空间分析技术研究及应用综述

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土壤表层有机质空间分析的遥感技术应用综述

土壤表层有机质空间分析的遥感技术应用综述
遥 感技 术监 测 土壤 有 机 质 空 间分 布 及 其 动 态 的原 理 、 主要 方 法 及 存 在 的 一 些 问 题 , 结 合 目前 和 未 来遥 感技 术 发 展 并
趋势展 望了遥感技术在土壤土壤 有机 质 ; 间分析 空 中 图分 类 号 S 5 . 1 13 6 2 文献 标 识 码 A 文章编号 10 7 3 (0 0 1 0 7— 7 1 2 1 )7—18— 4 8 0

要: 土壤有机质在 生态系统 中意义重大。借助遥感技术手段能 了解和量化土壤有 机质的 空间分布特征 和动态变
化, 有助 于人们采取合理的生产活动以实现环境 的可持续利用。基 于遥 感技 术的 土壤 有机 质空间分析具有观 测 区域
面积广、 费用低、 准确性 高和 实时性强等优 点 , 遥感技 术及 图像 解译技 术的发展也使得 此方法潜力 巨大。综述 了利 用
Re i w n S a i lAn l s fS r a e S i Or a i a t r Us g Re t e sn e h i u v e o p t a y i o u f c ol a s g n c M te i mo e S n i g T c n q e n
18 8
安徽 农 学 通 报 , n u A . e. u12 1 1 ( 7 A h i S iB l 0 0,6 1 ) .
土 壤 表 层 有 机 质 空 间 分 析 的 遥 感 技 术 应 用 综 述
张 莉 娜
( 阳市 环 境 监 测 中 心站 , 宁 沈 阳 沈 辽 10 1 ) 10 6
c l b d l p l d a db n f s.T e d v lp n f e t e s gtc nq ea d i g t r r trme o sas n al ewie ya p i e e t e n i mo t h e e o me t moe s n i e h i u or n n ma e i ep e e t d loe - n h s r t ge t o e t h r mii ga p ia in h i p p rr ve e ep ma y p i cp e n p r a h st n e t ae u e i ra t n i i t e p o s p l t .T s a e e iw d t r r r il sa d a p c e oi v s g t s p l a n n c o h i n o i h p t d s i u i n y a c c a g so l ra i te s a a i rb t n a d d n mi h n e fs i o g n c matru i gt e r moe s n ig tc nq e a e n te e i i g i l t o o t sn h e t e sn e h i .B e u s do xs n h t rs ac e ,p o l ms ae p p s d t e r s le .Me w i ,i iw fte c re t n u u ed v l p n f mo e8 n - e e r h s r b e r o e b e ov d r o o n a h l n ve o u r n d f t r e e o me t e h a or e t e s i g tc nq e r mi n e s e t e i ma e o n e h i u ,a p o s g p rp c i s i v d n印 p yn e t s n i gt c n q e i p t n y i o ol r a i t li g rmo e e sn e h i u n s ai a a ss fs i o g n c ma— l a l

