 基于连续铺盖的栅格数据模型
逻辑数据模型：描述系统中数据的结构
逻辑数据模型：表达概念数据模型中数据实 体(或记录)及其间的关系。
规则铺盖 方格 三角形 六角形 不规则铺盖
基于栅格的空间模型认为空间是像元(pixel) 的划分,每个像元与分类或标识所包含的现象 的一个记录有关; 重要特征:
像元位置确定 一个像元仅被赋予一个单一的值
空间实体的栅格表示
点：由一个单元网格表示 线：由一串有序的相互连接的单元网格表示, 数值相等 面：由聚集在一起的、相互连接的单元网格组 成
“点的内置”是拓扑属性 ； 面积则不是拓扑属性；
欧几里德平面上实体对象 所具有的拓扑和非拓扑属性
拓扑属性
一个点在一个弧段的端点 一个弧段是一个简单弧段（自身不相交） 一个点在一个区域的边界上（内部、外部） 一个面是简单面（面上没有“岛”） 一个面的连接性（给定面上任意两点，从一点可以完 全在面的内部沿任意路径走向另一点）
3.1 空间数据
定义：用来表示空间实体的位置、形状、大小
及其分布特征诸多方面信息的数据，具定位、 定性、时间和空间关系等特征。
定位：在已知坐标系里目标具有唯一的空间位置； 定性：空间目标的自然属性 时间：空间目标随时间的变换而变化 空间关系：拓扑关系
空间数据用点、线、面、体表示人们赖以生存 的自然世界
GIS空间分析的数据模型
基态修正模型
基态修正模型按事先设定的时间间隔进行采样，它 只存储某个时间数据状态(基态)和相对于基态的变 化量。
33
时空立方体模型( Space-time Cube)
由空间两个维度和一个时间维组成，描述了二维 空间沿着第三个时间维演变的过程。任何一个空 间实体的演变历史都是空间-时间立方体中的一 个实体。
➢ 拐点(Turn)：从一个链到另一个链的过渡。拐点在 网络模型中不用于模拟现实世界中的实体，而是 代表链与链之间的过渡关系。
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常用的网络模型：
网络跟踪(Trace)
➢用于研究网络中资源和信息的流向； ➢在水文应用中，网络跟踪可用于： • 计算河流中水流的体积， • 跟踪污染物从污染源开始，沿溪流向下游扩散的
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3.7 时空数据模型
➢ 静态GIS（SGIS）：
传统的地理信息系统应用只涉及地理信息的 两个方面：空间维度和属性维度。
➢时态GIS （TGIS）:
能够同时处理时间维度。 解决历史数据的丢失问题。 实现数据的历史状态重建、时空变化跟踪、
发展势态的预测等功能。
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数据的时间维度：
➢结构化数据：如一个测站历史数据的积累，可以 通过在属性数据表记录中简单地增加一个时间戳 (Time Stamp)实现管理；
➢ 结点(Node)：链的终止点。 链总是在结点处相交。结点可以用来表示道路 网络中道路交叉点、河网中的河流交汇点等。
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➢ 站点(Stops)：在某个流路上经过的位置。代表现 实世界中邮路系统中的邮件接收点、或高速公路 网中经过的城市等。
➢ 中心(Center)：网络中的一些离散位置，可以提供 资源。如现实世界中的资源分发中心、购物中心、 学校、机场等。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。
第二章GIS空间分析的数据模型
第二章GIS空间分析的数据模型GIS（地理信息系统）空间分析的数据模型是指在GIS中用于描述和组织地理空间数据的结构和规则。
它主要包括向量数据模型和栅格数据模型两种形式。
以下将详细介绍这两种数据模型。
1.向量数据模型：向量数据模型是一种将地理现象表示为点、线、面等几何要素的数据模型。
它基于几何对象的坐标表示来描述地理空间位置和形状。
向量数据模型的核心要素包括点、线、面。
-点：表示地理要素的离散点，可以是一个地址、一座建筑物、一个村庄等。
