G I S矢量数据分析与栅格 数据分析实验 This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020
本科学生实验报告姓名尹永义学号 专业地理科学班级 2014B ＿ 实验课程名称地理信息系统概论（实验） 实验名称矢量数据分析与栅格数据分析 指导教师及职称速绍华（讲师） 开课学期 2014 ＿至＿ 2015＿学年＿下学期云南师范大学旅游与地理科学学院编印
3、实验理论依据或知识背景： 矢量数据分析矢量数据以点、线和面空间要素为输入数据。 分析结果的准确性取决于空间特征的位置及形状的准确性。 拓扑关系是一些矢量数据分析（如建立缓冲区和叠置分析）的一个因素。 基于邻近（Proximity）概念，建立缓冲区可把地图分为两个区域：一个区域位于所选地图要素的指定距离之内，另一个区域在指定距离之外。 在指定距离之内的区域称为缓冲区。 围绕点建立缓冲区产生圆形缓冲区。围绕线建立缓冲区形成一系列围绕每条线段的长条形缓冲带。围绕多边形建立缓冲区则生成由该多边形边 界向外延伸的缓冲区。 对线要素建立缓冲区未必在线两侧都有缓冲区，可以只在线的左侧或右 侧建立缓冲区。 缓冲距离（又叫缓冲大小）未必为常数，可以根据给定字段取值而变 化。 缓冲区边界也可以被融合掉，使得缓冲区之间没有叠置区。 地图叠置操作是将两个要素图层的几何形状和属性组合在一起，生成新 的输出图层。 输出图层的几何形状代表来自各输入图层的要素的几何交集。 输出图层的每个要素包含所有输入图层的属性组合，而这种组合不同于 其邻域。 所有叠置方法都是基于布尔连接符的运算，即AND、OR 和 XOR。 若使用 AND 连接符，则此叠置操作为求交（Intersect）。 若使用 OR 连接符，则此叠置操作称为联合（Union）。 若使用 XOR 连接符，则此叠置操作称为对称差异（Symmetrical Difference）或差异（Difference）。 若使用以下表达式 [（Input Layer）AND（Identity Layer）] OR （Input Layer），则该叠置操作称为识别（Identity）或减去 （Minus）。 模式分析是关于二维空间点要素空间分配的研究。 在整体水平上，模式分析可以揭示某分布模式是随机、离散还是集聚 的。 在局部水平上，模式分析可以检测出分布模式中是否含有高值或低值的局部集聚。 模式分析包括点模式分析、量测空间自相关的莫兰指数（Moran’s I）和量测高/低聚集度的G 统计量。 栅格数据分析 栅格数据分析是基于栅格像元和栅格的。 栅格数据分析能在独立像元、像元组或整个栅格全部像元的不同层次上进行。 一些栅格数据运算使用单一栅格，而另一些则使用两个或更多栅格数 据。 栅格数据分析也应考虑像元数值类型（数字型数值，类别型数值）。
一、实验内容 利用实验数据进行缓冲区分析及叠加分析。 二、实验过程 4.1、缓冲区分析。 （1）打开数据。打开SuperMap iDesktop 8C，打开数据源，加载实验数据中的“叠加分析.udb和陕西.udb”，并将陕西数据源下的银行、市界_R和省界_R数据集依次添加到同一图层上，并依据“点线面，由小及大”的原则叠放，如下图所示； （2）建立缓冲区-单重缓冲区-多重缓冲区。 1)单重缓冲区-点数据。选择分析->矢量分析->缓冲区->缓冲区，如下图所 示；
在弹出的面板中选择缓冲数据“陕西数据源-银行数据集”，缓冲半径设置为字段型，设置为缓冲区距离，设置一下结果数据，具体如下图所示，点击确定； 得到结果，如下图所示，生成的缓冲区半径都是不一样的；
2)线数据。将陕西数据源中的水系数据集加载到同一个图层中，点击分析-> 矢量分析->缓冲区->缓冲区，在弹出的面板中，数据类型变为线数据，缓冲类型设置为圆头缓冲，数值型半径设置为5000，将结果数据设置一下，具体如下图所示，点击确定； 调整一下图层顺序，可以看到其结果，如下图所示；
在进行一下分析，将缓冲类型改为平头缓冲，将数值型中的左半径设置为10000，右半径设置为5000，设置一下结果数据，如下图所示，点击确定； 其结果如下图所示，可以看到其缓冲类型与上一个结果的明显不同，左半径明显大于右半径；
3)多重缓冲区。选择分析->矢量分析->缓冲区->多重缓冲区，在弹出的面板 中，数据集选择之前以水系数据集生成的结果数据，在缓冲半径列表部分 选择->批量添加，在弹出的面板中 设置其起始值为500，结束值为5000，步长为500，如下图所示，点击确定；