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。

空间数据中的热点分析方法综述

空间数据中的热点分析方法综述

空间数据中的热点分析方法综述导言在当今数字化时代,随着技术的不断发展和智能设备的普及,我们日常生活中产生了海量的数据。

这些数据未经处理就如同乱码一般,无法为我们提供有用的信息。

然而,经过适当的加工和分析,这些数据可以揭示出很多有价值的信息,其中之一便是空间数据中的热点。

本文将对空间数据中的热点分析方法进行综述。

一、定义和目的空间数据中的热点是指在特定区域内集聚程度较高且显著高于周围区域的现象。

热点分析的目的是识别和理解这些集聚现象背后的规律和原因,为决策者提供决策支持。

二、经典方法1. KDE(Kernel Density Estimation)KDE是一种以密度为基础的热点分析方法。

其原理是将研究区域划分成小网格,并使用核函数对每个网格进行加权计算,最终得到一个平滑的热点表面。

KDE方法简单易懂,适用于连续空间数据。

2. Getis-Ord Gi*统计量Gi*统计量通过计算每个区域的局部指数值来判断其热点程度。

高正值表示高度集聚的热点,而高负值则表示高度分散的冷点。

3. MORAN's I指数MORAN's I指数是一种空间自相关统计方法,它通过计算各区域的属性值和其邻域区域属性值的关联程度,来判断热点分布的不随机程度。

MORAN's I指数的值介于-1和1之间,正值表示正相关,负值表示负相关。

三、新兴方法1. 基于机器学习的热点检测近年来,随着机器学习技术的快速发展,越来越多的热点检测方法基于机器学习算法。

这些方法通过对大量的历史数据进行训练,建立预测模型,从而实现对热点的自动化识别和预测。

常用的机器学习算法包括支持向量机、随机森林和深度学习等。

2. 空间点过程模型空间点过程模型是一种用于描述和预测点数据分布的统计模型。

它可以通过研究点之间的相互影响和空间关联性来发现热点分布的规律。

常用的空间点过程模型包括霍金斯点过程模型和负二项模型等。

3. 基于网络数据的热点分析随着社交媒体的兴起,越来越多的人的行为信息通过网络数据流传。

空间分析综合应用

空间分析综合应用

空间分析综合应用ESRI中国(北京)有限公司2011年8月版权声明本文档版权为ESRI中国(北京)有限公司所有。

未经本公司书面许可,任何单位和个人不得以任何形式摘抄、复制本文档的部分或全部,并以任何形式传播。

制定及修订记录目录1综述该模型使用不同的工具来完成对区域内犯罪案件进行热点分析。

本文将对该模型的详细制作进行阐述,并对可能出现的问题进行解答。

2模型介绍该模型首先对输入的“犯罪数据”,进行“要素复制”,因为在后续的步骤中会对原数据进行修改。

得到“犯罪数据副本”后,进行数据“整合”,设置“阈值距离”为200英尺(大约60米)。

数据“整合”完成后,进行“收集事件”,“收集事件”会创建新的要素类,同时结果要素类会具有名为“ICount”的字段,用以记录该位置的案件数量。

该工具若单独在ArcMap中运行,结果数据将会使用分级符号渲染并添加到ArcMap当中。

得到“犯罪数据副本_收集”后,执行“添加字段”,为要素类添加名为“MyID”类型为“SHORT”的字段。

“添加字段”完成后,为字段赋值,令其等于“OBJECTID”,该步骤主要用以进行网络空间权重的生成,其输出结果为“空间网络权重”(SWM文件)。

结合“街道_ND”,通过“生成网络权重”,计算出“空间网络权重”。

使用“热点分析(Getis-Ord Gi*)”,对“犯罪数据副们_收集”进行热点分析。

设置“输入字段”为“ICount”。

设置“空间关系概念化”为“Get Spatial Weights From File”。

“权重矩阵文件”选择“空间网络权重”。

该工具若单独在ArcMap中运行,结果数据将会添加到ArcMap当中。

3什么是热点分析热点分析是专门探索和发现局部空间聚类分布特征的方法。

标识出相应空间集聚程度的高值和低值。

高值就是问题爆发点,比如疾病爆发传染的核心。

热点分析使用Getis-Ord Gi* 统计量(Getis和Ord于1992提出了全局G系数)。

国外城市空间结构研究综述

国外城市空间结构研究综述

国外城市空间结构研究综述中国与国外城市空间结构的研究就像四海一家的开放的大门,穿越学界的各色旗帜,探讨个体与宏观的切边,试图寻找一种更完善的、更易使用的城市空间结构研究的方法。

下面我们将框架下城市空间结构的研究综述,总结中国与国外之间的主要差异。

一、研究常用框架1、中国城市空间结构研究方法中国城市空间结构研究多采用模糊时空梯度作为研究方法。

从空间结构上对社会规划研究,首先从城市“空间信息系统”的角度出发,从时空角度研究城市的变化,结合建筑规划、空间形态、街道网络和景观设计,深入探讨城市空间结构层次下每个细胞的实质内容。

其次,重点将基于建成环境的街路网络地理信息系统,对城市空间结构进行空间分析,分析城市空间形态,挖掘城市格局,建设全新的细致的空间结构,在价值、意义及其生存环境的数量分析之上,更好的表达城市的社会空间分布模式。

2、国外城市空间结构研究方法国外城市空间结构研究多采用定量识别与细节建模的综合研究方法,主要运用GIS 空间智能计算及数据获取系统,通过计算和分析城市空间形态、社会现象、交通路网、空间布局和其他复杂地理景观要素,以量化方法描述城市内各要素之间的相互关系和空间影响。

二、主要差异1、方法上的差异中国研究对城市空间结构研究更多采用结构性和规模观点,而国外多采用人地关系、气候环境和数据统计的观点研究城市空间结构。

2、内容上的差异中国的研究主要集中在城市的结构及时空表达,而国外研究城市空间结构的内容更多,注重人空间关系与社会文化。

三、结论中国与国外城市空间结构研究有着明显的差异,即研究内容、研究观点、研究方法、研究主题等差异。

无论是中国的研究者还是国外的研究者,都在全球化的大背景下,通力合作,探究空间结构研究的本质,从而进一步推进城市空间结构的发展。

空间分析文献综述

空间分析文献综述

空间分析文献综述————————————————————————————————作者: ————————————————————————————————日期:空间分析课程文献阅读综述空间分析是基于地理对象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。

一个地理信息系统应当具有完备的空间分析功能,也就是说空间分析是地理信息系统的核心。

本课程涉及空间数据,空间位置,空间分布,空间形态,空间关系和地统计学的内容,由于阅读有限,故只对部分阅读过的内容做出综述。

一、用加权多项式回归进行球状模型变差图的最优拟合【1】中国地质大学的王仁铎教授提出了加权回归多项式法拟合参数,推进了地质统计学计算过程自动化的研究。

在此之前,对于变差函数的拟合一般通过做实验变差函数图,通过肉眼观察来进行人工拟合。

在地质出版社1981年出版的《地质统计学及其在矿产储量计算中的运用》(候景儒,黄竞先)一书中介绍了两种理论变异曲线的构制,即手工拟合和利用最小二乘法拟合,在最小二乘法拟合中,由于实验变异曲线的头几个点的可靠性要比尾部的点大得多,如果不考虑这一因素,所得到的理论曲线势必产生偏移。

最小二乘法是一种纯数学的方法,它不能充分反映地质特征【2】。

而人工拟合中,则是通过对实验变异函数散点图的观察来确定各参数的,过程耗时,费力,结果因人而异,主观性强,缺乏统一、客观的标准【3】。

地质统计学有个基本工具就是变差图r(h),在二阶平稳或本征(内蕴)假设下,其定义为:(1)其中h为沿一定方向的间隔(或称基本滞后),x 为空间点。

由于变差图的性状能够同时反映区域化变量的结构特征和随机特性,在计算估计方差、离散方差、正则化变量的变差函数和克立格方程组中的系数时都是以变差函数的计算为基础的。

因此, 变差图确定得好坏就成为应用地质统计学方法能否取得成效的关键之一。

球状模型(spherical model)由地统计学理论奠基者——法国学者G.Matheron提出,也称马特隆模型。

032、我国城市非正规空间研究综述和展望

032、我国城市非正规空间研究综述和展望

我国城市非正规空间研究综述和展望宁一瑄章征涛摘要:非正规现象是地域经济和社会文化特征在空间上的反映,国内外已经有不少学者对此现象进行了研究,但在我国尚未形成较为系统和成熟的理论与研究框架。

本文从概念特征、形成原因、价值判断、改造建议等四方面梳理与分析城市非正规空间相关研究文献的观点,认为其概念内涵的界定可由“管制之外”和“自发形成”两方面入手,从一种新的空间组织形式的角度去看待非正规空间。

通过物质改造手段与制度、政策的引导,将其融入城市正规空间,并对其未来研究的重点与方向进行展望,提出可从研究方法的创新、多学科对非正规空间的价值判断以及改造方法的选择和改造效应的检验等方面着手,旨在为该领域的深入研究提供基础依据,以期在我国新型城镇化与城乡统筹政策的引导下,为我国城乡治理、政策研究与规划制定的健康有序发展提供支持。

