第六章 GIS空间分析原理与方法

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空间分析定义
字面定义：空间数据的分析和数据的空间分析 空间数据分析
描述空间对象的非空间特性 方法：概率、数理统计等数学方法 特点： 几何特征不是主要限制因子（例：聚类分析） 数据处理与一般的数据统计分析基本一致 分析结果依托于地理空间，描述的是空间过程，揭示空间规律和 机制。
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空间分析技术发展及存在问题
空间分析技术发展
各种地图应用（医学应用） 定量分析空间对象的分布模式 地理空间本身特征、空间决策过程、时空演化过程等
空间分析发展存在问题
地图的直观性，忽视地图信息的解析性和复杂性，缺
少对地图应用的研究 数字地图改变了地图的应用方式，展示了更为广阔的 应用领域和更为灵活的应用方式 空间分析是GIS区别与其他信息系统的标志，是GIS技 术的一个主要发展方向：管理型向分析决策型转变
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模型的作用和特点




应用模型是联系GIS应用系统与常规专业研究的 纽带 应用模型是综合利用GIS应用系统中大量数据的 工具 应用模型是GIS应用系统解决各种实际问题的武 器 应用模型是GIS应用系统向更高技术水平发展的 基础
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GIS空间分析模型
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。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，完成实践——理 论——实践这一循环
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数据空间分析

描述空间对象的空间位置、关系，对空间对象进行定量描述 方法：空间统计学、图论、拓扑学、计算几何等。 特点：

非严格意义的分析，是空间事物的描述和说明，特征提取和参数计算 回答是什么、在那里、有多少和怎么样，并不回答为什么。
定义：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
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空间分析的主要内容
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空间位置： 借助于空间坐标系传递空间对 象的定位信息，是空间对象表述的研究基 础，即投影与转换理论。 空间分布：同类空间对象的群体定位信息， 包括分布、趋势、对比等内容。 空间形态：空间对象的几何形态 空间距离：空间物体的接近程度 空间关系：空间对象的相关关系，包括拓 扑、方位、相似、相关等。
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GIS空间分析模型
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，更为重要的是要完成地理分析、评价、 预测和辅助决策的任务，必须发展广泛的适用于 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。
模型：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。通常表达了某 个系统的发展过程或发展结果。 地学模型：是用来描述地理系统各个要素之问相互关系和客 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。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。地学模型也称为专题分析 模型。
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设有n个样本，p个变量。将原始数据转换 成一组新的特征值——主成分，主成分 是原变量的线性组合且具有正交特征。 即将x1，x2，…，xp综合成m(m＜p)个 指标zl，z2，…，zm，即 z1=l11*x1+l12*x2+...+l1p*xp z2=l21*x1+l22*x2+...+l2p*xp .................. zm=lm1*x1+lm2*x2+...+lmp*xp
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这样决定的综合指标z1，z2，…，zm分别称 做原指标的第一，第二，…，第m主成 分，且z1，z2，…，zm 在总方差中占的 比例依次递减。而实际工作中常挑选前 几个方差比例最大的主成分，从而简化 指标间的关系，抓住了主要矛盾。 主成份分析这一数据分析技术是把数据减 少到易于管理的程度，也是将复杂数据 变成简单类别便于存储和管理的有力工 具。地理研究和生态研究的GIS用户常 使用上述技术，因而应把这些变换函数 作为GIS的组成部分。
空间分析
空间分析是GIS系统的重要功能之一,是GIS系 统与计算机辅助绘图系统的主要区别。空 间分析的对象是一系列跟空间位置有关的 数据，这些数据包括空间坐标和专业属性 两部分。其中空间坐标用于实体的空间位 置和几何形态，专业属性则是实体某一方 面的性质。
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空间分析、GIS和空间模型
空间分析和空间模型是不同层次上的概念 空间分析是基本的，解决一般问题的理论和方法，空
间模型是复杂的，解决专门问题的理论和方法。 例：工厂选址与水库选址，水土流失 应用模型无可枚举，而空间分析技术是有限的。 应用模型建立过程比较复杂，有些还不能用数学方法 描述，空间分析技术为解决复杂的应用模型提供基本 的分析工具。 GIS是空间数据处理理论和方法的集成化实现。包含了 大部分的空间分析技术，是GIS的技术特色。 空间分析和空间模型是零件和机器的关系
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模型的分类
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非 空 间 模 型
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空 间 模 型
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数据统计模型
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： 评价因子的选择与简化； 多因子重要性指标(权重)的确定； 因子内各类别对评价目标的隶属度确定； 选用某种方法进行多因子综合。
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主成分分析
是通过数理统计分析，求得各要素间线 性关系的实质上有意义的表达式，将 众多要素的信息压缩表达为若干具有 代表性的合成变量，这就克服了变量 选择时的冗余和相关，然后选择信息 最丰富的少数因子进行各种聚类分析， 构造应用模型。
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