实验五、空间分析基本操作 一、实验目的 1. 了解基于矢量数据和栅格数据基本空间分析的原理和操作。 2. 掌握矢量数据与栅格数据间的相互转换、栅格重分类(Raster Reclassify)、栅格计算－查询符合条件的栅格(Raster Calculator)、采样数据的空间内插(Interpolate)、邻域统计（Neighborhood）等空间分析基本操作和用途。 3. 为选择合适的空间分析工具求解复杂的实际问题打下基础。 二、实验准备 实验数据： 实验数据包括：Slope1（栅格数据），Landuse （栅格数据） 街道图层：AIOStreets和城市地籍图层：AIOZonecov 气温.shp,YNBoundary.shp (云南省的边界) 三、实验内容及步骤 空间分析模块 要使用“空间分析模块”，首先要在ArcMap中执行菜单命令<工具>－<扩展>，在扩展模块管理窗口中，将“空间分析”前的检查框打勾。 然后，在ArcMap 菜单栏的空白区域点右键，在出现的右键菜单中找到“空间分析”项，点击该项，在ArcMap中显示“空间分析”工具栏。
空间分析工具栏 1. 了解栅格数据 在ArcMap中，新建一个地图文档，加载栅格数据：Slope1，在TOC 中右键点击图层Slope1，查看属性 在图层属性对话框中，点击“数据源”选项，查看此栅格图层的相关属性及统计信息。 打开“空间分析”工具栏，点击图标，查看栅格数据的统计直方图：
新建ArcMap地图文档：加载离散栅格数据（属于专题地图）：Landuse ，在TOC中右键点击Landuse ，“打开属性表” 查看字段“Count”可以看到每种地类所占栅格单元的数目 2. 用任意多边形剪切栅格数据(矢量数据转换为栅格数据) 在ArcCatalog下新建一个要素类（要素类型为:多边形），命名为：ClipPoly.shp 在ArcMap中，加载栅格数据：Landuse、和ClipPoly.shp 打开编辑器工具栏，开始编辑ClipPoly ，根据要剪切的区域，绘制一个任意形状的多边形。打开属性表，修改多边形的字段“ID”的值为1，保存修改，停止编辑。 打开空间分析工具栏
上机十一矢量数据分析 一、目的与任务 1. 熟悉并掌握ArcGIS环境下矢量数据分析的基本工具，包括建立Buffer、Overlay和Select。 2. 熟悉并掌握ArcGIS环境下地图叠置、距离量测和空间自相关的基本操作。 二、实验准备 1. 人员组织：以班为单位由教师进行操作上的讲解演示。 2. 仪器资料：计算机、多媒体、已安装的ArcGIS软件、上机实验指导书。 3. 数据：landuse、soils和sewers等shapefile文件，boise_fire、fire1986和fire1992等要素类文件。 三、内容与方法 本节应用部分包括4个习作。习作1涵盖了矢量数据分析的基本工具，包括建立Buffer、Overlay和Select。因为ArcGIS不会自动更新地图叠置输出图层（shapefile格式）中的面积和周长值，所以习作1还用Calculate Geometry 来计算面积和周长。习作2涉及多组分多边形的地图叠置操作。习作3介绍两种不同方法用于点与线要素之间的距离量测。习作4进行空间自相关。 习作1：缓冲区建立和地图叠置 所需数据：landuse、soils和sewers的shapefile文件。 习作1模拟进行实际项目的GIS分析。该习作目的是按以下选址标准，为新的大学水产养殖实验室找到一个合适地点：
土地利用类型以灌木林地为宜（例如landuse.shp中的字段lucode=300）。 选择适宜开发的土壤类型（例如soils.shp中的字段suit>=2）。 必须位于距离下水道300米之内。 1.启动ArcCatalog，连接到Chap11数据库。启动ArcMap，添加sewers.shp、 soils.shp和landuse.shp到图层中，将图层改名为为Task1。其中的3个shapefile图层均以米为距离单位。 2.首先，建立sewers的缓冲区。单击打开ArcToolbox窗口。从ArcToolbox 快捷菜单中设置Environments（环境），将Chap11数据库设置为当前工作空间。在Analysis Tools/Proximity（分析工具/邻域分析）工具箱内双击Buffer（缓冲区）工具。在出现的Buffer对话框中选择sewers为输入要素集，sewerbuf.shp作为输出要素集，输入300（米）作为距离，选择ALL 为dissolved type（融合类型），然后单击OK。打开sewerbuf的属性表。 可以看到属性表中只有一条记录对应于已作边界消除的缓冲区。 3.接着进行soils、landuse和sewerbuf地图叠置操作。在Analysis Tools/Overlay （分析工具/叠加分析）工具箱内双击Intersect（相交）工具。选择soils、landuse和sewerbuf作为输入要素类。输入final.shp，作为输出要素类。单击OK执行操作。 4.最后一步是从final中选择符合前两项标准的多边形。在Analysis Tools/Extract（分析工具/提取分析）工具箱内双击Select（筛选）工具。 选择final为输入要素类命名为sites.shp，并单击用于输入表达式的SOL 按钮。在出现的Query Builder（查询构建器）对话框中，输入以下表达式：“SUIT”>=2 AND “LUCODE”=300。单击OK，退出该对话框。
