空间分析的基本方法
空间分析的方法
空间分析的方法空间分析是地理信息系统（GIS）中的重要组成部分，它通过对地理空间数据的处理和分析，揭示地理现象的特征和规律。
在空间分析中，有许多方法可以帮助我们更好地理解地理现象，本文将介绍几种常见的空间分析方法。
首先，空间分析中常用的一种方法是空间关联分析。
空间关联分析是指通过对地理空间数据进行统计分析，揭示地理现象之间的相关性和关联程度。
例如，我们可以通过空间关联分析来研究城市人口密度与经济发展水平之间的关系，从而为城市规划和发展提供科学依据。
其次，空间插值分析是另一种常见的空间分析方法。
空间插值分析是指通过对已知地理空间点数据进行插值计算，推算出未知地理空间点的属性值。
这种方法在地理学、环境科学等领域有着广泛的应用，例如气象学中的降水量插值分析，地质学中的地下水位插值分析等。
此外，空间聚类分析也是空间分析中的重要方法之一。
空间聚类分析是指通过对地理空间数据进行聚类计算，将空间数据划分为若干个具有相似特征的区域或群集。
这种方法在城市规划、资源管理等领域有着广泛的应用，例如可以通过空间聚类分析来识别城市中的热点区域，为城市治理和规划提供参考依据。
最后，空间网络分析也是空间分析中的重要内容之一。
空间网络分析是指通过对地理空间网络数据进行分析计算，揭示地理空间网络中的交通流动、路径规划等信息。
这种方法在交通运输规划、物流管理等领域有着广泛的应用，例如可以通过空间网络分析来优化城市交通路网设计，提高交通运输效率。
综上所述，空间分析方法在地理信息系统中具有重要的意义，它通过对地理空间数据的处理和分析，可以帮助我们更好地理解地理现象，揭示地理规律，为地理空间决策提供科学依据。
在实际应用中，我们可以根据具体的研究目的和数据特点，选择合适的空间分析方法，从而更好地应对各种地理空间问题。
常用的空间分析有哪些
常用的空间分析有哪些引言空间分析是地理信息系统（GIS）领域的一个重要部分，它利用地理数据进行分析和解释，以了解空间模式、关系和趋势。
空间分析可以帮助我们更好地理解和利用空间数据，从而支持决策制定和问题解决。
本文将介绍一些常用的空间分析方法。
点模式分析点模式分析是研究点分布模式和空间相关性的方法。
它能够帮助我们识别和理解地理现象的分布规律和趋势。
常用的点模式分析方法包括：1.点密度分析：通过计算单位面积或单位距离内的点的数量来描述点分布的集中程度。
点密度分析可以帮助我们找出热点区域或冷点区域。
2.最近邻分析：通过计算每个点到最近的邻居点的距离，来研究点的分布模式和聚集趋势。
最近邻分析可以帮助我们确定点的聚集程度以及聚集的模式。
3.凸包分析：通过计算一组点的凸包来描述点的分布形状。
凸包分析可以帮助我们了解点分布的形状特征，例如是否呈现出环状、线状或圆状等形式。
线模式分析线模式分析是研究线要素之间的关系和属性的方法。
它可以帮助我们理解和分析线要素的空间模式和特征。
常用的线模式分析方法包括：1.线密度分析：通过计算单位面积或单位距离内的线要素的长度来描述线分布的集中程度。
线密度分析可以帮助我们找出线要素的热点区域或冷点区域。
2.线相交分析：通过计算线要素之间相交的数量来研究线的交叉程度和分布情况。
线相交分析可以帮助我们理解线要素之间的交错关系和交通网络的密度。
3.缓冲区分析：通过在线要素周围创建一定距离范围的缓冲区来研究线要素的影响范围和空间关系。
缓冲区分析可以帮助我们确定线要素的影响范围，例如河流的保护区或高速公路的建设范围。
面模式分析面模式分析是研究面要素之间的关系和属性的方法。
它可以帮助我们理解和分析面要素的空间模式和特征。
常用的面模式分析方法包括：1.面积分析：通过计算每个面要素的面积来研究面要素的分布范围和集中程度。
面积分析可以帮助我们找出面要素的热点区域或冷点区域。
2.面相交分析：通过计算面要素之间相交的数量来研究面的交叉程度和分布情况。
空间分析的原理与方法
空间分析的原理与方法
空间分析是一种通过对地球表面空间数据进行加工、分析和可视化的方法来揭示人类空间活动规律、发现空间特征和提供决策支持的过程。
其基本原理是以地球表面上的空间数据为依据，通过数据处理、分析和可视化技术，识别并提炼空间模式及特征，进而对空间关系、空间结构和发展趋势进行研究。
空间分析的方法包括以下几种：
1. 空间统计分析：基于地理信息系统，统计分析地理现象在空间分布的规律和特征。
2. 空间交互模型：通过空间关系模型、地理网络模型等方法，研究地理空间要素之间的相互作用和影响。
3. 空间模拟：通过建立模型，模拟真实的空间过程和变化情况，并探索空间过程的动力学规律和机理。
4. 空间数据挖掘：基于数据挖掘技术和机器学习算法，从海量的空间数据中挖掘出规律、趋势、关联和特征。
5. 空间可视化：采用图像处理技术，将空间数据转化为视觉表现形式，使人们能够更直观地理解和认知地理现象和空间模式。
通过以上方法，空间分析能够有效地描述和解释地理现象和空间模式的规律与特征，为决策和规划提供科学支持和可视化工具。
常用的空间分析有哪些方法
常用的空间分析有哪些方法空间分析是地理信息系统（GIS）中的一个重要研究领域，它涉及到对空间和地理数据进行分析、建模和可视化的技术和方法。
通过空间分析，我们可以揭示地理数据之间的空间关系、挖掘其潜在的空间模式，并为决策和规划提供支持。
本文将介绍一些常用的空间分析方法。
1. 缓冲区分析缓冲区分析是空间分析中最常用的方法之一。
它通过在地图上绘制缓冲区（一定距离范围内的区域）来分析目标对象与其他地理要素之间的空间关系。
缓冲区分析常用于确定某个地理要素周围的环境条件或区域受影响的范围，例如确定污染源的影响范围、交通设施的服务范围等。