关键词:非正规空间;综述;研究展望;城乡治理1引言20 世纪以来,社会极化、隔离、分异等在西方国家产生了一系列严重的社会问题,同时也推动了西方国家针对城市低收入、被隔离阶层的研究。

国外对于非正规现象的最早研究出现于20世纪60年代,一部分学者开始从社会底层的经济状况的研究出发,奠定了非正规研究的起点,其后的研究进一步由经济属性的研究转向对空间、社会属性的研究[1-2]。

20世纪90年代开始,我国学者开始关注城市非正规现象,最早集中在经济和劳动领域,如非正规部门、非正规就业等,但并没有直接关注到非正规现象所投影的城市物理空间上。

后来,逐渐有学者开始从城市规划、人文地理的角度对空间的非正规现象进行研究。

城市规划关注于土地利用和规划管理等问题;人文地理学则从经济、政治、社会文化三方面关注空间的人群特征、社会文化、经济结构的组织方式等问题。

虽然国内已经有学者对非正规空间进行了一些研究[3-5],但相比西方国家,无论是从理论还是实证的研究上仍存在一定差距,同时,其成果在我国城市治理、政策研究与规划制定等方面发挥的作用也十分有限。

GIS空间分析方法研究

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。

空间数据挖掘及技术(综述)

空间数据挖掘及技术(综述)

01
水质监测
通过挖掘水质监测数据,评估水体质量 状况,为水环境治理和水资源保护提供 依据。
02
03
土壤质量监测
利用空间数据挖掘技术,监测土壤质 量状况,为土地资源保护和农业可持 续发展提供支持。
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空间聚类分析
将相似的空间对象归为同一类。
空间分类模型
根据已知的空间数据对新的空间对象进行分 类。
空间数据可视化
地图可视化
将空间数据以地图的形式呈现,便于理解和 分析。
三维可视化
利用三维图形技术展示空间数据,提供更直 观的视角。
可视化交互
允许用户通过交互操作来探索和查询空间数 据。
可视化分析工具
提供专业的可视化分析功能,帮助用户深入 挖掘空间数据的价值。
可解释性机器学习
研究如何让机器学习模型产生的结果更容易被人类理解和接受。
数据隐私保护
在空间数据挖掘过程中,保护用户隐私和数据安全是重要的问题,需 要研究如何在保证隐私的前提下进行有效的数据挖掘。
05
空间数据挖掘案例研究
城市规划中的空间数据挖掘应用
城市用地适宜性评价
利用空间数据挖掘技术,对城市用地进行适 宜性评价,为城市规划提供科学依据。
人工智能与机器学习在空间数据挖掘中的应用
深度学习
利用神经网络模型对空间数据进行特征提取和 模式识别,提高挖掘精度和效率。
强化学习
通过与环境的交互学习,自动优化空间数据挖 掘任务中的参数和策略。
迁移学习
将在一个任务上学到的知识应用于其他相关任务,减少重新训练模型的时间和 成本。
空间数据挖掘与其他领域的交叉研究
2
通过空间数据挖掘,可以发现隐藏在空间数据中 的知识,揭示出地理现象的内在规律,为解决实 际问题提供科学依据。

景观生态学空间格局分析方法综述

景观生态学空间格局分析方法综述

景观生态学空间格局分析方法综述景观生态学是研究景观格局和生态过程之间相互关系的学科领域。

景观格局表示了自然和人类活动在地表上的分布情况,而生态过程则是描述生物间相互作用和能量流动的过程。

了解景观生态学空间格局的分析方法对于保护和管理生态系统具有重要意义。

下文将综述几种常用的景观生态学空间格局分析方法。

1. 景观破碎度指数:景观破碎度指数是通过计算规定空间单位内的斑块个数和大小来反映景观破碎程度的指标。

常用的景观破碎度指数包括片段化指数(Patchiness Index)、简化指数(Simpson Index)和破碎度指数(Fragmentation Index)。

这些指数可以帮助研究者评估景观的连续性和完整性,以及对生物多样性和生态过程的影响。

2.斑块统计:斑块统计是通过计算不同类型和形状的斑块在景观中的分布情况来分析景观格局。

常用的斑块统计方法包括斑块大小分布、斑块形状指数和边缘/面积比等。

斑块统计方法可以帮助研究者了解景观中不同类型斑块的大小、数量、形状和分布情况,从而评估景观格局对于物种分布和迁移的影响。

3. 景观分维:景观分维是通过计算景观中斑块的空间分布来确定景观的复杂度和分散程度的指标。

常用的景观分维方法包括盒维法(Box-counting method)和多重分形方法(Multi-fractal method)。

景观分维方法可以帮助研究者定量描述和比较不同景观的空间复杂性和分散程度。

综上所述,景观生态学空间格局的分析方法主要包括景观破碎度指数、斑块统计、景观分维以及边界和分岔分析等方法。

这些方法通过计算斑块的大小、形状、分布和连接程度等指标来描述景观格局的特征,从而帮助研究者了解景观对于生物多样性和生态过程的影响。

这些分析方法可以为保护和管理生态系统提供科学依据,以实现生态系统的可持续发展。

空间信息技术综述

空间信息技术综述

地理信息系统具有4个特征
1.具有采集、管理、分析、和输出多种地理空间 信息的能力。 2.以地理研究和地理决策为目的,以地理模型 方法为手段,具有空间分析多要素综合分析和 动态预测的能力,并能产生高层次的地理信息。 3.具有公共的地理定位基础,使其中隐含的信 息得以显示和表达,形成空间和时间上连续分 布的综合信息。 4.由计算机系统进行空间地理数据管理,并由程序 模拟常规或专门的地理分析方法,处理空间数据, 产生有用信息,从而完成人类难以完成的任务。
地理信息系统(Geographic Information System,GIS)为信息的展 示与管理提供了一种新的方法,就是在 计算机硬件、软件系统支持下,形成了 对研究现实世界(资源与环境)的现状 和变迁的各类空间数据特性的属性进行 采集、储存、管理、运算、分析、显示 和描述的技术系统。地理信息系统作为 集计算机科学、地理学、测绘遥感学、 环境科学、城市科学、空间科学、信息 科学和管理科学为一体的新兴边缘学科 已迅速发展起来。
图像处理技术
GIS 展 。 解模 并的 (形 化策 大题处 复块 在空 成 的者 多的理 应杂, 间 空 与决提 数决, 还目 用的从 数 间 策供 的策缺 仅前 向空而 中据 ,决 环一 支乏 限, 较间辅 嵌处 借策 相境个 持对 于绝 高问助 入理 助支 集。友 则,复 图大 层题决 空分 持 成因好 无而杂 形多 次,策 间析 系 ,此的 法目空 的数 的这者 分功 强统 最,可 向前间 分的 发是求 析能 大 终将视 决绝问 析 , SDSS) GIS DSS DSS DSS GIS GIS
70
20 60
地球空间信息技术也称“3S”技术. 1 2
3
全球定位系统(GPS) 地理信息系统(GIS)