第７期 ２４ ２０１４年４月１０日 计算机教育 ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎ ◆新视点 文章编号：１６７２．５９１３（２０１４）０７—００２４－０６ 中图分类号：Ｇ６４２ 大数据分析及其在医疗领域中的应用 邹北骥 （中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙４１００８３） 摘要：互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利，使得互联网上 的数据量急剧增长，由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题，尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景，阐述大数据的基本特征及其应用，结合医疗领域，论述医疗 大数据分析的目的、意义和主要方法。 关键词：大数据；物联网；医疗；大数据挖掘 １ 大数据早已存在，为何现在称之为大
数据时代 计算与数据是一对孪生姐妹，计算需要数据，数据通过计算产生新的价值。数据是客观事 物的定量表达，来自于客观世界并早已存在。例 如，半个世纪前，全球的人口数量就有数十亿，与之相关的数据就是大数据；但是在那个时代，由于技术的局限性，大数据的采集、存储和处理 还难以实现。 互联网时代之前，采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的 事情。２０世纪８０年代兴起的互联网技术在近３０ 年里发生了翻天覆地的变化，彻底地改变了人们的工作和生活方式【ｌ】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据，而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据，这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计，现在互联网上每分钟流人流出的数 据量达到１ ０００ ＰＢ，即１０亿 ＧＢｔ２１。 推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技 术通过给每个物品贴上标签 并应用ＲＦＩＤ等技术实现了
大数据处理框架选型分析
前言 说起大数据处理，一切都起源于Google公司的经典论文：《MapReduce:Simplied Data Processing on Large Clusters》。在当时（2000年左右），由于网页数量急剧增加，Google公司内部平时要编写很多的程序来处理大量的原始数据：爬虫爬到的网页、网页请求日志；计算各种类型的派生数据：倒排索引、网页的各种图结构等等。这些计算在概念上很容易理解，但由于输入数据量很大，单机难以处理。所以需要利用分布式的方式完成计算，并且需要考虑如何进行并行计算、分配数据和处理失败等等问题。 针对这些复杂的问题，Google决定设计一套抽象模型来执行这些简单计算，并隐藏并发、容错、数据分布和均衡负载等方面的细节。受到Lisp和其它函数式编程语言map、reduce思想的启发，论文的作者意识到许多计算都涉及对每条数据执行map操作，得到一批中间key/value对，然后利用reduce操作合并那些key值相同的k-v对。这种模型能很容易实现大规模并行计算。 事实上，与很多人理解不同的是，MapReduce对大数据计算的最大贡献，其实并不是它名字直观显示的Map和Reduce思想（正如上文提到的，Map和Reduce思想在Lisp等函数式编程语言中很早就存在了），而是这个计算框架可以运行在一群廉价的PC机上。MapReduce的伟大之处在于给大众们普及了工业界对于大数据计算的理解：它提供了良好的横向扩展性和容错处理机制，至此大数据计算由集中式过渡至分布式。以前，想对更多的数据进行计算就要造更快的计算机，而现在只需要添加计算节点。 话说当年的Google有三宝：MapReduce、GFS和BigTable。但Google三宝虽好，寻常百姓想用却用不上，原因很简单：它们都不开源。于是Hadoop应运而生，初代Hadoop的MapReduce和