2. 空间插值空间插值是一种通过已知地理要素的分布来估计未知地理要素值的方法。
它通常用于根据有限的采样站点数据推断整个地区的值分布情况。
常见的空间插值方法有反距离加权插值（IDW）、克里金插值等。
空间插值在环境监测、资源评估等领域具有广泛应用。
通过插值分析，我们可以对未来的地理变化进行预测和模拟。
3. 空间聚类空间聚类是一种将地理要素按照它们之间的相似性进行分组的方法。
常见的空间聚类方法包括层次聚类、K均值聚类等。
空间聚类可以用于发现地区划分、挖掘地理模式、研究社会组织结构等。
例如，我们可以使用空间聚类分析来确定一个城市中人口分布的热点地区和冷点地区。
4. 空间插值空间插值是一种挖掘地理要素之间依赖关系的方法。
通过挖掘地理要素之间的空间相关性和绘制空间权重矩阵，我们可以分析地理现象的传播方式、确定地理要素之间的相互作用等。
空间回归方法包括全局空间自相关和局部空间自相关。
全局空间自相关用于研究地理现象的整体空间变化，而局部空间自相关可用于分析地理现象的局部空间关系。
5. 空间优化空间优化是一种通过最小化或最大化某个目标函数来优化地理要素的空间布局的方法。
常见的空间优化方法包括遗传算法、蚁群算法等。
空间优化广泛应用于城市规划、交通网络设计、设备配置等领域。
通过空间优化，我们可以获得最优的空间布局方案，以满足特定的需求。
空间分析的主要方法
空间分析的主要方法空间分析是地理信息科学中的重要内容之一，它是通过对地理现象的空间分布、空间关联和空间变化进行定量和定性分析，以揭示地理现象的内在规律和特征。
空间分析的主要方法包括地图分析、空间统计分析、空间模型分析和地理信息系统分析等。
下面将对这些方法进行详细介绍。
地图分析是空间分析的基础，通过地图的制作和解读，可以直观地表现地理现象的空间分布特征。
地图分析主要包括地图要素的识别、地图要素之间的空间关系分析和地图要素的数量化分析。
在地图要素的识别中，需要对地图上的各种地理要素进行识别和提取，包括地形、水系、土地利用、交通等要素。
在地图要素之间的空间关系分析中，需要研究地图要素之间的相对位置、距离和方向关系，以揭示它们之间的空间联系。
在地图要素的数量化分析中，需要对地图上的各种地理要素进行数量化描述和统计分析，以揭示它们的空间分布规律和特征。
空间统计分析是通过统计方法对地理现象的空间分布特征进行分析。
空间统计分析主要包括空间集聚分析、空间自相关分析和空间插值分析。
在空间集聚分析中，需要对地理现象的空间分布进行集聚程度的测度和分析，以揭示其集聚规律和特征。
在空间自相关分析中，需要对地理现象的空间相关性进行检验和分析，以揭示其空间相关性的程度和方向。
在空间插值分析中，需要对地理现象在空间上的分布进行插值估计和预测，以揭示其空间分布的连续性和变化趋势。
空间模型分析是通过建立数学模型对地理现象的空间关系进行模拟和预测。
空间模型分析主要包括空间回归模型、地理加权回归模型和空间自回归模型等。
在空间回归模型中，需要对地理现象的空间关系进行回归分析和模型建立，以揭示其影响因素和作用机制。
在地理加权回归模型中，需要对地理现象的空间关系进行加权回归分析和模型建立，以考虑其空间异质性和空间非独立性。
在空间自回归模型中，需要考虑地理现象的空间自相关性和空间依赖性，以建立相应的自回归模型和进行模拟预测。
地理信息系统分析是通过地理信息系统对地理现象的空间数据进行存储、管理、处理和分析。
空间分析方法
空间分析方法空间分析方法是地理信息系统（GIS）中的重要组成部分，它是利用计算机和地理信息技术对地理现象进行定量和定性分析的方法。
空间分析方法可以帮助我们更好地理解地理现象的空间分布规律、相互关系以及变化趋势，为决策提供科学依据。
本文将介绍几种常用的空间分析方法，包括空间关联分析、空间插值分析和空间聚类分析。
首先，空间关联分析是一种用来研究地理现象之间的空间关系的方法。
通过空间关联分析，我们可以发现地理现象之间的相互影响和依赖关系。
例如，我们可以利用空间关联分析来研究城市的人口密度和环境污染之间的关系，找出人口密集地区与环境污染之间的空间相关性，为城市规划和环境保护提供科学依据。
其次，空间插值分析是一种用来推测地理现象在未知位置的数值的方法。
通过空间插值分析，我们可以利用已知位置的数据来推算未知位置的数据，从而实现对地理现象的空间分布进行预测和估计。
例如，我们可以利用空间插值分析来推测降雨量在整个地区的分布情况，为农业生产和水资源管理提供科学依据。
最后，空间聚类分析是一种用来发现地理现象在空间上的聚集和分散规律的方法。
通过空间聚类分析，我们可以找出地理现象在空间上的集聚区域和分散区域，从而揭示地理现象的空间分布规律。
例如，我们可以利用空间聚类分析来发现城市的商业中心区和住宅区的空间分布特征，为城市规划和产业布局提供科学依据。
综上所述，空间分析方法在地理信息系统中具有重要的意义，它可以帮助我们更好地理解地理现象的空间分布规律和相互关系，为决策提供科学依据。
在实际应用中，我们可以根据具体问题的需要选择合适的空间分析方法，并结合地理信息技术进行分析和研究，以实现对地理现象的深入理解和科学管理。
希望本文介绍的空间分析方法对大家有所帮助，谢谢阅读！。
空间分析的基本方法
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系统描述与数据分析。对模型所要分析的系统，选择可以描述系统的状态、与外部关系、随时间变化等方面的数据，构造该系统的数据体系；
理论推导。根据地理规律和系统的特点，进行理论推导，确定上面的数据体系中多因子之间的量纲关系，作为分析模型的基本框架；