空间数据中的时空关联分析方法综述

空间数据中的时空关联分析方法综述

空间数据中的时空关联分析方法综述空间数据是指与地理位置有关的各种数据,如地图数据、遥感数据、GPS数据等。

时空关联分析是一种研究空间数据之间的相互关系和趋势的方法。

本文将对时空关联分析方法进行综述。

一、引言随着信息技术的快速发展和空间数据的不断积累,如何从大量的空间数据中挖掘有用的信息成为一个重要的研究领域。

时空关联分析方法的出现为解决这一问题提供了一种有效的途径。

时空关联分析方法可以揭示空间数据之间的相互依赖关系和时空变化趋势,为地理学、环境科学、城市规划等领域的研究提供了新的手段和思路。

二、基本概念与原理1. 时空关联分析的基本概念时空关联分析是指通过统计学方法研究空间数据之间的相关性和相关性变化规律的分析方法。

在时空关联分析中,通常可以使用空间自相关和时空关联矩阵等指标来描述空间数据之间的关联程度。

2. 空间自相关分析方法空间自相关分析是一种衡量空间上相邻地区之间相似程度的方法。

其中,最常用的指标是Moran's I指数。

通过计算Moran's I指数,可以判断空间数据中的集聚现象和离散现象,进而揭示空间数据的空间相关性。

3. 时空关联矩阵分析方法时空关联矩阵分析是一种衡量时空上不同地点之间相关性的方法。

通常,可以通过计算时空变量的协方差矩阵或相关系数矩阵来刻画时空关联度。

通过分析时空关联矩阵,可以揭示时空数据的相似性和相关性。

三、时空关联分析方法的应用1. 土地利用与环境关联分析时空关联分析方法在土地利用与环境关联研究中有着广泛的应用。

例如,可以通过分析不同地区的土地利用类型和环境指标的关联关系,揭示土地利用对环境的影响程度和空间分布规律。

2. 城市交通与人口流动关联分析时空关联分析方法在城市交通与人口流动研究中也扮演着重要的角色。

通过分析不同地区的交通状况和人口流动的关联关系,可以为城市交通规划和人口迁徙政策提供科学依据。

3. 气候变化与自然灾害关联分析时空关联分析方法在研究气候变化与自然灾害之间关联关系时具有重要作用。

空间组学 综述

空间组学 综述

空间组学综述空间组学是一种综合性的研究方法,广泛应用于生物学、地理学、社会学等多个学科领域。

通过对空间数据的收集、分析和解释,空间组学可以帮助我们理解空间模式、探索空间关联以及预测空间变化。

本文将对空间组学的基本概念、方法和应用进行综述,以期全面了解这一领域的研究进展。

一、空间组学的基本概念空间组学是空间统计学的一个分支,它旨在研究地理空间中的模式、关联和变化。

其中,空间模式指的是地理现象在空间上的分布特征;空间关联指的是地理现象之间的相互作用关系;空间变化则是指地理现象随时间的演变过程。

二、空间组学的方法空间组学的方法主要包括空间数据的收集、空间数据的可视化和空间数据的分析。

空间数据的收集可以通过遥感技术、GPS定位、全球定位系统等手段获取,这些数据可以是点、线、面以及栅格数据。

而空间数据的可视化可以通过地图、图表、热力图等方式展现,以便更直观地了解地理现象的分布情况。

最后,空间数据的分析则是利用统计学方法对空间数据进行处理,包括空间插值、空间聚类、空间回归等。

三、空间组学的应用空间组学在生物学、地理学、社会学等领域有着广泛的应用。

在生物学中,空间组学可以用于研究物种的分布、生态系统的结构以及种群的迁移等问题。

在地理学中,空间组学可以用于分析城市的空间布局、土地利用的变化以及自然灾害的分布规律等。

在社会学中,空间组学可以用于研究人口的分布、城市的社会结构以及犯罪的空间模式等。

四、空间组学的挑战和发展方向尽管空间组学在多个领域中得到了广泛应用,但仍面临着一些挑战。

其中,数据的获取和处理是最大的挑战之一。

由于空间数据的特殊性,其获取和处理需要耗费大量的时间和精力。

另外,空间数据的分析方法和模型还有待进一步发展,以提高空间组学的分析效果和预测能力。

未来,空间组学有几个发展方向。

首先,随着技术的进步,空间数据的获取将更加便捷和精确,这将为空间组学的研究提供更多的数据基础。

其次,空间组学应与其他学科进行跨学科的合作,以解决复杂的空间问题。

城市规划中的空间分析方法综述

城市规划中的空间分析方法综述

城市规划中的空间分析方法综述城市规划是一项涉及大众幸福的公共事业,在城市化的进程中,不断出现新的规划需求和问题。

而空间分析方法则是一种研究城市空间结构和城市规划效果的有效手段。

本文将针对城市规划中的空间分析方法进行综述,并探讨其在城市规划中的应用现状。

一、空间分析方法的基本概念空间分析方法指的是通过对城市空间结构的分析,以及对不同规划方案施行的后效益评价,来确定城市规划的科学合理性和可行性的方法。

空间分析方法包括以下方面:1.空间结构分析:通过对城市空间结构的分析,来知晓城市整体空间组织方式和空间分布情况,从而为城市规划的目标定性和定量分析提供依据。

2.空间布局分析:对城市内部不同建筑物的分布组织方式进行分析,以及对不同功能区的空间局限性进行评估,进而为制定城市规划提供方案。

3.效果评价:对不同规划方案和建设方案的效益进行定量评估,以预测其实施后所产生的不良影响和成功效果。

二、空间分析方法的应用现状目前,空间分析方法已经逐渐成为城市规划中的重要手段。

在城市规划中,传统的规划设计已经逐步转向模型模拟和数据分析的形式。

利用现代城市数据技术的发展,利用GIS、RS 等技术,城市空间结构以及不同功能区的布局与分布等信息,可以快速收集、整理和分析。