大数据处理及分析理论方法技术 （一）大数据处理及分析建设的过程 随着数据的越来越多，如何在这些海量的数据中找出我们需要的信息变得尤其重要，而这也是大数据的产生和发展原因，那么究竟什么是大数据呢？当下我国大数据研发建设又有哪些方面着力呢？ 一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。 二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。
三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。 四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。 （二）大数据处理分析的基本理论 对于大数据的概念有许多不同的理解。中国科学院计算技术研究所李国杰院士认为：大数据就是“海量数据”加“复杂数据类型”。而维基百科中的解释为：大数据是由于规模、复杂性、实时性而导致的使之无法在一定时间内用常规软件工具对其进行获取、存储、搜索、分享、分析、可视化的数据集合。 对于“大数据”（Bigdata）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决
图2.1：大数据特征概括为5个V （三）大数据处理及分析的方向 众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定
大数据处理流程的主要环节 大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本节将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。 一、数据收集 在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据，多采用网络爬虫方式进行收集，这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置，灵活控制采集任务的启动和停止。 二、数据预处理 大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。
大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量; 数据集成则是将多个数据源的数据进行集成，从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等，这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量; 数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，使之简化，包括维归约、数据归约、数据抽样等技术，这一过程有利于提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值性。 数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。 总之，数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量，而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素 三、数据处理与分析 1、数据处理 大数据的分布式处理技术与存储形式、业务数据类型等相关，针对大数据处理的主要计算模型有MapReduce分布式计算框架、分布式内存计算系统、分布式流计算系统等。
测绘技术装备 第18卷 2016年第4期 技术交流 63 在ArcGIS 下基于Python 的矢量数据处理方法 林璐 王爽 李海泉 侯兴泽 马鹏刚 （国家测绘地理信息局第二地形测量队 陕西西安 710054） 摘 要：在ArcGIS 中地理处理可以通过Python 脚本语言来具体实现。通过Python 串联Arcgis 的地理处理工具，实现工作流自动化完成，同时，实践批处理过程，解放人工的机械重复工作，提高效率，进而保证数据质量。现以地形图中示坡线的正确、严谨表达为实践案例，介绍了在ArcGIS 下利用Python 处理矢量数据，为矢量数据处理的高效、自动化提供解决方法。 关键词：Python ARCGIS 地理处理 示坡线 1 引言 地理处理是GIS 用户应用的重要组成部分，ArcGIS 的ArcToolbox 窗口为GIS 用户提供了数百个地理处理。对于数据处理人员在使用ArcGIS 地理处理工具时，就会遇到这样的难题，如何将几个简单的地理处理工具串联起来，自动化地完成一个简单工作流，使得人工操作转换为自动化的程序批处理 过程[1] 。 Python 是一种不受局限、跨平台的开源编程语言，它功能强大且简单易学。