简化表达。根据理论分析和具体应用要求，筛选去除相对影响小的和不重要的因素，或采用主成分分析等数学方法简化表达形式，使模型接近使用；
遥感信息和专题图的视觉复合 遥感信息和非遥感信息结合是地理信息系统和遥感相结合的基础，遥感和地理信息系统所处理问题具有互补性。遥感图上信息丰富，但缺乏行政区划界线等非遥感信息，这样不利于区域分析。另外，在遥感分类中常常出现比较麻烦的“异物同谱”现象。如荒草和牧草，果园和灌木等，从遥感角度看，因为具有相同的光谱特性而无法区分，这时如把遥感分类图和专题图或地形图进行视觉复合，就可以直觉地解决某些“异物同谱”分类问题，从而大大提高遥感分类精度。
GIS分析建模可采用如下步骤：
准备空间操作的数据
进行空间分析操作
结合分析的目的和任务，对获得的新空间数据进行分析
结果评价和解释
产生最终的结果图和报表
建立分析的目的和标准
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四、空间分析的步骤
第二节 空间查询与量算
一、空间查询 是按一定条件对空间目标的位置和属性信息进行查询，以形成一个新的数据子集 空间查询分为以下几种： 1. 定位查询 2. 分层查询 3. 区域查询 4. 条件查询 5. 空间关系查询
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二、空间聚合 空间聚合是根据预先设定的聚合条件，在同一图层上进行数据类别的合并或转换，以实现空间地域的兼并，从而将复杂的空间数据合并成预定的类别。空间聚合的结果往往是将复杂的类别转换为较简单的类别，大多数以小比例尺图形输出。当从大比例尺图形向小比例尺图形转换时，常使用这种方法。 空间聚合 分析
地理信息技术专业中的空间分析方法介绍
地理信息技术专业中的空间分析方法介绍地理信息技术作为一门关注地球空间信息的学科，涉及诸多领域的空间数据处理和分析。
空间分析是地理信息技术中一个重要的工具，它通过对地理现象的空间关系进行量化和分析，帮助人们深入理解地理现象的规律和特点。
这篇文章将介绍地理信息技术专业中常用的空间分析方法。
一、地理空间分析方法1. 空间查询空间查询是地理信息系统中最基础的空间分析方法之一。
它通过设定特定的查询条件，从地理空间数据库中检索特定的地理对象。
常用的空间查询包括点查询、线查询、面查询等。
例如，当我们需要查询某一地区的医院分布情况时，可以通过空间查询筛选出该地区范围内的医院数据。
2. 空间统计空间统计是地理信息技术中常用的分析方法之一。
它通过对地理空间数据的统计分析，揭示其分布的规律和趋势。
常用的空间统计方法包括核密度估计、泰森多边形分析等。
例如，核密度估计可以用于分析某一地区的人口密度分布情况，从而为城市规划提供参考依据。
3. 空间插值空间插值是一种根据有限的采样数据，估计未知位置上的属性值的方法。
它通过对已知采样点之间的关系进行推断，填补未知位置上的数据缺失。
常用的空间插值方法包括反距离加权插值、克里金插值等。
例如，根据已知地震台站的测量数据，可以通过空间插值方法推断其他地区的地震活动情况。
4. 空间交互分析空间交互分析是一种基于地理空间关系的分析方法，用于研究不同空间对象之间的相互作用和影响。
常用的空间交互分析方法包括缓冲区分析、最近邻分析等。
例如，缓冲区分析可以用于分析某一工厂周围的环境污染范围，进而评估其对周围居民的影响程度。
5. 空间模型空间模型是一种通过数学模型对地理现象进行描述和分析的方法。
它基于地理空间对象的属性和拓扑关系，构建相应的数学模型，来模拟和预测地理现象的发展趋势。
常用的空间模型有空间自相关模型、地理加权回归模型等。
例如，空间自相关模型可以用于分析某一地区的犯罪率和社会经济因素的关系。
空间分析的方法
空间分析的方法空间分析是地理信息系统（GIS）中非常重要的一部分，它通过对地理数据的处理和分析，帮助人们更好地理解和利用地理空间信息。
在空间分析中，有许多方法可以帮助我们深入了解地理现象和解决空间问题。
本文将介绍几种常见的空间分析方法，包括空间关联分析、空间插值分析和空间模式分析。
首先，空间关联分析是一种通过统计方法来探索地理现象之间的关系的方法。
它可以帮助我们发现地理现象之间的空间相关性，比如某种现象在空间上的分布是否存在某种模式或规律。
在进行空间关联分析时，我们通常会使用Pearson相关系数或Spearman秩相关系数来衡量地理现象之间的相关性程度。
通过空间关联分析，我们可以更好地理解地理现象之间的关系，为决策提供科学依据。
其次，空间插值分析是一种通过已知的地理数据来推算未知位置的值的方法。
在现实生活中，我们经常会遇到一些地理现象的数据点不全的情况，这时就需要利用空间插值分析来推算这些缺失的数据。
常见的空间插值方法包括克里金插值、反距离加权插值和径向基函数插值等。
这些方法可以根据已知的数据点的空间分布情况，来推算出未知位置的值，从而填补数据的空白，为后续的空间分析和决策提供支持。
最后，空间模式分析是一种用来探索地理现象在空间上的分布模式的方法。
在进行空间模式分析时，我们通常会使用集聚指数（如Moran's I指数和Getis-Ord Gi指数）来衡量地理现象在空间上的集聚程度。
通过空间模式分析，我们可以发现地理现象的空间分布是否存在聚集现象，从而帮助我们更好地理解地理现象的空间特征。
综上所述，空间分析是地理信息系统中非常重要的一部分，它通过各种方法来帮助我们深入了解地理现象和解决空间问题。
空间关联分析可以帮助我们发现地理现象之间的关系，空间插值分析可以填补数据的空白，空间模式分析可以揭示地理现象的空间分布特征。
