空间数据分析
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• 2 DEM表示方法
空间数据分析
某地区地表高程的变化可用多种方法模拟。用数学定义的表 面或点、线影像都可用来表示DEM。
数学分块法、图形法
四 数字地形模型
• 3 DEM的应用
三维方块图、剖面图及地层图； 视线图 等高线图 坡度图与坡向图 地貌晕渲图及其与专题地图叠置 从DEM 数据自动形成地形轮廓线
一 空间分析模型
空间数据分析
地学模型是用来描述地理系统各个要素之间相互关系和客观 规律的，它用信息的、语言的、数学的或其它表达形式，通常反 映地学过程及其发展趋势或结果。数学模型是应用数学的语言和 工具，对部分现实世界的信息（现象、数据）加以翻译、归纳的 产物，它源于现实，又高于现实。数学模型经过演绎、推导，给 出数学上的分析、预报、决策或控制，再经过解释回到现实世界。 最后，这些分析、预报、决策或控制必须经受实际的检验，完成 实践—理论—实践这一循环。
一 空间分析模型
• 1 模型的作用和特点
空间数据分析
在GIS 应用系统中，数学模型起着十分重要的作用： 1）应用模型是联系GIS 应用系统与常规专业研究的纽带： 2）应用模型是综合利用GIS 应用系统中大量数据的工具： 3）应用模型是GIS 应用系统解决各种实际问题的武器： 4）应用模型是GIS 应用系统向更高技术水平发展的基础：
• 1 DTM和DEM
DTM 中属性为高程的要素叫数字高程模型（Digital Elevation Model，简称DEM）。高程是地理空间的第三维坐标， 在目前GIS 中，数据结构只具有二维的意义，数字高程模型的建 立是一个必要的补充，DEM 是地表单元上的高程集合，通常用 矩阵表示。
四 数字地形模型
最简单的边界内插法是用地理景观的外部特征描绘出“景观 单元”。这种方法主要用于土壤、地质、植被、土地利用等等值 区域地图和专题地图的处理。图像分析中用于边沿检测的算法— —平行面技术，假设任何重要变化都发生在边界上，边界内的变 化则是均匀的、同质的，即在各方向都是相同的，从而形成地理 景观的阶梯状模型。
一 空间分析模型
• 2 模型的分类
空间数据分析
系统中应用模型可根据模型的空间特性分为两大类，即空间 模型和非空间模型。
二 数据统计模型
空间数据分析
多变量统计分析主要用于数据分类和综合评价。数据分类方 法是地理信息系统重要的组成部分。一般说地理信息系统存储的 数据具有原始性质，用户可以根据不同的实用目的，进行提取和 分析，特别是对于观测和取样数据，随着采用分类和内插方法的 不同，得到的结果有很大的差异。因此，在大多数情况下，首先 是将大量未经分类的数据输入信息系统的数据库，然后要求用户 建立具体的分类算法，以获得所需要的信息。
空间数据分析
谢 谢！
空间数据分析
四 数字地形模型
• 1 DTM和DEM
数字地形模型（Digital Terrain Model，简称DTM），是在 空间数据库中存储并管理的空间地形数据集合的统称。是带有空 间位置特征和地形属性特征的数字描述。它是建立不同层次的资 源与环境信息系统不可缺少的组成部分。
空间数据分析
四 数字地形模型
二 数据统计模型
空间数据分析
下面简要介绍分类评价中常用的几种数学方法。 主成分分析、层次分析法、系统聚类分析、判别分析
空间数据分析
三 空间数据的内插模型
地理学家和地球科学家花了多年时间研究内插问题，许多 科学领域都对内插技术给予充分注意。一般情况下，空间位置上 越靠近的点，越有可能具有相似的特征值，离得越远的点，其特 征值相似的可能性越小。
空间数据分析
五 地学专家系统
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
空间数据分析
地学专家系统是研究模拟有关专家的推理思维过程，将有 关领域专家的知识和经验，以知识库的形式存入计算机。系统可 以根据这些知识对输入的原始事实进行复杂的推理，并做出判断 和决策，从而起到专门领域专家的作用。具有这种功能的系统就 称为专家系统（Expert System）。
二 数据统计模型
空间数据分析
综合评价是区划和规划的基础。从人类认识的角度来看有精 确的和模糊的两种类型，因为绝大多数地理现象难以用精确的定 量关系划分和表示，因此模糊的模型更为实用，结果也往往更接 近实际，模糊评价一般经过四个过程：（1）评价因子的选择与 简化；（2）多因子重要性指标（权重）的确定；（3）因子内各 类别对评价目标的隶属度确定；（4）选用某种方法进行多因子 综合。
一 空间分析模型
空间数据分析
地学模型，是在对系统所描述的具体对象与过程，进行大量 专业研究的基础上，总结出来的客观规律的抽象或模拟。因此， 这种模型的发展不仅是建立GIS 应用系统的主要内容之一，而且 也是决定该系统解决实际问题的能力、效率和最终取得实际效益 的关键所在，已受到人们日益广泛的关注和重视。由于各种应用 系统的服务对象、解决的问题以及它们的复杂程度有很大差异， 故其所用模型也各不相同。为此强调和注意各种GIS 应用系统及 其数学模型的个性具有十分重要的意义。
本章主要内容
1、空间分析模型 2、数据统计模型 3、空间数据的内插模型 4、数字地形模型 5、地学专家系统
空间数据分析
一 空间分析模型
空间数据分析
地理信息系统以数字世界表示自然世界，具有完备的空间特性， 可以存储和处理大量地理数据，并具有极强的空间系统综合分析 能力。因此，地理信息系统不仅要完成管理大量复杂的地理数据 的任务，更为重要的是完成地理分析、评价、预测和辅助决策的 任务，这就必须发展适用于地理信息系统的地理分析模型，这是 地理信息系统走向实用的关键。 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 表现规则描写出来的简明的映象。模型通常表达了某个系统的发 展过程或发展结果。
空间数据分析
某地区地表高程的变化可用多种方法模拟。用数学定义的表 面或点、线影像都可用来表示DEM。
数学分块法、图形法
四 数字地形模型
• 3 DEM的应用
三维方块图、剖面图及地层图； 视线图 等高线图 坡度图与坡向图 地貌晕渲图及其与专题地图叠置 从DEM 数据自动形成地形轮廓线
一 空间分析模型
空间数据分析
地学模型是用来描述地理系统各个要素之间相互关系和客观 规律的，它用信息的、语言的、数学的或其它表达形式，通常反 映地学过程及其发展趋势或结果。数学模型是应用数学的语言和 工具，对部分现实世界的信息（现象、数据）加以翻译、归纳的 产物，它源于现实，又高于现实。数学模型经过演绎、推导，给 出数学上的分析、预报、决策或控制，再经过解释回到现实世界。 最后，这些分析、预报、决策或控制必须经受实际的检验，完成 实践—理论—实践这一循环。
一 空间分析模型
• 1 模型的作用和特点
空间数据分析
在GIS 应用系统中，数学模型起着十分重要的作用： 1）应用模型是联系GIS 应用系统与常规专业研究的纽带： 2）应用模型是综合利用GIS 应用系统中大量数据的工具： 3）应用模型是GIS 应用系统解决各种实际问题的武器： 4）应用模型是GIS 应用系统向更高技术水平发展的基础：
• 1 DTM和DEM
DTM 中属性为高程的要素叫数字高程模型（Digital Elevation Model，简称DEM）。高程是地理空间的第三维坐标， 在目前GIS 中，数据结构只具有二维的意义，数字高程模型的建 立是一个必要的补充，DEM 是地表单元上的高程集合，通常用 矩阵表示。
四 数字地形模型
最简单的边界内插法是用地理景观的外部特征描绘出“景观 单元”。这种方法主要用于土壤、地质、植被、土地利用等等值 区域地图和专题地图的处理。图像分析中用于边沿检测的算法— —平行面技术，假设任何重要变化都发生在边界上，边界内的变 化则是均匀的、同质的，即在各方向都是相同的，从而形成地理 景观的阶梯状模型。