同时，它可伸缩程度高，适于大型项目或小型的一次性程序（称为脚本）， 并且可嵌入（使ArcGIS 可脚本化）。目前，Python 已延伸到ArcGIS 中，成为了一种用于进行数据分析、数据转换、数据管理和地图自动化的语言。运用 Python 语言可以实现对地理数据的批处理，从而有 助于提高工作效率[2] 。 2 开发案例说明 示坡线，是指示斜坡降落的方向线，它与等高线垂直相交。一般表示在谷地、山头、鞍部、图廓边及斜坡方向不易判读的地方。凹地的最高、最低 一条等高线上也应表示示坡线[3] 。在测绘4D 产品之一的数字线划图（DLG）中，示坡线一般以有向点或有向线（长度为定值的线段）的方式表达。其中，有向点应严格捕捉相应等高线，通过填写要素角度属性项表达所示方向；有向线为线段，起始节点应严格捕捉相应等高线，终止节点指向所示方向，线段长度为规范要求长度。 图1 山丘、山峰和盆地、洼地的示坡线示意图 一般在DLG 制作过程中，特别是中小比例尺地形图，通常利用立体测图系统，在恢复立体影像相对模型的情况下，人工判断地貌，并采集示坡线。采集时要求在对应等高线采集第一点，沿斜坡的方向采集第二点。为提高生产效率及生产工序技术要求，此时采集的示坡线，不符合前述DLG 拓扑规范要求。存在未严格捕捉等高线，造成悬挂和相交的拓扑问题；或示坡线要素长度不定，不符合技术要求；亦或示坡线采集图形上看正确，实际上刚好与要求相反，是由斜坡降落方向向等高线采集。这些情况致使下工序矢量数据编辑处理时，需要人工核对、修改，工作量大且繁琐（尤其是在沙漠、特殊丘陵地区，1幅1∶10000比例尺地形图可能需要上千个示坡线表示地貌形态），如果作业人员责任心不足还易造成质量隐患。 3 处理方案设计 3.1 方案设计思路 数据要素处理的关键是两点：一是解决拓扑问题，二是实现示坡线角度正确表达。因此解决思路是：首先，要满足拓扑要求，即相应要素之间严格
. Arcgis空间数据处理案例 空间数据处理 (2) 第1步裁剪要素 (2) 第2步拼接图层 (4) 第3步要素融合 (5) 第4步图层合并 (7) 第5步图层相交 (9) 定义地图投影 (10) 第6步定义地理坐标系统 (10) 第7步投影变换，（地理坐标系－>北京1954坐标系转换－>西安80坐标系） (11) 补充：图层相减，计算面积 (12)
空间数据处理 ●数据：云南县界.shp; Clip.shp西双版纳森林覆盖.shp 西双版纳县界.shp ●步骤： 将所需要的数据下载后，解压到到 e:\gisdata, 设定工作区:在ArcMap中执行菜单命令：<地理处理>－><环境>，在“环境设置”选项页里， 点击“工作空间”按钮，在工作空间对话框中的常规设置选项中，设定“临时工作空间”为 e:\gisdata 第1步裁剪要素 ◆在ArcMap中，添数据GISDATA\云南县界.shp，添加数据GISDATA\Clip.shp （Clip 中有四 个要素） ◆激活Clip图层。选中Clip图层中的一个要素，注意确保不要选中“云南县界”中的要素！
点击打开ArcToolbox， 指定输出要素类路径及名称，这里请命名 为“云南县界_Clip11” 指定输入类：云南县界 指定剪切要素：Clip（必须是多边形要素） 依次选中Clip主题中其它三个要素，重复以上的操作步骤，完成操作后将得到共四个图层（“云 南县界_Clip11” , “云南县界_Clip12”，“云南县界_Clip21”，“云南县界_Clip22” ）。 注：1.观察剪切后面积是否有变化； 2.如果用split是否可以，如可以，需要怎么做？（用文本型字段进行split）
一、矢量、栅格数据结构的优缺点 矢量数据结构可具体分为点、线、面，可以构成现实世界中各种复杂的实体，当问题可描述成线或边界时，特别有效。矢量数据的结构紧凑，冗余度低，并具有空间实体的拓扑信息，容易定义和操作单个空间实体，便于网络分析。矢量数据的输出质量好、精度高。 矢量数据结构的复杂性,导致了操作和算法的复杂化，作为一种基于线和边界的编码方法，不能有效地支持影像代数运算，如不能有效地进行点集的集合运算（如叠加），运算效率低而复杂。由于矢量数据结构的存贮比较复杂，导致空间实体的查询十分费时，需要逐点、逐线、逐面地查询。矢量数据和栅格表示的影像数据不能直接运算（如联合查询和空间分析），交互时必须进行矢量和栅格转换。矢量数据与DEM数字高程模型）的交互是通过等高线来实现的，不能与DEM 直接进行联合空间分析。 栅格数据结构是通过空间点的密集而规则的排列表示整体的空间现象的。其数据结构简单，定位存取性能好，可以与影像和DEM数据进行联合空间分析，数据共享容易实现，对栅格数据的操作比较容易。 栅格数据的数据量与格网间距的平方成反比，较高的几何精度的代价是数据量的极大增加。因为只使用行和列来作为空间实体的位置标识，故难以获取空间实体的拓扑信息，难以进行网络分析等操作。栅格数据结构不是面向实体的，各种实体往往是叠加在一起反映出来的，因而难以识别和分离。对点实体的识别需要采用匹配技术，对线实体的识别需采用边缘检测技术，对面实体的识别则需采用影像分类技术，这些技术不仅费时，而且不能保证完全正确。