通过这些方法的应用，我们可以更好地利用地理信息系统来支持地理决策和规划工作，为社会发展做出贡献。
空间数据分析的基本方法与技巧
空间数据分析的基本方法与技巧空间数据分析是指通过对地理空间数据进行整理和分析，以发现其中的模式、关联和趋势的过程。
它在许多领域中都起着重要的作用，如环境科学、城市规划、地理信息系统等。
本文将介绍空间数据分析的基本方法与技巧。
一、地理空间数据的类型地理空间数据主要可以分为两种类型：点数据和面数据。
点数据是指在地理空间中具有特定位置的数据，如地震发生的经纬度坐标、某个城市的人口密度等。
面数据是指在地理空间中具有一定范围的数据，如国家、城市、湖泊的边界等。
二、地理空间数据的获取与整理在进行空间数据分析之前，首先需要获取必要的地理空间数据。
这可以通过多种方式实现，如使用卫星遥感数据、GPS定位设备或调查问卷等。
获取到数据后，还需要进行整理和预处理。
这包括清洗数据、去除异常值、统一坐标系统等步骤，以确保数据的准确性和一致性。
三、空间数据可视化可视化是空间数据分析中重要的一步。
通过将地理空间数据以图形或图像的方式呈现，可以更直观地理解数据所蕴含的信息。
常用的地理可视化方法包括制作热力图、散点图、等高线图等。
此外，地理信息系统软件如ArcGIS和QGIS也提供了丰富的可视化工具，方便用户进行空间数据的展示和分析。
四、空间数据聚类分析聚类分析是将具有相似特征的地理空间数据划分为不同的类别或群组的方法。
常见的聚类方法包括K均值聚类和DBSCAN聚类。
K均值聚类通过将数据划分为预先指定的K个类别，使得每个数据点都属于距离最近的类别中心点。
DBSCAN聚类则通过根据数据点的密度将其归类到不同的簇中。
五、空间数据相关性分析相关性分析是研究地理空间数据之间关系的方法。
通过分析地理空间数据之间的相关性，可以发现它们之间的关联和依赖关系。
在相关性分析中，常用的方法包括相关系数分析和空间自相关分析。
相关系数分析可以衡量两个地理空间数据之间的线性相关程度，例如计算经济发展水平与人均GDP的相关系数。
而空间自相关分析则可以衡量地理空间数据的空间集聚程度，例如研究城市人口分布的空间自相关。
描述三种空间分析方法及其特点与作用
描述三种空间分析方法及其特点与作用一、矢量空间分析矢量空间分析主要通过空间数据和空间模型的联合分析来挖掘空间目标的潜在信息，而这些空间目标的基本信息，无非是其空间位置、分布、形态、距离、方位、拓扑关系等，其中距离、方位、拓扑关系组成了空间目标的空间关系。
它是地理实体之间的空间特性，可以作为数据组织、查询、分析和推理的基础。
通过将地理空间目标划分为点、线、面不同的类型，可以获得这些不同类型目标的形态结构。
将空间目标的空间数据和属性数据结合起来，可以进行许多特定任务的空间计算与分析。
1.图元合并图元合并即矢量空间聚合，是根据空间邻接关系、分类属性字段，进行数据类型的合并或转换以实现空间地域的兼并(数据的综合)。
空间聚合的结果往往将较复杂的类别转换为较简单的类别，当从地点、地区到大区域的制图综合变换时常需要使用这种分析处理方法。
2.空间查询空间查询是将输入图层与查询图层的要素或是交互输入的查询范围进行空间拓扑判别(包含、相离、相交、外包矩形相交)，从输入图层中提取出满足拓扑判别条件的图元。
3.叠加分析叠加分析至少要使用到同一区域，具有相同坐标系统的两个图层。
所谓叠加分析，就是将包含感兴趣的空间要素对象的多个数据层进行叠加，产生一个新要素图层。
该图层综合了原来多层实体要素所具有的属性特征。
叠加分析的目标是分析在空间位置上有一定关联的空间对象的空间特征和专题属性之间的相互关系。
多层数据的叠加分析，不仅仅产生了新的空间对象的空间特征和专题属性之间的相互关系，能够发现多层数据间的相互差异、联系和变换等特征。
点与多边形的叠加，就是研究某一矢量数据层中的点要素位于另外一个矢量数据层中的哪个多边形内，这样就可以根据点与多边形的空间关系，确定给点要素添加哪些属性特征。
线与多边形叠加，就是研究矢量数据层中的线要素与其他数据层中的多边形要素之间的关系，进而判定线要素与多边形的相离、相交、包含等空间关系。
多边形的叠加，就是要研究两个或多个多边形矢量数据层的叠加操作，生成一个新的多边形数据层。
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。
空间分析基本操作方法
空间分析基本操作方法
空间分析是地理信息系统中的一项重要功能，主要用于对地理空间数据进行处理、分析和挖掘，以获取有关地理现象和关系的信息。
下面是空间分析的基本操作方法：
1. 空间查询：通过指定条件来查找和提取符合条件的地理要素。
常见的查询方法包括地理位置查询、属性查询和空间关系查询等。
2. 空间统计：计算和分析地理要素的数量、分布和统计特征，例如面积、长度、密度等。
常见的统计方法包括热点分析、空间插值和空间聚类等。
3. 空间叠加分析：将多个地理要素叠加在一起进行分析，以研究它们之间的空间关系和相互影响。
常见的叠加分析方法包括空间交叉、空间缓冲和空间合并等。
4. 网络分析：基于网络模型进行路径分析和最优路径搜索，以解决诸如路径规划、物流配送和网络优化等问题。
常见的网络分析方法包括最短路径算法、旅行商问题和最小生成树等。
5. 地形分析：分析地表地形特征和地形参数，例如高程、坡度、坡向等。
常见的地形分析方法包括等高线提取、地形剖面和地形阴影等。
6. 空间模型与模拟：利用空间分析方法构建和模拟地理现象的空间模型，以预
测和模拟未来的空间变化。
常见的模型与模拟方法包括地理模拟、空间回归和蒙特卡洛模拟等。
以上是空间分析的基本操作方法，根据具体的需求和数据，可以选择合适的方法进行空间分析。