-线：表示由多个点连接而成的可视化路径，可以是道路、河流、铁路等。
-面：由若干个线构成的闭合区域，通常表示土地利用类型、行政区域等。
向量数据模型具有描述空间位置精确、几何操作方便等优势，适合表示细节较为复杂的地理现象。
同时，向量数据模型也具备多种关联属性的能力，可以与属性数据进行链接，实现空间与属性信息的关联分析。
2.栅格数据模型：栅格数据模型是一种将地理现象表示为规则的网格单元的数据模型。
它将地理空间划分为规则的网格单元，将每个单元的值表示为一个矩阵中的元素。
栅格数据模型的主要特点是离散、均等和连续。
-离散：地理现象被离散的网格单元坐标所描述，且每个单元代表的是一个相同大小的空间区域。
-均等：每个单元的尺寸相等，表示的面积是均等的。
-连续：栅格中的每个单元都有一个与之对应的属性值，通过单元的连接和相邻单元的信息可以推断出地理现象的空间连续性。
栅格数据模型主要用于描述表面高程、者大气温度等连续变量，适合进行空间分布模拟、插值分析等。
总结来说，向量数据模型适用于描述细粒度且结构复杂的地理现象，同时具备几何对象的精确性和关联属性的优势。
而栅格数据模型则适用于描述连续变量的空间分布，可以进行均等离散和连续性推断。
在GIS空间分析中，根据不同的需求和数据特点，可以选择合适的数据模型来进行分析和建模。
空间数据分析模型
空间数据分析模型7.1 空间数据按照空间数据的维数划分，空间数据有四种基本类型：点数据、线数据、面数据和体数据。
点是零维的。
从理论上讲，点数据可以是以单独地物目标的抽象表达，也可以是地理单元的抽象表达。
这类点数据种类很多，如水深点、高程点、道路交叉点、一座城市、一个区域。
线数据是一维的。
某些地物可能具有一定宽度，例如道路或河流，但其路线和相对长度是主要特征，也可以把它抽象为线。
其他的线数据，有不可见的行政区划界，水陆分界的岸线，或物质运输或思想传播的路线等。
面数据是二维的，指的是某种类型的地理实体或现象的区域范围。
国家、气候类型和植被特征等，均属于面数据之列。
真实的地物通常是三维的，体数据更能表现出地理实体的特征。
一般而言，体数据被想象为从某一基准展开的向上下延伸的数，如相对于海水面的陆地或水域。
在理论上，体数据可以是相当抽象的，如地理上的密度系指单位面积上某种现象的许多单元分布。
在实际工作中常常根据研究的需要，将同一数据置于不同类别中。
例如，北京市可以看作一个点（区别于天津），或者看作一个面（特殊行政区，区别于相邻地区），或者看作包括了人口的“体”。
7.2 空间数据分析空间数据分析涉及到空间数据的各个方面，与此有关的内容至少包括四个领域。
1）空间数据处理。
空间数据处理的概念常出现在地理信息系统中，通常指的是空间分析。
就涉及的内容而言，空间数据处理更多的偏重于空间位置及其关系的分析和管理。
2）空间数据分析。
空间数据分析是描述性和探索性的，通过对大量的复杂数据的处理来实现。
在各种空间分析中，空间数据分析是重要的组成部分。
空间数据分析更多的偏重于具有空间信息的属性数据的分析。
3）空间统计分析。
使用统计方法解释空间数据，分析数据在统计上是否是“典型”的，或“期望”的。
与统计学类似，空间统计分析与空间数据分析的内容往往是交叉的。
4）空间模型。
空间模型涉及到模型构建和空间预测。
在人文地理中，模型用来预测不同地方的人流和物流，以便进行区位的优化。
地理信息系统空间数据分析与模型构建
地理信息系统空间数据分析与模型构建地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种用于捕捉、存储、管理、分析和显示地理数据的技术工具。
地理信息系统可以处理来自不同来源的空间数据，并将其转化为有关地理现象和空间关系的可视化信息。
在地理信息系统中，空间数据分析和模型构建是非常重要的任务。
通过对各种地理数据进行分析和建模，可以帮助我们更好地理解和解释地球表面上的变化和特征。
一、空间数据分析空间数据分析是地理信息系统中的核心任务之一，它涉及对地理数据进行处理、转换和分析的过程。
空间数据分析可以帮助我们发现地理现象之间的关联性、趋势和规律。