通过以上的分析可以看出，矢量数据结构和栅格数据结构的优缺点是互补的（图2-4-1 ），为了有效地实现GIS中的各项功能（如与遥感数据的结合，有效的空间分析等）需要同时使用两种数据结构，并在GIS中实现两种数据结构的高效转换。 在GIS建立过程中，应根据应用目的和应用特点、可能获得的数据精度以及地理信息系统软件和硬件配置情况，选择合适的数据结构。一般来讲，栅格结构可用于大范围小比例尺的自然资源、环境、农林业等
课程名称：大数据分析与应用 一、课程编码： 课内学时：32学分：2 二、适用学科专业：计算机专业硕士 三、先修课程：无 四、教学目标 通过本课程的课堂学习与应用案例，建立科学的大数据观，掌握大数据架构、大数据精准语义搜索、大数据语义分析挖掘、知识图谱等关键技术，熟练使用常用的大数据搜索挖掘与可视化工具，提升大数据的综合应用能力。 五、教学方式 课堂学习、研讨班与应用实践 六、主要内容及学时分配 1.科学的大数据观2学时 1.1.大数据的定义，科学发展渊源； 1.2.如何科学看待大数据？ 1.3.如何把握大数据，分别从“知著”、“显微”、“晓义”三个层面阐述科学的大 数据观。 2.大数据技术平台与架构4学时 2.1云计算技术与开源平台搭建 2.2Hadoop、Spark等数据架构、计算范式与应用实践 3.机器学习与常用数据挖掘4学时 3.1常用机器学习算法：Bayes,SVM，最大熵、深度神经网络等； 3.2常用数据挖掘技术：关联规则挖掘、分类、聚类、奇异点分析。 4.大数据语义精准搜索4学时 4.1.通用搜索引擎与大数据垂直业务的矛盾； 4.2.大数据精准搜索的基本技术：快速增量在线倒排索引、结构化与非机构化数 据融合、大数据排序算法、语义关联、自动缓存与优化机制； 4.3.大数据精准搜索语法：邻近搜索、复合搜索、情感搜索、精准搜索； 4.4.JZSearch大数据精准搜索应用案例：国家电网、中国邮政搜索、国家标准搜 索、维吾尔语搜索、内网文档搜索、舆情搜索； 5.非结构化大数据语义挖掘10学时 5.1.语义理解基础：ICTCLAS与汉语分词 5.2.内容关键语义自动标引与词云自动生成； 5.3.大数据聚类； 5.4.大数据分类与信息过滤； 5.5.大数据去重、自动摘要； 5.6.情感分析与情绪计算；
矢量数据与栅格数据 1.矢量数据 矢量数据主要是指城市大比例尺地形图。此系统中图层主要分为底图层、道路层、单位 层，合理的分层便于进行叠加分析、图形的无逢拼接以实现系统图形的大范围漫游。矢量数据一般通过记录坐标的方式来尽可能将地理实体的空间位置表现的准确无误，显示的图形一般分为矢量图和位图。 矢量数据是计算机中以矢量结构存贮的内部数据。是跟踪式数字化仪的直接产物。在矢量数据结构中，点数据可直接用坐标值描述；线数据可用均匀或不均匀间隔的顺序坐标链来描述；面状数据（或多边形数据）可用边界线来描述。矢量数据的组织形式较为复杂，以弧段为基本逻辑单元，而每一弧段以两个或两个以上相交结点所限制，并为两个相邻多边形属性所描述。在计算机中，使用矢量数据具有存储量小，数据项之间拓扑关系可从点坐标链中提取某些特征而获得的优点。主要缺点是数据编辑、更新和处理软件较复杂。 2..栅格数据 栅格数据是按网格单元的行与列排列、具有不同灰度或颜色的阵列数据。每一个单元（象素）的位置由它的行列号定义，所表示的实体位置隐含在栅格行列位置中，数据组织中的每个数据表示地物或现象的非几何属性或指向其属性的指针。一个优秀的压缩数据编码方案 是：在最大限度减少计算机运算时间的基点上进行最大幅度的压缩。 栅格数据是按网格单元的行与列排列、具有不同灰度或颜色的阵列数据。栅格结构是大小相等分布均匀、紧密相连的像元（网格单元）阵列来表示空间地物或现象分布的数据组织。是最简单、最直观的空间数据结构，它将地球表面划分为大小、均匀、紧密相邻的网格阵列。每一个单元（象素）的位置由它的行列号定义，所表示的实体位置隐含在栅格行列位置中，数据组织中的每个数据表示地物或现象的非几何属性或指向其属性的指针。对于栅格结构：点实体由一个栅格像元来表示；线实体由一定方向上连接成串的相邻栅格像元表示；面实体（区域）由具有相同属性的相邻栅格像元的块集合来表示。