空间数据分析的基本方法与技巧
空间数据分析的基本方法与技巧空间数据分析是现代科学与技术的重要方法之一，它通过对地理空间相关数据的收集、整理、分析和可视化，帮助我们更好地理解和利用空间信息。
本文将介绍空间数据分析的基本方法与技巧，包括数据收集、数据预处理、空间统计方法和空间可视化等方面。
数据收集是空间数据分析的第一步，它是构建分析模型的基础。
合理的数据收集能够为后续分析提供可信的数据支持。
常见的数据收集渠道包括传感器、卫星遥感、测量调查和地理信息系统等。
例如，通过卫星遥感技术可以获取地球表面的高分辨率影像，用于土地利用、环境监测等研究。
测量调查则可以获取一些实地数据，如道路线路、建筑高度等。
在数据收集过程中，需要注意确保数据的准确性和完整性，以避免对后续分析造成误导。
数据预处理是空间数据分析中不可或缺的环节。
由于数据源的多样性和不确定性，原始数据往往存在一些缺失值、异常值和重复值等问题，需要通过数据预处理进行清洗和修复。
常见的数据预处理方法包括数据清洗、缺失值填补、异常值检测和数据集成等。
数据清洗是指删除或纠正错误的数据，以确保数据的可靠性；缺失值填补则是使用适当的方法补充缺失数据，如均值填补、插值法等；异常值检测可以排除数据中的异常值，以保证分析结果的准确性；数据集成则是将来自不同数据源的数据整合在一起，以获取更全面和多样化的信息。
空间统计方法是空间数据分析的核心内容之一，它通过统计学原理和方法对空间数据进行建模和分析。
常见的空间统计方法包括地理加权回归、空间插值、空间聚类和空间自相关等。
例如，地理加权回归可以在考虑空间相关性的情况下，探索地理空间因素对某一现象的影响；空间插值可以根据有限的采样点，预测和模拟不同区域的未知值；空间聚类可以发现空间数据中的群组模式，揭示区域性差异；空间自相关则可以评估空间数据变量之间的相关程度和空间分布的特征。
空间可视化是将分析结果以可视化形式展示的重要手段，它通过图表、地图和动画等方式，将抽象的数据转化为直观的图像，帮助我们更直观地理解和解释空间模式和空间关系。
如何进行市场空间分析
如何进行市场空间分析市场空间分析是企业制定市场战略的重要工具和步骤之一。
通过对市场空间的深入研究和分析，企业可以了解市场的规模、增长潜力、竞争情况，以及市场存在的机会和挑战。
本文将介绍市场空间分析的基本概念、方法和应用，并提供一些实用的建议。
一、市场空间分析的概念市场空间分析是指对市场进行细致的调查和研究，揭示市场的现状、发展趋势和未来潜力。
它主要包括两个方面的内容：一是市场规模和增长潜力，即市场的容量有多大、市场的增长速度如何；二是市场竞争情况，即市场上存在哪些竞争对手、它们的实力如何、市场份额如何分布等。
二、市场空间分析的方法1. 市场容量分析：通过调查研究和数据分析，确定市场的容量有多大。
可以从人口规模、消费能力、市场发展历史和趋势等多个角度入手，对市场进行细致的分析和估计。
2. 市场增长率分析：通过对市场历史数据的回顾和对未来趋势的预测，确定市场的增长速度和潜力。
可以采用定量和定性的分析方法，如趋势分析、回归分析、市场调研等。
3. 市场竞争分析：通过对市场上的竞争对手进行调查和分析，了解它们的实力、优势和劣势，确定自身在市场上的位置。
可以从产品特点、价格策略、品牌影响力等多个方面入手，对竞争态势进行评估。
4. 市场机会和挑战分析：通过对市场的调研和分析，挖掘市场存在的机会和挑战。
可以关注市场的需求变化、消费趋势、技术创新等因素，确定市场的发展前景和未来趋势。
三、市场空间分析的应用1. 制定市场战略：市场空间分析是制定市场战略的重要依据。
通过了解市场的规模、增长潜力和竞争情况，企业可以确定目标市场、制定产品定位和市场定位策略，制定相应的市场推广和销售策略。
2. 发现市场机会：市场空间分析可以帮助企业发现市场存在的机会。
通过对市场的深入研究，企业可以了解市场的需求变化、消费趋势和技术创新，抓住市场机会，推出符合市场需求的产品和服务。
3. 预测市场趋势：市场空间分析可以帮助企业预测市场的发展趋势。
空间分析考试重点
1、GIS空间分析的基本方法：矢量数据的空间分析，栅格数据的空间分析，数字高程模型分析，地理网络表达与分析，空间统计分析，空间数据不确定性分析，元胞自动机——地理过程模拟和分析工具2、GIS空间分析基础：国家现行坐标系：地心坐标系：WGS84 投影坐标系：北京54坐标系西安80坐标系高斯克吕格投影：横轴等角切圆柱投影大于等于50万比例尺Lambert(兰勃特投影）：正轴等角割圆锥投影小于等于50万比例尺大部分省图，同级比例尺采用地理空间坐标转换：仿射变换相似变换（平移变换旋转变换比例变换）高程地图投影3、矢量数据的空间分析方法：叠置分析缓冲区分析泰森多边形分析（1）叠置分析：前提：坐标、投影、比例尺一致叠置分析的应用：（2）缓冲区分析：最常用的两种方法：角平分线法凸角圆弧法缓冲区分析应用：（3）泰森多边形分析：定义：应用：狄洛尼三角网：狄洛尼三角网特性：4、栅格数据的空间分析（1）栅格数据空间分析的方法：距离制图密度制图表面分析统计分析（2）距离制图的输入：源、成本输出：成本距离加权数据距离方向数据分配数据距离制图函数含义：（2）密度制图两种方法：简单密度制图核函数密度制图（3)表面分析：（4）统计分析：单元统计领域统计分类区统计单元统计：多个栅格同邻进行加减乘除，输入输出是N:1，邻域统计：以待计算栅格为中心，向其周围扩展一定范围，通过栅格数据进行函数运算，从而得到此栅格的值输入输出是1:1分类区统计：以一个数据集的分类区为基础，对另一个数据集进行数据统计分析，输入输出是：2:1，拥有相同的栅格单元，不考虑是否临近○1单元统计概念以及应用：○2邻域统计概念以及应用：○3分类区统计的概念和应用：5、DEM分析(1)三种DEM形式：等高线，格网，三角网(2)三种的存储(3)三种形式的表面创建等高线：通过内插得到高程为A的点，将这些点用平滑线按一定顺序连接起来TIN（三角网）：所有点集中距离最小格网：空间插值(4)表面分析解决什么问题：地形因子提取（平面曲率、剖面曲率的提取）可视性分析（视线瞄准线，视场）提取断面山体阴影图水文分析（提取河网，山谷线，山脊线的步骤）○1无洼地DEM生成：○2汇流累积量6、网络分析：（1）关联矩阵（2）邻接矩阵（3）网络分析应用：○1最佳路径（邮递员问题）○2连通分析，最小连通方案求解（几个村子）○3定位配置（选址服务区）7、空间统计分析：（1）探索性空间统计分析有哪些图○1直方图：○2正态QQ Plot图：○3全局趋势图○4半变异/协方差函数云图解决问题：○1当前数据是否有错/奇异值（离群值）（直方图和半变异/协方差函数云图）○2获得数据分布特征，是否为正态分布，若不是，主要分布在哪（直方图、正态QQ Plot图）○3对数据规律的初步考察，趋势变动（全局趋势图）○4空间自相关程度：空间自相关分析：建立空间权重矩阵（空间位置上的关系）、进行全局空间自相关分析（整个区域是否存在空间自相关）、最后进行局部空间自相关分析（找出空间自相关现象存在的局部区域）见笔记（2）地统计分析空间插值的方法（一句话概括）全局多项式，局部多项式，反距离多项式，地统计分析干嘛的：8、元胞自动机组成（概念）一种利用简单编码与仿细胞繁殖机制的非数值算法空间分析模式。
GIS基本空间分析
GIS基本空间分析基本空间分析的方法主要包括了以下几种：1.空间查询和测量：通过查询和测量地理实体的位置、距离、长度、面积等特征，分析它们在空间上的关系。
常见的空间查询包括邻近查询、包含查询、相交查询等，可以用来解决地理要素的选择、筛选和匹配等问题。
2.空间缓冲区分析：通过在地理实体周围建立固定距离的缓冲区，研究地理实体之间的空间接近程度和相互影响关系。
空间缓冲区分析可以用来提取地理实体的邻近关系，寻找交通、环境和建筑物等方面的冲突和关联。
3.空间插值和表面分析：通过根据已知的地理实体数据值和其空间位置之间的关系，对未知位置的地理实体值进行估计和预测。
常见的空间插值方法有反距离加权插值、克里金插值、样条插值等，可以用于生成等值线、数字高程模型等地理表面。
4.空间聚类与簇分析：通过找出地理实体的内部集聚和空间聚类现象，分析地理实体的空间分布规律。
簇分析可以帮助我们发现聚类和分散的特征，揭示地理实体之间的相互作用和影响。
5.空间分布模式识别：通过对地理实体的分布特征和其所处的环境背景进行比较和分析，识别出地理实体的空间分布模式。
常见的空间模式有随机分布、聚集分布和均匀分布等，可以用于研究城市规划、土地利用、资源管理等方面的问题。
6.空间网络分析：通过对地理实体之间的连接关系和网络结构进行分析，寻找最佳路径和优化资源分配。
空间网络分析可以用于交通规划、物流管理等领域，帮助决策者做出合理的决策和布局。
基本空间分析在多个领域中发挥着重要作用，如城市规划、环境保护、资源管理等。
例如，在城市规划中，可以通过空间缓冲区分析确定建筑物之间的最佳距离，保证交通和消防通道的畅通；在环境保护中，可以利用空间聚类与簇分析，发现水体污染的集聚区，采取相应的保护措施；在资源管理中，通过空间分布模式识别，找出资源开发的最佳位置，实现资源的合理利用。
总之，基本空间分析是GIS的核心内容之一，通过对地理数据的空间关系和空间模式的分析，揭示地理实体之间的相互作用和分布规律，为决策者提供科学的空间决策支持。
空间分析的方法
空间分析的方法空间分析是地理信息系统（GIS）中的重要组成部分，它通过对地理现象的空间特征进行定量和定性分析，揭示地理现象的空间分布规律和空间关联关系，为决策提供科学依据。
空间分析的方法主要包括空间数据的获取、数据预处理、空间数据分析和结果表达四个步骤。
首先，空间数据的获取是空间分析的第一步。
空间数据可以通过遥感技术获取，也可以通过实地调查和测量获得。
遥感技术可以获取大范围、多时相的空间数据，包括卫星影像、航空影像等，而实地调查和测量则可以获取更精确和详细的空间数据。
在获取空间数据时，需要注意数据的准确性、完整性和时效性，以保证后续分析的可靠性和有效性。
其次，数据预处理是空间分析的重要环节。
数据预处理包括数据清洗、数据转换、数据集成和数据存储等过程。
在数据清洗过程中，需要对空间数据进行去噪、填补缺失值、处理异常值等操作，以提高数据质量。
数据转换则是将不同格式、不同参考系的空间数据进行统一，以便后续分析。
数据集成是将多源空间数据进行整合，形成一个完整的空间数据集，为后续分析提供数据基础。
数据存储则是将预处理后的空间数据进行组织和管理，以方便后续的空间数据分析。
接着，空间数据分析是空间分析的核心内容。
空间数据分析包括空间关联分析、空间聚类分析、空间插值分析、空间模式分析等多种方法。
空间关联分析用于研究地理现象之间的空间关联关系，包括空间自相关分析、空间异质性分析等。
空间聚类分析用于识别地理现象的空间集聚模式，包括点簇分析、聚类分析等。
空间插值分析用于根据有限的样本数据推算出未知地点的空间数据值，包括反距离加权插值、克里金插值等。
空间模式分析用于研究地理现象的空间分布模式，包括集聚模式、离散模式等。
通过这些空间数据分析方法，可以深入了解地理现象的空间特征和规律。
最后，结果表达是空间分析的最终目的。
结果表达包括结果可视化和结果解释两个方面。
结果可视化是将分析结果以图表、地图等形式直观展示出来，以便用户直观理解和使用。
地理信息系统中的空间分析方法介绍