1. 空间查询空间查询是一种基本的空间数据分析方法，它可以帮助我们从地理数据集中提取出符合某种条件的数据。
通过将空间查询与属性查询相结合，我们可以获得更为精确的查询结果。
2. 空间关系分析空间关系分析是通过对地理现象之间的空间关系进行分析，来探索它们之间的相互作用和联系。
常见的空间关系分析方法包括邻近分析、叠置分析和缓冲区分析等。
3. 空间插值空间插值是将已知的点数据或线数据转换为具有连续性的表面数据的方法。
通过空间插值，我们可以根据有限的样本点数据推断出整个研究区域的数值分布情况，从而更好地理解地理现象的空间变化规律。
二、模型构建在地理信息系统中，模型构建是指利用地理数据进行数学或统计模型的建立和验证，以实现对地理现象的模拟、预测和优化。
1. 空间统计模型空间统计模型是一种基于地理数据的统计方法，通过分析和建模地理现象的空间变异性，可以揭示地理现象的分布规律和影响因素。
常见的空间统计模型有地理加权回归模型、地理随机场模型等。
2. 地形模型地形模型是用于描述地球表面形态和地理特征的数学模型。
地形模型可以通过对高程数据进行分析和建模，生成数字高程模型（Digital Elevation Model，简称DEM），从而实现对地理地形的可视化和分析。
空间多尺度统计模型
空间多尺度统计模型
在空间数据分析中，往往需要考虑不同尺度上的空间变化。
例如，地球表面的地形、植被覆盖、气候等因素都存在不同的尺度。
空间多尺度统计模型能够帮助我们理解这些复杂的空间变化，并进行有效的预测和决策。
空间多尺度统计模型的核心思想是将空间数据分解为不同尺度上的成分，然后分别对每个尺度上的数据进行统计分析。
这种方法能够更好地揭示数据的空间结构和规律，从而提高预测的准确性和可靠性。
例如，在环境科学中，空间多尺度统计模型可以用来分析空气污染的分布规律。
通过将空气污染数据分解为不同尺度上的成分，我们可以更好地理解不同尺度上的污染源和传播途径，从而制定更有效的环境保护政策。
总之，空间多尺度统计模型为我们提供了一种强大的工具，能够帮助我们更好地理解和利用空间数据。
它的应用将有助于推动各种领域的空间分析和预测工作，为我们更好地认识和保护地球环境提供重要支持。
测绘技术中的空间数据模型解析
测绘技术中的空间数据模型解析在测绘技术中，空间数据模型起着非常重要的作用。
空间数据模型是用来描述和存储地理空间数据的抽象模型，它可以帮助我们更好地理解和分析地球表面的各种现象和规律。
本文将从几个方面进行解析，以帮助读者更好地理解空间数据模型的意义和应用。
首先，空间数据模型的基本概念是什么？简单来说，它是一种用来描述地理空间事物和其关系的数据模型。
在测绘领域中，地理空间事物指的是地球表面上的各种要素，如建筑物、道路、河流等等。
这些要素具有特定的位置、形状和属性信息，使用空间数据模型可以将这些信息进行有效的组织和管理。
然后，我们来看一下空间数据模型的分类。
目前，常见的空间数据模型有矢量模型和栅格模型。
矢量模型采用点、线、面等几何要素来描述地理空间事物，它的优点是准确性高，可以精确表达地物的形状和位置。
而栅格模型则将地表划分为一系列的像元，每个像元都包含一个特定位置的属性值，它的优点是易于存储和处理，适用于大规模地理空间数据的分析。
两种模型各有优劣，根据具体的应用需求选择合适的模型非常重要。
接着，让我们来看一下空间数据模型在测绘技术中的应用。
首先，空间数据模型是进行地图制作和地理信息系统构建的基础。
通过对地理空间事物的建模，可以生成各种类型的地图，如道路地图、地形图等。
地理信息系统（GIS）则是将地理空间数据模型与数据库技术相结合，用于地理信息的存储、管理和分析。
GIS在城市规划、资源管理、环境保护等领域都有广泛的应用。
此外，空间数据模型还可以用于地质勘探、农业生产、气候预测等方面。
在地质勘探中，对地下矿产资源的识别和储量评估需要进行空间数据建模和分析。
在农业生产中，通过空间数据模型可以确定土地利用的最佳方案，提高农田的利用效率。
而在气候预测方面，通过对气象要素的空间分布进行建模，可以准确预测未来的气候变化趋势，为决策提供依据。
最后，我们来探讨一下空间数据模型的发展趋势。