1.空间分析方法在城市规划领域中的应用空间分析方法主要应用于城市规划中的不同方面。

例如,对空间结构的分析和研究,可以协助规划人员定量分析城市的内部结构和特点,从而为重点规划和中长期规划等环节提供数据支持。

此外,空间布局分析则是为城市的合理发展和区域经济发展提供科学依据的一种方法,能够提升城市规划的可操作性和实用性。

空间分析方法在实际的城市规划中有多种应用形式。

例如,对区域的规划施工可以根据区域的地貌特征、发展潜力和社会经济等特征,来开展规划方案的预测。

对某个特定建筑物或区域,可以通过遥感技术或其他数据分析手段,来调查分析该区域的环境潜力、风险因素和市场需求等。

2.空间分析方法在城市交通、环境等方面的应用空间分析方法对城市的交通和环境同样具有重要的意义。

空间分析中的集中趋势指标研究及应用

空间分析中的集中趋势指标研究及应用
并 进行 了实际 应用 。
和空 间 点 模 式 分 析 (p t l on at n aa s ) sai itp t r n l i 三 ap e ys 种 J本文 以点 模 式数 据 为 例 系统 地 介 绍 了空 间 点模 , 式分析 中描 述集 中 趋势 的常 用 统 计 指 标 , 在评 价血 并
忽略 了描述 性 统计 指 标 的应 用 , 研 究 借 鉴经 典 统 计 本 学 描 述性统 计 指标 的构 造思 想和犯 罪 学中犯 罪事 件 的 描 述性 分析 方 法 , 要 以 点模 式 数 据 为 例 探讨 空 间分 主 析 中描 述 集中 趋势 的几 个 常 用 统 计 指 标 的计 算 原 理 ,
【 提 要l 目的 探讨 空间分析 中集 中趋势统计指标 的计算方 法及 应用价值 。方法 以频率 统计学 中集 中趋 势的 统计 指标 为 基 础 , 鉴 犯 罪 学 中犯 罪 事 件 的二 维 描述 方法 , 统地 提 出 了 空 问 分 析 中描 述 集 中趋 势 的 统 计 指 标 。 借 系 并对 实 际
的所有 研 究事 件的 空 间位 置 组 成 【 , 统 计分 析 多 是 7其 ]
基 于事 件 间的 空 间距 离进 行 的, 为空 间点 模式分 析 。 称
从 空 间上看 , 理对 象在 几何 上通 常分 为点 、 地 线和面 三
种, 但是 地理 对 象之 间的关 系 并不 是 固定 的 , 它是 随着
与空 间 点模式 分析 理论 的 限制 并 没有 在流行 病学 领域
得 到进 一 步发 展 , 直到 1 7 9 7年 Ril 首 次提 出空 间点 pe y
模式分 析 的 统计 理 论 , 后经 Dige B d e y等 统计 g l 和 ad l e

景观生态学空间格局分析方法综述

景观生态学空间格局分析方法综述

景观生态学空间格局分析方法综述景观生态学课程论文景观生态学景观格局分析方法综述目录摘要 (I)引言 (1)1 景观生态学的格局分析方法 (1)1.1景观格局分析概述 (1)1.2景观空间格局指数 (1)1.2.1景观单元特征指数 (1)1.2.2景观异质性指数 (2)1.2.3景观指数的实例应用 (3)1.3景观分析的统计学方法 (4)2不同类型景观格局分析方法及案例 (4)2.1基于GIS 的山林地区的景观格局分析方法——以宁远县为例 (4)2.1.1研究区域概况 (4)2.1.2研究数据与处理 (5)2.1.3土地利用分类系统 (5)2.1.4研究方法——景观空间格局指数分析法 (5)2.1.5景观格局特征指数变化结果分析 (6)2.2基于GIS干旱区绿洲城市景观格局分析方法——以石河子市为例 (7)2.2.1研究区域概况 (7)2.2.2研究数据与处理 (7)2.2.3景观格局指数分析 (8)2.2.4城市景观格局总体变化特征结果分析 (9)2.3城市湿地公园景观格局分析——以白鹭湾湿地公园为例 (10)2.3.1研究区域概况 (11)2.3.2研究数据与处理 (11)2.3.3景观空间格局特征指数分析研究方法 (11)2.3.4结果与分析 (12)3 结语 (13)参考文献 (14)摘要景观格局是景观生态学的核心问题,其目标是通过确定景观格局来分析生态过程。

本文主要对景观生态学的格局分析方法进行综述,分别从景观格局分析概述、景观空间格局指数结合景观分析的统计学方法进行阐述,并通过山林地区的景观格局分析方法——以宁远县为例;干旱区绿洲城市景观格局分析方法——以石河子市为例;城市湿地公园景观格局分析——以白鹭湾湿地公园为例,对景观格局分析方法在不同类型的景观中的运用进行详细阐述。

关键词:景观生态学;GIS;景观格局;特征指数;景观类型引言景观生态学是研究景观单元的类型组成、空间配置及其与生态学过程相互作用的综合性学科[1]。

空间分析-距离分析综述

空间分析-距离分析综述

空间分析-距离分析综述随着科技的不断发展,空间分析被广泛应用于各个领域,涵盖了从商业到科学研究的各个方面。

其中距离分析是空间分析中最基本的部分之一。

什么是距离分析距离分析是通过计算或度量两个或多个地理空间要素之间的距离或空间相对位置的过程。

在GIS领域中,距离通常包括欧氏距离,曼哈顿距离,切比雪夫距离和马哈拉诺比斯距离等。

此外,距离还可以基于实体间的时间、交通运输/行动方式、地形和地貌等其他因素进行衡量。

距离分析的应用场景商业应用距离分析在商业领域中应用广泛,例如零售商希望确定距其店面300米、500米或1000米内有多少潜在消费者,或寻找最佳的仓库或办公室地点,以确保在适当的位置为客户提供最佳的服务等等。