地理信息系统中的空间分析方法介绍地理信息系统（GIS）是一种集地理空间数据获取、存储、管理、分析和可视化于一体的技术系统。
它利用计算机和相关软件来进行地理数据的处理和空间分析。
在GIS中，空间分析是一项重要的功能，它可以帮助我们更好地理解地理现象和问题，并为决策提供科学依据。
本文将介绍地理信息系统中常用的空间分析方法。
1. 缓冲区分析缓冲区分析是指在地理空间中，通过设定一个距离值，以周围的要素为中心，在该距离内生成一个区域。
缓冲区可以用来表示某一地物的影响范围，如河流的保护带、工业区的限制区等。
它可以帮助我们评估空间上相邻要素之间的关系，并且在城市规划、环境保护等领域有着广泛的应用。
2. 可视域分析可视域分析是指通过考虑地形、地貌和遮挡物等因素，确定某一点在地理空间中的可视范围。
它可以分析观察点能够看到的地物和景观，并进一步评估观察点的适宜性。
可视域分析在城市规划、风景区开发等方面具有重要意义，可以帮助决策者选择最佳的观测点和布局方案。
3. 空间插值分析空间插值分析是指在已有一些地理数据点的基础上，通过数学插值方法，推算处于其他点上的数值。
它可以帮助我们估计未知地点上的数值情况，如降雨量、气温等。
空间插值分析在农业、环境保护等领域具有广泛的应用，可以帮助我们了解地理现象的分布规律，并进行预测和决策支持。
4. 点线面分析点线面分析是指在地理空间中，通过对点要素、线要素和面要素进行特定的操作和分析，来获得想要的结果。
点线面分析可以帮助我们了解各种要素之间的关系，并为城市规划、交通规划等提供科学依据。
例如，通过点线面分析可以确定最佳的交通线路和服务范围，以提高交通效率和服务质量。
5. 空间插图分析空间插图分析是指通过将地理数据与地理空间进行直观地可视化，来传达地理信息。
它可以帮助我们更好地理解地理现象和问题，并进行有效的沟通和决策。
空间插图分析通常采用地图、图表、图形等方式来展示地理数据，可以用于教育、研究和决策支持等方面。
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（6）点—面查询：查询并判断点与面之间的距离、方向及包含关系。如 查找某市的采矿点，或某一矿井的所在辖区等。
二、空间量算 1. 几何量算：
一般GIS软件都具有对点、线、面状地物的量算功能。几 何量算对不同的点、线、面地物有不同的含义：
量与定性相结合的形式； （5）综合性：实用模型往往涉及多种模型方法。
三、空间分析建模，是通过作用于原始数据和派生数
据的一组顺序的、交互的空间分析操作命令，回答有关空间现 象问题的过程。
由于空间分析建模是建立在对图层数据操作上的，又称为 “地图建模”。地图建模的结果得到一个“地图模型”，它是 对空间分析过程及其数据的一种图形或符号表示，目的是帮助 分析人员组织和规划所要完成的分析过程，并逐步指定完成这 一分析过程所需要的数据。
重点：矢量数据分析方法，栅格数据分析方法、空间插值。 • 学习目标
难点：空间插值技术
空间分析 是综合分析空间数据的技术的通
称。空间分析有着十分丰富的内涵，它是构成地 理信息系统的核心部分之一，在整个地理数据的 应用中发挥着举足轻重的作用，也是GIS区别与 其它信息系统的一个显著标志。
分析技术:
空间图形数据的拓扑运算；
二、遥感信息和专题图的视觉复合
遥感信息和非遥感信息结合是地理信息系统和遥感相结合 的基础，遥感和地理信息系统所处理问题具有互补性。遥感图 上信息丰富，但缺乏行政区划界线等非遥感信息，这样不利于 区域分析。另外，在遥感分类中常常出现比较麻烦的“异物同 谱”现象。如荒草和牧草，果园和灌木等，从遥感角度看，因 为具有相同的光谱特性而无法区分，这时如把遥感分类图和专 题图或地形图进行视觉复合，就可以直觉地解决某些“异物同 谱”分类问题，从而大大提高遥感分类精度。
非空间属性数据运算；
空间和非空间数据的联合运算。
第一节地理信息系统的空间分析模型
一、地学模型概述
所谓模型，就是将系统的各个要素，通过适当的筛选，用 一定的表现规则所描写出来的简明映象，是对现实世界的简化 表达。
地学模型，也称专题分析模型，是用来描述地理系统各要 素之间的相互关系和客观规律信息的简明映象，其形式有语言 的、数学的或其它的表达模式。
四、空间分析的步骤
1. 建立分析的目的和标准 2. 准备空间操作的数据 3. 进行空间分析操作 4. 结合分析的目的和任务，对获得的新空间数据进行分析 5. 结果评价和解释 6. 产生最终的结果图和报表
第二节 空间查询与量算
一、空间查询
是按一定条件对空间目标的位置和属性信息进行查询， 以形成一个新的数据子集
第四节 空间聚类与聚合分析
一、空间聚类
空间聚类是根据预先设定的聚类条件，使符合条件的区域输出在图 上，不符合条件的区域为空白。在空间聚类中常用的是逻辑运算，用逻辑
表达式来分析处理非几何特性之间的逻辑关系。常用逻辑运算包括： （ 1 ） 逻 辑 交 运 算 。 若 子 集 为 A,B ， 对 其 进 行 逻 辑 交 运 算 ， 得 交 集
C=A∩B,如图6-1（a）所示。 （2）逻辑并运算。若子集为A,B，对其进行逻辑并运算，得并集
C=A∪B,如图6-1（b）所示。 （3）逻辑非运算。若子集为A,B，对其进行逻辑非运算，得并集C=A-
B,如图6-1（c）所示。
AC
B
C
A
B
C
B A
（a）
(b)
(c)
逻辑设定条件可以按照需要的属性设定，也可按照空间 要素的集合条件设定。如左下图所示，是一幅某镇土地利用现状 栅格图（1.耕地，2.园地，3.林地，4.居民点，5.独立工矿，6. 水域，7未利用地），设定条件可以是：
2 1
+