随着测绘技术的不断发展和应用需求的提高，空间数据模型也在不断演化和创新。
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第7 章空间数据分析模型
7.1 空间数据
按照空间数据的维数划分，空间数据有四种基本类型：点数据、线数据、面数据和体数据。
点是零维的。
从理论上讲，点数据可以是以单独地物目标的抽象表达，也可以是地理单元的抽象表达。
这类点数据种类很多，如水深点、高程点、道路交叉点、一座城市、一个区域。
线数据是一维的。
某些地物可能具有一定宽度，例如道路或河流，但其路线和相对长度是主要特征，也可以把它抽象为线。
其他的
线数据，有不可见的行政区划界，水陆分界的岸线，或物质运输或思想传播的路线等。
面数据是二维的，指的是某种类型的地理实体或现象的区域范围。
国家、气候类型和植被特征等，均属于面数据之列。
真实的地物通常是三维的，体数据更能表现出地理实体的特征。
一般而言，体数据被想象为从某一基准展开的向上下延伸的数，如
相对于海水面的陆地或水域。
在理论上，体数据可以是相当抽象的，如地理上的密度系指单位面积上某种现象的许多单元分布。
在实际工作中常常根据研究的需要，将同一数据置于不同类别中。
例如，北京市可以看作一个点（区别于天津），或者看作一个面
（特殊行政区，区别于相邻地区），或者看作包括了人口的“体”。
7.2 空间数据分析
空间数据分析涉及到空间数据的各个方面，与此有关的内容至少包括四个领域。
1）空间数据处理。
空间数据处理的概念常出现在地理信息系统中，通常指的是空间分析。
就涉及的内容而言，空间数据处理更多的偏重于空间位置及其关系的分析和管理。
2）空间数据分析。
空间数据分析是描述性和探索性的，通过对大量的复杂数据的处理来实现。
在各种空间分析中，空间数据分析是
重要的组成部分。
空间数据分析更多的偏重于具有空间信息的属性数据的分析。
3）空间统计分析。
使用统计方法解释空间数据，分析数据在统计上是否是“典型”的，或“期望”的。
与统计学类似，空间统计分析与空间数据分析的内容往往是交叉的。
4）空间模型。
空间模型涉及到模型构建和空间预测。
在人文地理中，模型用来预测不同地方的人流和物流，以便进行区位的优化。
在自然地理学中，模型可能是模拟自然过程的空间分异与随时间的变化过程。
空间数据分析和空间统计分析是建立空间模型的基础。
7.3 空间数据分析的一些基本问题
空间数据不仅有其空间的定位特性，而且具有空间关系的连接属性。
这些属性主要表现为空间自相关特点和与之相伴随的可变区域
单位问题、尺度和边界效应。
传统的统计学方法在对数据进行处理时有一些基本的假设，大多都要求“样本是随机的”，但空间数据可能不一定能满足有关假设，因此，空间数据的分析就有其特殊性（David,2003 ）。
7.3.1 空间自相关空间自相关是空间位置上越靠近，事物或现象就越相似，即事物或现象具有对空间位置的依赖关系。
如气温、湿度等的空间分布均体现了与海陆距离、海拔高程等的相关性。
如果没有空间自相关，地理事物或地理现象的分布将是随意的，地理学中的空间分异规律就不能体现出来。
空间自相关性使得传统的统计学方法不能直接用于分析地理现象的空间特征。
因为传统的统计学方法的基本假设就是独立性和随机性。
为了分析具有空间自相关性的地理现象，需要对传统的统计学方法进行改进与发展，空间统计学就应运而生了。
如果我们想确定某个位置测定的属性值是否合适，自相关分析将帮助我们记述已知的观测位置在多大程度上是有用的。
自相关有三种：正自相关，负自相关和无相关(零自相关)。
正自相关是最常见的，指的是附近的观察值很可能是彼此相似的；负自相关较少见，指的是附近的观察值很可能是彼此不同的；零自相关指的是无法辨别空间效应，观察值在空间上似乎是随机变化的。
区分这三种自相关是统计方法正确应用的前提。
7.3.2 可变区域单位问题空间数据处理中存在的一个重要问题是空间范围对空间分析的影响。
大区域的数据可能来自小区域详细数据的统计汇总。
以国家级人口普查数据的统计汇总为例，人口调查以户为单位进行，而产生的人口调查报告中的数据则是不同区域层次人口数据汇总统计的结果。