第3章矢量数据与栅格数据的获取及处理 导读：GIS项目中费用最大的部分是数据库建设，即基础地理信息的获取与处理，这其中就包括矢量数据和栅格数据的获取与处理，例如遥感影像数据现已作为地理信息系统的重要数据来源。本章分别介绍了矢量数据的获取与处理以及栅格数据的获取与处理，以及他们的应用。并在最后一节介绍了矢栅一体化数据结构的基本概念。 3.1矢量数据的获取与处理方法 3.1.1矢量数据的概念 矢量数据（Vector Data）即在直角坐标系中，用X、Y坐标表示地图图形或地理实体的位置的数据。矢量数据一般通过记录坐标的方式来尽可能将地理实体的空间位置表现的准确无误。 在计算机地图制图中，各地图图形元素在二维平面上的矢量数据表示为：点——用一对（x,y）坐标表示； 线——用一串有序的（x,y）坐标对表示； 面——用一串有序的但首尾坐标相同的（x,y）坐标对表示其轮廓范围。 地图数据与其他大多数由计算机处理的科学数据是极其不同的。大部分地图数据都是反映制图现象的地理分布，故具有定位的性质，也称这类地图数据为空间数据（或几何数据）。空间数据可反映点、线和面状物体的定位特性。还有一部分地图数据是用来描述制图现象的质量和数量特征，如哪是河流，哪是道路，哪是居民点以及它们的名称和其他有关的特征描述等，这类数据通常称之为属性数据。任何地图数据都有时间性，即现势性，这是显而易见的。 3.1.2几何数据的获取 几何数据是根据给定各要素相对位置或绝对位置的坐标来描述的。其获取的方法主要有：
1）由外业测量获得，如数字测图。野外实地测量等获取的数据可转换后直接进入GIS的地理数据库，以便于进行实时的分析和进一步的应用。GPS所获取的数据也是GIS的重要数据源。 2）由栅格形式的空间数据转换获得。栅格数据结构向矢量数据结构的转换又称为矢量化。如卫星测地、扫描数字化仪扫描、航摄像片等。可以用此类数据转化为矢量数据。 基于图像数据的矢量化方法： ①二值化：线画图形扫描后产生图像栅格数据，这些数据是按0~255的不同灰度值量度的，将这种256级不同的灰度压缩到2个灰度形成二值图，即0和1两级灰度图。 ②细化：细化是消除线画横断面栅格数的差异，使得每一条线只保留代表其轴线或周围轮廓线位置的单个栅格的宽度。对于栅格线画的细化方法，可分为“剥皮法”和“骨架法”。 ③跟踪：跟踪的目的是将细化处理后的栅格数据转化为从节点出发的线段或闭合的线条，并以矢量形式存储线段的坐标。跟踪时，从起始点开始，根据八个邻域进行搜索下一个相邻点的位置，记录坐标，直到完成全部栅格数据的矢量化。 3）对现有地图跟踪数字化获得，将现有的地图图形离散化为数据。 跟踪数字化是目前应用最广泛的一种地图数字化方式，是通过记录数字化板上点的平面坐标来获取矢量数据的。其基本过程是：将需数字化的图件(地图、航片等)固定在数字化板上，然后设定数字化范围、输入有关参数、设置特征码清单、选择数字化方式(点方式和流方式等)，就可以按地图要素的类别分别实施图形数字化了。 由于跟踪数字化本身几乎不需要GIS的其它计算功能，所以跟踪数字化软件往往可以与整个GIS系统脱离开，因而可单独使用。
G I S矢量数据分析与栅 格数据分析实验 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】
本科学生实验报告 姓名尹永义学号 专业地理科学班级 2014B ＿ 实验课程名称地理信息系统概论（实验） 实验名称矢量数据分析与栅格数据分析 指导教师及职称速绍华（讲师） 开课学期 2014 ＿至＿ 2015＿学年＿下学期云南师范大学旅游与地理科学学院编印
3、实验理论依据或知识背景： 矢量数据分析矢量数据以点、线和面空间要素为输入数据。 分析结果的准确性取决于空间特征的位置及形状的准确性。 拓扑关系是一些矢量数据分析（如建立缓冲区和叠置分析）的一个因素。 基于邻近（Proximity）概念，建立缓冲区可把地图分为两个区域：一个区域位于所选地图要素的指定距离之内，另一个区域在指定距离之外。 在指定距离之内的区域称为缓冲区。 围绕点建立缓冲区产生圆形缓冲区。围绕线建立缓冲区形成一系列围绕每条线段的长条形缓冲带。围绕多边形建立缓冲区则生成由该多边形边 界向外延伸的缓冲区。 对线要素建立缓冲区未必在线两侧都有缓冲区，可以只在线的左侧或右 侧建立缓冲区。 缓冲距离（又叫缓冲大小）未必为常数，可以根据给定字段取值而变 化。 缓冲区边界也可以被融合掉，使得缓冲区之间没有叠置区。 地图叠置操作是将两个要素图层的几何形状和属性组合在一起，生成新 的输出图层。 输出图层的几何形状代表来自各输入图层的要素的几何交集。 输出图层的每个要素包含所有输入图层的属性组合，而这种组合不同于 其邻域。 所有叠置方法都是基于布尔连接符的运算，即AND、OR 和 XOR。 若使用 AND 连接符，则此叠置操作为求交（Intersect）。 若使用 OR 连接符，则此叠置操作称为联合（Union）。 若使用 XOR 连接符，则此叠置操作称为对称差异（Symmetrical Difference）或差异（Difference）。 若使用以下表达式 [（Input Layer）AND（Identity Layer）] OR （Input Layer），则该叠置操作称为识别（Identity）或减去 （Minus）。 模式分析是关于二维空间点要素空间分配的研究。 在整体水平上，模式分析可以揭示某分布模式是随机、离散还是集聚 的。 在局部水平上，模式分析可以检测出分布模式中是否含有高值或低值的局部集聚。 模式分析包括点模式分析、量测空间自相关的莫兰指数（Moran’s I）和量测高/低聚集度的G 统计量。 栅格数据分析 栅格数据分析是基于栅格像元和栅格的。 栅格数据分析能在独立像元、像元组或整个栅格全部像元的不同层次上进行。 一些栅格数据运算使用单一栅格，而另一些则使用两个或更多栅格数 据。