A B
地貌图 土壤图
2A 1A 1B 2 B
合成图
合成叠置
10
11 +
ac bd
12行政图e g源自f土壤图类
面积
区 域型 数 a
b
10 5
11 3
统计表
统计叠置
空间叠置分析根据叠置对象图形特征的不同，分为点与多 边形的叠置、线与多边形的叠置、多边形与多边形的叠置三种 类型。
1. 点与多边形叠置 点与多边形的叠置是确定一图层上的点落在另一图层的哪个
一、点、线和面状图之间的复合
通过点线和面状图的相互复合，寻求特征信息在空间上的 关联性。在这里强调的是复合图之间的关系，而不是强调生成
新的目标。如要了解居民点与污染区空间位置关系，就可以把 居民点图和污染分区图进行点与面的视觉复合。直觉上可以看 到各个居民点的污染轻重。
又如旅游者在确定旅游线路时，可把该地区的旅游景点图、 地形、交通和旅游者位置进行信息复合，从而帮助旅游者确定 旅游线路等。
质心量测可用于对地理分布变化的跟踪；计算目标物对周 围地区的经济辐射范围。如应用质心量测分析人口变迁、土地 类型变化等。
第三节 视觉信息复合分析
视觉信息复合是将统一地区的统一比例尺的不 同含义的图形图像进行叠合显示在屏幕上或结果图 件上，以便判断不同地理实体的空间关系，从而获 取更多的空间信息。
视觉信息复合中，不改变各图层数据结构，也 不形成新的数据，只给用户带来视觉效果，用于目 视分析。
r P
2 A
式中：P为地物周长，A为地物面积。如果r<1为紧凑型；r=1 为标准圆；r>1为膨胀型。
3. 质心量测
质心是描述地理现象空间分布的一个重要指标。质心可简 单地描述为地理目标保持均匀分布的平衡点。质心通常定义为
一个多边形或面的几何中心，当多边形比较简单时，计算很容 易。当多边形形状复杂时，计算也更加复杂。
空间查询分为以下几种： 1. 定位查询 2. 分层查询 3. 区域查询 4. 条件查询 5. 空间关系查询
5. 空间关系查询
空间关系查询又称拓扑查询。其目的是检索出相关的空间目标。
（1）面—面查询：查询并判断两个面状地物之间是否相邻、包含、相交 以及方向距离关系。如查询某一湖泊周围的土地类型，就是查询同湖泊相邻 区域的土性属性。
多边形内，以便为图层的每个点建立新的属性图（如下图所示） 例如，矿井点位与行政区多边形叠置，可确定每个矿井所属
的政区范围。点与多边形的叠置实际上是计算多边形对点的包含 关系，解决这类问题可采用铅垂线算法来实现。
对于GIS来说，专题分析模型是根据目标的知识将系统数 据重新组织，得出与目标有关的新的规则和公式。不同的理论 观点，不同的体系可以产生不同的结果。
在GIS中，模型能有效地帮助人们从各种因素之间找出其因 果关系或者联系，有利于问题的解决。
地学分析模型主要包括： （1）逻辑模型：由地理名词和逻辑运算符 组成的逻辑表达式表示； （2）物理模型：由物理模拟过程表达； （3）数学模型：由常数、参数、变量和函 数关系等组成的数学表达式表示； （4）图像模型：由某种图像或图像运算的 集合表达，如各种专题地图。
空间分析建模可以是一个空间分析流程的逆过程，即从分 析的最终结果开始，反向一步步分析。为得到最终结果，哪些 数据是必须的，并确定每一步要输入的数据以及这些数据是如 何派生而来的。
GIS分析建模可采用如下步骤： （1）系统描述与数据分析。对模型所要分析的系统，选择可以描
述系统的状态、与外部关系、随时间变化等方面的数据，构造该系统的数据 体系；
仅包含空间关系的比较，还包括属性关系的比较。 从叠置条件看，叠置分析分为条件叠置和无条件
叠置两种， 条件叠置是以特定的逻辑、算术表达式为条件，
对两组或两组以上的图件中相关要素进行叠置。GIS 中的叠置分析，主要是条件叠置。
无条件叠置也称全叠置，将同一地区、同一比例 尺的两图层或多图层进行叠合，得到该地区多因素 组成的新分区图。
分析法、专家打分法、确定模糊隶属度等方法。
（5）分析模型建立。形式和参数确定后，建立分析模型，并可在应
用中完善。由于理论和实践等方面原因，有时可采用递归模型。递归模型便 于导出地理系统在任一演变时期的状态和演变过程，在较短的间隔周期内可 以作线性问题处理，并且可以参照假设条件的变化随时间调整模型参数。
三、专题图和数字高程图视觉复合
专题图通常用平面图来表示，而数字高程模型（DEM） 的立体彩色显示是具有高度真实感的，如果把各种专题图和数 字高程图复合生成立体专题图，可以大大增强视觉效果，便于 人们认识和研究自然资源。例如，把旅游图和数字高程图结合 生成立体旅游景观图，有利于人们观察景点分布和旅游路线选 择；再如将野生动物分布图与数字高程图结合，生成立体野生 动物分布图，可以帮助动物学家对野生动物群体生存环境的研 究。
（2）理论推导。根据地理规律和系统的特点，进行理论推导，确定
上面的数据体系中多因子之间的量纲关系，作为分析模型的基本框架；
（3）简化表达。根据理论分析和具体应用要求，筛选去除相对影响
小的和不重要的因素，或采用主成分分析等数学方法简化表达形式，使模型 接近使用；
（4）参数确定。模型参数的确定可采用参数实验方法，或采用层次
E=（属性=“水域”） ∩ （面积≥1公顷） ∩ （水域邻接居 民地）
其输出的结果图如右下图所示。这类聚类条件的设定常用 于位址规划。
7 3
2
1 3
1 4
3 1
5 4
1 4
73
3
2
13
4
4
2
7 5
4
6 2
6 4
2 17
2 4
3 7 3 5
41
7
2
4
4
6
4
6
4
4
二、空间聚合
空间聚合是根据预先设定的聚合条件，在同一图层上进行 数据类别的合并或转换，以实现空间地域的兼并，从而将复杂 的空间数据合并成预定的类别。空间聚合的结果往往是将复杂