城市规划距离分析可以帮助规划师们了解城市中各种设施之间的距离和相对位置,例如医院、学校、超市等,以建立一个更加便捷和实用的城市。

此外,距离分析还可以帮助规划师们进行城市排水、能源分配、交通管理方面的优化。

自然资源管理距离分析在自然资源管理方面也有广泛的应用。

通过测量不同资源之间的距离,例如森林、河流和污染源等,可以帮助研究人员了解这些资源可能存在的相互作用和冲突,以及评估污染物可能影响到的距离等。

距离分析的工具ArcGISArcGIS是一款供专业和非专业人员使用的桌面式GIS软件。

在ArcGIS中,距离分析功能包括测量距离和对以线、点或面为基础的实体之间的距离进行建模。

QGISQGIS是一个免费、开源的跨平台桌面GIS软件。

在QGIS中,距离分析是一个标准的功能,可在工具箱中进行管理。

Google EarthGoogle Earth是一个虚拟地球应用程序,允许用户查看地球上的卫星和地形图像,与其他地图功能的交互作用,以及对距离进行测量和计算。

结语距离分析是空间分析中最基本的组成部分之一,具有广泛的应用场景。

无论是商业、城市规划还是自然资源管理等领域,距离分析都至关重要。

各种GIS软件和工具可以方便地对距离进行分析和测量。

空间数据采集与处理方法综述

空间数据采集与处理方法综述

空间数据采集与处理方法综述空间数据的采集和处理方法是现代科技领域的热门话题。

随着技术的发展,我们可以使用各种先进的工具和技术来获取和处理空间数据,从而获得有价值的信息。

本文将从几个方面综述空间数据采集和处理的方法,旨在为读者提供一个全面的了解。

一、空间数据采集方法空间数据的采集是指通过各种手段和设备收集地球表面及其上层大气等空间要素的信息。

现如今,我们可以使用多种传感器和仪器来进行空间数据的采集。

其中最常见的方法是使用遥感技术,包括航空遥感和卫星遥感。

通过搭载在飞机或卫星上的传感器,我们可以获取高分辨率的影像数据,以及其他信息,如地形、气候等。

此外,地面测量、GPS定位等方法也常用于空间数据的采集。

二、空间数据处理方法获取到的空间数据往往需要进行一系列处理才能得到有用的信息。

空间数据处理方法可以分为几个方面,包括数据预处理、空间数据模型建立、数据分析和可视化等。

1. 数据预处理数据预处理是指在对空间数据进行进一步处理之前,对数据进行清洗、校正和预处理。

在数据预处理过程中,我们可能需要对数据进行修复、插值、去除异常值等操作,以提高数据的质量和准确性。

2. 空间数据模型建立空间数据模型是对现实世界中的空间要素进行抽象和描述的工具。

常见的空间数据模型包括栅格模型和矢量模型。

在栅格模型中,空间要素被分割成网格,并赋予每个网格相应的属性值。

而在矢量模型中,空间要素被表示为点、线、面等要素对象。

根据具体的需求和应用场景,我们可以选择合适的空间数据模型来建立对应的空间数据模型。

3. 数据分析数据分析是指对空间数据进行统计学和空间分析的过程。

通过对空间数据的统计分析,我们可以发现数据之间的关联性和规律性。

而通过空间分析,我们可以推断和预测地理现象的分布和变化。

常见的空间分析方法包括空间插值、空间插补、空间回归分析等。

4. 可视化数据可视化是将处理后的空间数据以可视化的形式展示出来,以帮助用户更好地理解和分析数据。

空间点模式分析

空间点模式分析

空间点模式分析目录一、内容综述 (2)二、空间点模式分析概述 (3)三、数据收集与处理 (4)1. 数据来源 (5)2. 数据预处理 (6)3. 数据格式转换 (7)四、空间点模式类型 (8)1. 均匀分布 (9)2. 集群分布 (9)3. 线性分布 (10)4. 其他分布类型 (11)五、空间点模式分析方法 (12)1. 描述性统计分析 (13)2. 空间自相关分析 (14)3. 热点分析 (15)4. 空间回归模型分析 (15)六、空间点模式分析的应用领域 (17)1. 城市规划 (18)2. 犯罪地理学分析 (19)3. 生态系统研究 (20)4. 交通流量分析 (21)七、案例分析 (22)1. 案例背景介绍 (23)2. 数据收集与处理过程 (24)3. 空间点模式类型识别 (25)4. 空间点模式分析方法应用 (27)5. 结果分析与讨论 (28)八、空间点模式分析的挑战与未来趋势 (29)1. 数据获取与处理难度 (30)2. 分析方法的适用性 (31)3. 跨学科合作与整合研究 (33)4. 未来技术与方法发展趋势 (34)九、结论 (35)一、内容综述随着科学技术的进步,空间点模式分析已成为研究空间数据的重要方法之一。

它通过识别数据中的空间关系和模式,为城市规划、环境监测、交通管理等领域提供了有力的支持。

本文将对空间点模式分析的基本概念、方法及其在各个领域的应用进行综述。

空间点模式分析的基本概念包括空间点、空间关系和空间模式等。

空间点是指在空间中具有坐标和属性的点,如建筑物、道路等。

空间关系是指空间点之间的相互位置和距离,如邻接关系、距离关系等。

空间模式则是指空间点之间的空间分布规律,如集群、廊道等。

空间点模式分析的方法主要包括基于统计的方法、基于图的方法和基于机器学习的方法。

基于统计的方法主要利用统计学原理对空间数据进行描述和建模,如空间自相关、空间分布拟合等。

基于图的方法则是将空间点之间的关系表示为图的形式,通过图论中的算法进行空间模式分析,如最大熵模型、随机游走等。

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、F、、、前言空间分析是基于地理对象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。