汇总单位与所研究的现象没有任何关系，但是汇总单位影响着由基层单位产生的统计结果。
统计汇总的区域层次不同，统计结果间的关系也就不同，这就产生了可变区域单位问题( modifiable areal unit problem ，MAUP)。
如果在特定的研究中指定了不同的空间单位，观察到的格局和关系可能有很大的差异。
这个问题可以参考图7.1 。
图中使用了横向和纵向两种不同的汇总方法，形成了两种不同的回归分析结果，由此说明汇总单位对回归方程和确定系数的影响是很明显，回归关系通过汇总得到了加强。
事实上，利用同样的数据通过不同的汇总方式可以使得相关系数在-1 和 1 之间任意变化。
由汇总单位产生的影响有两个。
第一个影响与分析的空间范围和汇总效应有关。
汇总之后的平均值更接近于回归线，使得散点图的结果更接近于线性，导致相关系数增加。
一般通过汇总往往产生更好的拟合结果。
第二个影响是不同汇总方法得到的结果实质上是不同的。
图7.1 可变区域单位问题
7.3.3 生态学谬误
可变区域单位问题与更一般的统计问题——生态学谬误相联系。
当特定汇总层次的观察值之间的统计关系假定可以接受，然后在更细的层次接受同样关系的时候，就产生了这个问题。
例如，在国家这个层次上，我们可能看到收入和犯罪之间有强烈的关系，即低收入往往伴随着高犯罪。
但是，如果我们据此认为低收入的人更可能干坏事，那就犯了生态学谬误的错误。
事实上，对于这样的数据，有效的精确的说法是：低收入国家倾向于经历较高的犯罪。
是什么导致了这些观察到的现象，可能有很大的差异：有可能是低收入地区治安很差，夜贼很多；或者是这些地区的人经常酗酒；或者根本就与收入没有关系。
重要的是，高层次汇总数据中出现的关系应该在底层汇总数据中重现并得到解释。
这个问题很普遍。
如果你关注新闻，在每天的日常生活或媒体中都可以发现生态学谬误。
犯罪率和死刑，枪支控制与关押率，车祸与车速限制等。
不幸的是，生态学谬误在学术界也不少见。
这个问题经常发生，其根本的原因可能是为了简化解释。
事实上，特别在人文地理中，事情很少这么简单。
生态学谬误和可变区域单位问题都要注意的是：统计关系会随着汇总层次而发生变化。
7.3.4 空间尺度进行空间分析时，必须考虑空间尺度问题。
不同对象的表现需要的不同尺度，例如，在大陆尺度，城市用点来表示。
在区域尺度，
城市用面来表示。
在局部尺度，城市成为复杂的点、线、面和网络的集合体。
研究对象的空间尺度影响空间分析。
因此，应当选定正确的或合适的空间尺度。
7.3.5 空间非均一性和边界效应区分空间分析与传统统计分析的重要标志是空间的不均一性。
例如，搜集到城区犯罪位置的数据，并用点在地图上标绘出
来，就能
可视化地表示犯罪的空间分布规律。
在居住区和工作密集的地方，犯罪会有明显的聚集性，在公园或道路的交叉口，可能会出现空缺。
这些聚集或空缺只是城市内部不均一性的一个结果。
类似的问题是考虑疾病发生率的时候，必须考虑从事高风险工作的人所在的位置。
目前，处理这些问题的方法还很少。
边界效应是不均一问题的一个特殊类型。
边界效应问题是指在研究区的中心位置，各个方向上的观察值相接近；在研究区的边界，只有研究区内的观察值才是相接近的。
因此，确定适当的边界才可能反映数据的真实性。
7.4 空间数据的关系
空间数据中蕴涵了丰富的信息，本章仅考虑空间数据的位置属性所能提供的信息。
重要的空间概念是：距离( distance )、邻接( adjacency )和交互( interaction )，与此密切相关的术语是近邻( neighborhood )。
在空间数据分析中，我们不仅对属性数据的均值、方差等进行分析，也对空间上相联系的实体的分布进行分析。
空间分布指的是空间实体之间的关系，可以通过距离、邻接和交互分析，获得对空间关系的认识。
7.4.1 距离
在空间数据中，距离是空间实体间的直线距离或球面距离。
空间数据中的距离不同于数学上的距离(数学上的距离值两个变量/ 样本之间的距离，参阅模糊数学一章)。
在小的地区(小尺度的研究)，可以忽略地球曲率的影响，通常使用欧氏距离。
对于空间上的两个点i, j，其坐标分别为(X i, y i), (X j, y j)，那么两点之间的直线距离为：。