一 空间分析模型
• 2 模型的分类
空间数据分析
系统中应用模型可根据模型的空间特性分为两大类，即空间 模型和非空间模型。
二 数据统计模型
空间数据分析
多变量统计分析主要用于数据分类和综合评价。数据分类方 法是地理信息系统重要的组成部分。一般说地理信息系统存储的 数据具有原始性质，用户可以根据不同的实用目的，进行提取和 分析，特别是对于观测和取样数据，随着采用分类和内插方法的 不同，得到的结果有很大的差异。因此，在大多数情况下，首先 是将大量未经分类的数据输入信息系统的数据库，然后要求用户 建立具体的分类算法，以获得所需要的信息。
空间数据分析
谢 谢！
空间数据分析
四 数字地形模型
• 1 DTM和DEM
数字地形模型（Digital Terrain Model，简称DTM），是在 空间数据库中存储并管理的空间地形数据集合的统称。是带有空 间位置特征和地形属性特征的数字描述。它是建立不同层次的资 源与环境信息系统不可缺少的组成部分。
空间数据分析
四 数字地形模型
二 数据统计模型
空间数据分析
下面简要介绍分类评价中常用的几种数学方法。 主成分分析、层次分析法、系统聚类分析、判别分析
空间数据分析
三 空间数据的内插模型
地理学家和地球科学家花了多年时间研究内插问题，许多 科学领域都对内插技术给予充分注意。一般情况下，空间位置上 越靠近的点，越有可能具有相似的特征值，离得越远的点，其特 征值相似的可能性越小。
空间数据分析
五 地学专家系统
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
空间数据分析
地学专家系统是研究模拟有关专家的推理思维过程，将有 关领域专家的知识和经验，以知识库的形式存入计算机。系统可 以根据这些知识对输入的原始事实进行复杂的推理，并做出判断 和决策，从而起到专门领域专家的作用。具有这种功能的系统就 称为专家系统（Expert System）。
二 数据统计模型
空间数据分析
综合评价是区划和规划的基础。从人类认识的角度来看有精 确的和模糊的两种类型，因为绝大多数地理现象难以用精确的定 量关系划分和表示，因此模糊的模型更为实用，结果也往往更接 近实际，模糊评价一般经过四个过程：（1）评价因子的选择与 简化；（2）多因子重要性指标（权重）的确定；（3）因子内各 类别对评价目标的隶属度确定；（4）选用某种方法进行多因子 综合。
一 空间分析模型
空间数据分析
地学模型，是在对系统所描述的具体对象与过程，进行大量 专业研究的基础上，总结出来的客观规律的抽象或模拟。因此， 这种模型的发展不仅是建立GIS 应用系统的主要内容之一，而且 也是决定该系统解决实际问题的能力、效率和最终取得实际效益 的关键所在，已受到人们日益广泛的关注和重视。由于各种应用 系统的服务对象、解决的问题以及它们的复杂程度有很大差异， 故其所用模型也各不相同。为此强调和注意各种GIS 应用系统及 其数学模型的个性具有十分重要的意义。
本章主要内容
1、空间分析模型 2、数据统计模型 3、空间数据的内插模型 4、数字地形模型 5、地学专家系统
空间数据分析
一 空间分析模型
空间数据分析
地理信息系统以数字世界表示自然世界，具有完备的空间特性， 可以存储和处理大量地理数据，并具有极强的空间系统综合分析 能力。因此，地理信息系统不仅要完成管理大量复杂的地理数据 的任务，更为重要的是完成地理分析、评价、预测和辅助决策的 任务，这就必须发展适用于地理信息系统的地理分析模型，这是 地理信息系统走向实用的关键。 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 表现规则描写出来的简明的映象。模型通常表达了某个系统的发 展过程或发展结果。