空间信息可以分为空间位置、空间分布.空间形态、空间关系、空间质量、空间关联、空间对比、空间趋势、空间运动。

空间位置是借助于空间坐标系来传递的空间物体的个体定位信息;空间分布反映了同类空间事物的群体定位信息;空间形态是空间物体的几何特征,一些特征易于被视觉感受,如走向、连通性等,另一些特征则必须用数值来描述,如面积、周长、坡度;空间距离反映的是空间物体之间几何上的接近程度;空间方位是用方位描述两个物体之间的位置关系。

因此,空间分析是GIS的主要特征,也是评价GIS功能的主要指标之一。

空间分析的发展及在各行业中的应用空间分析源于60 年代地理和区域科学的计量革命。

开始阶段是应用定量(主要是统计)分析手段分析点、线、面的空间分布模式,后来更多的是强调地理空间本身的特征、空间决策过程和复杂空间系统的时空演化过程分析。

实际上自有地图以来,人们就始终在自觉或不自觉地进行着各种类型的空间分析。

如在地图上量测地理要素之间的距离、方位、面积,乃至利用地图进行战术研究和战略决策等,都是人们利用地图进行空间分析的实例.而后者实质上已属较高层次上的空间分析。

空间分析功能的实现方法是通过空间分析技术的集成。

长期以来,空间分析的模型和方法没有形成统一的体系结构,对空间分析的基本内容也没有形成被广泛认同的界定。

因此,空间分析领域的研究是相对落后的。

根据GIS 处理对象界定空间分析的功能,有以下几方面:(1)基于图的分析,主要有缓冲区分析、叠置分析、网络分析、复合分析、邻近分析及空间联结,这些方法以图形操作为主,在现有的GIS 软件中已比较成熟。

(2)基于数据的分析,这部分的理论基础是空间统计学。

空间统汁学基于两个本惯似没:任意距离的两点间的差值的数学期望为零;任意距离的两点间的差值的方差最小。

这里的任意距离指的是空间物体间的距离,由于空间物体又可分为点、线、面、体四类,而点与点之间的距离是最本质最简单的距离形式,因此空间统计学在这两个本质假设基础上,通过对样本点得出的经验变率函数的拟合得到真实的变率函数,以便做进一步分析。

(3) 基于事件机理的分析,有些事件有其相应的机理提供公式构架,由环境信息提供初始边界条件,这样可直接利用前入总结的成果来描述事件。

在此基础上,根据需要再进行分析。

空间分析的目的是提取空间信息,而空间分析的对象是空间数据。

空间分析是在空间数据的基础上进行的,空间数据是描述地球表层(有一定厚度)一一定范围内的地理事物及其关系的数据,电可以是关于空间物体及其空间变量和属性的数据。

以空间物体为定义域,随空间物体的延展而变化的地理现象是空间变量;相反,不随空间物体的延展而变化的地理现象是空间物体的属性。

一般认为空间数据具有三大要素:几何、属性和时间,从空间分析的角度出发,空间变量也是空间数据的要素之一,空间分析中的很多内容是针对空间变量的。

一个空间变量是定义于一个空间物体上的,我们完全可以根据变量的变化情况将物体分解。

分解的原则是物体每部分的变量不变,或者可看作是不变的,这时空间物体被分解成若干空间物体,而空间变量则转化成空间物体的属性。

空间物体的分解、变量与属性的转化,是空间分析的内容之一。

[1]正文空间分析技术的应用非常广泛,具体应用领域包括城市规划与管理,厂址选择,水污染监测,洪水灾害分析,道路交通管理,地形地貌分析,电网管理,医疗卫生,军事等领域。

交通设计管理领域1 .GIS 空间分析与铁路线路评价指标的量化GIS 系统的空间分析方法非常适用于处理铁路线路设计所需地形、地质、地物、水文等各种数据。

利用基于地理信息系统的铁路工程勘测设计空间数据库和地理信息系统强大的空间分析能力,量化影响选线设计的各种因素,比如地质条件、与其他设施配合程度,环境影响程度等。

从铁路选线的实际需要出发,只需进行 3 种空间分析即可满足要求,即缓冲区分析、空间叠置分析、距离求算。

在交互式铁路选线设计时,是以铁路线路中心线表示的线性模型作为研究对象,在进行铁路选线影响分析前,首先需要进行铁路线路带状缓冲区分析。

铁路线路由多个顶点的多义线表示,简单的方法是对组成多义线的每条直线段进行缓冲区分析,然后通过叠置分析的合并操作获取整条线路的缓冲区。

把铁路带状缓冲区分别与不良地质地段面积、各种耕地占用面积、各类建筑设施拆迁面积进行空间叠置分析,由各自叠加面积的加权和得到相应指标值,来分别体现地质条件、占用耕地情况、拆迁情况等技术指标对线路的影响。

[2]2.空间分析方法在航线设计和航路监视中的应用航线设计的内容是要能够判别航线附近有无低于安全水深点、有无孤立危险物、有否穿越安全等深线、有否穿过某些危险区,除此以外还应判驯有否穿越陆地,以防止用户的误操作;航路监视的主要内容有判断船舶是否偏航、是否到达转向点、是者结合的方法来实现。

在航线设计时充分考虑偏航极限范围内有无不适合的点(包括水深点、孤立危险物等),线(包括等深线),面(包括危险区、禁航区、陆地等)。

而在航路监视时,则可以判断表示本船的点是否包含在偏航极限的范围内,这样就能及时地对偏离航线的船舶给出预警;同时还可以进行在以本船为中心,一定距离(如2 n mile〜3 n mile)为半径的圆形区域内,实时地(或周期性地)监控有无危险点、线、面进入的判断和报警。

穿越安全等深线、是否穿越危险区等。

[ 5]3.交通地理信息空间分析交通地理信息空间分析是对交通网及其地理背景要素的位置、图形和分布等的分析目的在于提取、挖掘在交通设施的规划、开发、经营管理及灾害防治中所需的信息和知识.信息传统的人工分析方法,存在资料数据散乱,其分析应用繁琐、费时、费力和获取信息非常有限等弊端.与传统的人工方法相比,计算机及在其基础上发展起来的GIS 和GIS.T(交通地理信息系统)等新技术、新方法为交通地理信息的实时采集、一体化存储、深层次知识挖掘和分析应用等提供了先进、适用、有效的方法和技术条件.GIS.T 在功能层次上可分为交通信息的存储与查询系统(数据库系统)、具有空间分析功能的交通管理系统和具有空间分析及决策支持功能的交通决策支持系统 3 类.从GIS-T 的分类可以看出:交通地理信息的空间分析功能是高层次GIS-T 应具备的功能.[7]城市规划领域1.基于GIS 的城市人防工程空间分析模型的建立与实现为提高城市人防工程的管理水平,利用地理信息系统技术(GIS) 的空间分析功能,首先在分析城市人防工程的实体一关系模型(E—R 模型)的基础上,根据GIS 空间分析的特点,提出了基于空间分析的城市人防工程的数据库结构;其次,根据城市人防工程规划、管理和施工的需要。

建立了城市人防工程设备的承载力、辐射范围缓冲图、人口疏散隐蔽路线最佳路径、地下人防工程 3 维分析等几种空间分析模型,并对各种模型的表示内容和实现方法进行了阐述,从而实现了城市人防工程的可视化和动态化管理。

[3]2.空问分析在数字城市中的应用通过空间分析,有利于认识空间现象和空间过程的规律机制,实现空间现象和空间过程的预测预报,支持空间过程的调控与决策.例如,通过城市扩张现象的空间分析,了解城市扩张的历史过程与时空规律,预测其未来趋势,研究其调控措施,为城市可持续发展服务.空间分析的主要方法有:(1) 基于地图的空间图形分析,如UGIS 中缓冲区分析、叠加分析、TIN ;(2) 空间动力学分析,有城市扩张模型、空间选择行为模型、空间价格竞争模型等;(3) 空间信息分析,是指根据数据或统计方法建立的模型,如空间聚类、空间自相关、回归模型等。

[10]3 .基于GIS 的城市地下管线空间分析模型的建立与实现为提高城市地下管线的管理水平,利用地理信息系统技术(GIS) 的空间分析功能,首先在分析地下管线的的实体一关系模型(E —R 模型)的基础上,根据GIS 空间分析的特点,提出了基于空间分析的城市地下管线的数据库结构;其次,根据城市管线规划、管理和施工的需要,建立了城市地下管线的纵断面、横断面、最佳路径、地下管线三维分析等几种空间分析模型,并对各种模型的表示内容和实现方法进行了阐述.从而实现了城市地下管线的可视化和动态化管理。

[6]能源勘察评价领域1.利用GIS 的空间分析功能进行油气储层综合评价探讨油气储层地质信息的特点及利用地理信息系统GIS(Geographica1 Information System) 进行储层评价的优越性,通过储层综合评价数据库的建立,以GIS 的空间数据分析为手段,利用GIS 的特征提取与特征合并功能,提取隐含在地质、地球物理及测试等数据中的判别有利储层的特征信息。

通过GIS 的拓扑叠加功能分析各储层综合评价因素的相关性,对研究区进行储层综合评价。

[8]2.基于GIS 空间分析进行多源信息成矿预测GIS 空问分析在区域地质多源信息综合分析中,具有十分重要的作用。

GIS 空间的分析特征及应用于区域地质找矿的主要有两种方法,即统计分析和叠加分析。

结合兰坪盆地的区域地质特征,选取了遥感线性体密度异常、频度异常、遥感环形影像异常、地球化学异常、地球物理异常、地质异常及已知矿(点)床的分布等七种控矿因素作为多源成矿预测的空间信息数据源。

在此基础上,利用了GIS 的空间分析功能进行多源信息的综合分析,预洲龃三级成矿有利的区域。

[9]商业应用领域1 .基于GIS 空问分析的物流配送模型研究及应用物流配送是将物资商品从供货点通过运输工具配送到需求点的地理空间位置的转移过程,因而在物流配送过程中,运用GIS 技术可以对供货点、需求点、交通线路等的地理信息进行提取、加工、分析,选择配送对象,确定运输路线,为物流配送决策服务,从而实现企业物流管理的可视化、动态化,提高物流管理的水平和效益。

Voronoi 图在物流配送中的应用在市场竞争日益激烈的形势下,目前各大连锁超市公司为了赢得客户,占领市场,都开展了零售商品送货上门服务这项业务.该如何从这些超市向客户供货?对于某一具体的超市,它该向哪些客户送货?在市场的经济活动中总是追求所花成本最小,进而追求利润的最大化,同样对于连锁超市公司也不例外,在向客户配送零售商品的过程中,也要进行合理的规划按排,使得配送成本最小.因为在配送过程中,零售商品配送成本是和商品的空间运送距离成正相关的,因而应用Voronoi 图模型恰能解决超市该向谁送货的问题.从Voronoi 图的性质可以知道,对于某离散点的Voronoi 图内的任意一点q 到该离散点的距离小于到其它任意离散点的距离.所以如果用Voronoi 图对地理空间进行划分,根据Voronoi 图的第 2 条性质,则对于某一具体超市pi 来说,落入pi 的Voronoi 图内的客户就是该超市的零售商品所应配送的对象.[4]2 .基于优化理论和GIS 空间分析技术的公交站点规划方法针对交通规划的特点和目标,介绍一种基于最优化原理和GIS 空问分析方法的交通站点规划方法.该方法依据乘客总出行时间最短确定单个线路上的站点个数,结合GIS 缓冲区分析和叠合分析,在路线上做站点设置的适宜性分析,确定站点的位置,从而提供一种交通规划的方法.由于公共交通设施网络涉及诸多因素,但考虑这么多的因素建立起的模型必然很复杂,而且难以求解.经分析取舍,考虑了主要的影响因子,建立了一个用于解决交通站点规划问题的方法.该方法主要基于最优化理论和GIS 适宜性分析技术,首先通过建立一个优化数学模型川确定交通站点的总数目,同时从这个数学模型得到各影响因子和站点个数之间关系的函数表达式,该表达式说明什么地方适宜建站点,从而为GIS 适宜性分析提供依据。

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