. 信息工程学院资源环境学院《GIS原理》实验报告 实验名称矢量及栅格数据分析 实验时间2015.4.22 实验地点资环楼229 姓名 学号 班级遥感科学与技术131
《GIS原理》实验报告 一、实验目的及要求 1）掌握矢量数据插值分析、栅格数据重分类、叠加分析的基本原理； 2）熟悉ArcGis 中离散点数据插值分析的基本方法； 3）熟悉ArcGis 中栅格数据重分类、栅格计算器的基本操作； 4）熟悉ArcGis 中栅格数据分区统计的基本方法； 5）了解ArcGis 中缓冲区分析、按掩膜提取的基本方法。 二、实验设备及软件平台 ArcCatalog 10、ArcMap 10.2 三、实验原理 1）数据插值分析 2）栅格数据重分类原理 3）叠加分析的基本原理 四、实验容与步骤 1 空间插值分析 1）打开ArcMap中，将数据框更名为“任务1”，加入省边界图层。
2）将2011 年02 月27 日08 时观测资料.xls、2011 年02 月27日14 时.xls 通过Add Xy Data 功能，生成点图层。导出数据，分别命名为Obs2708.shp 和Obs2714.shp。 3）对Obs2708.shp 中的属性“温度”在四川围进行插值分析。可以通过“Arctoolbox->Spatial Analyst（空间分析）工具中的Interpolate to Raster（插值）工具选择。（本实验采用反距离权重法IDW），点插值成栅格表面。
4）通过属性中的符号系统，修改显示样式。
2 多栅格局域运算 1）启动ArcMap，添加数据框，并更名为“任务2”，将温度栅格数据IDW2708、IDW2714 加入。 2）确认是否选择扩展模块的许可。“自定义菜单(Customize)”中的“扩展模块Extensions”功能对话框中的Spatial Analyst 均已打钩。
大数据应用分析案例分 析 Company Document number：WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998
大数据应用与案例分析 当下，”大数据”几乎是每个IT人都在谈论的一个词汇，不单单是时代发展的趋势，也是革命技术的创新。大数据对于行业的用户也越来越重要。掌握了核心数据，不单单可以进行智能化的决策，还可以在竞争激烈的行业当中脱颖而出，所以对于大数据的战略布局让越来越多的企业引起了重视，并重新定义了自己的在行业的核心竞争。 在当前的互联网领域，大数据的应用已十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。 大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，并在此基础上作简单的梳理和分类。 一、大数据应用案例之：医疗行业 SetonHealthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。
空间分析与建模复习 名词解释： 空间分析：采用逻辑运算、数理统计和代数运算等数学方法，对空间目标的位置、形态、分布及空间关系进行描述、分析和建模，以提取和挖掘地理空间目标的隐含信息为 目标，并进一步辅助地理问题求解的空间决策支持技术。 空间数据结构：是对空间数据的合理组织，是适合于计算机系统存储、管理和处理地图图形的逻辑结构，是地理实体的空间排列方式和相互关系的抽象描述与表达。 空间量测：对GIS数据库中各种空间目标的基本参数进行量算与分析， 元数据：描述数据及其环境的数据。 空间元数据：关于地理空间数据和相关信息的描述性信息。 空间尺度：数据表达的空间范围的相对大小以及地理系统中各部分规模的大小 尺度转换：信息在不同层次水平尺度范围之间的变化，将某一尺度上所获得的信息和知识扩展或收缩到其他尺度上，从而实现不同尺度之间辨别、推断、预测或演绎的跨越。 地图投影：将地球椭球面上的点映射到平面上的方法，称为地图投影。 地图代数：作用于不同数据层面上的基于数学运算的叠加运算 重分类：将属性数据的类别合并或转换成新类，即对原来数据中的多种属性类型按照一定的原则进行重新分类 滤波运算：通过一移动的窗口，对整个栅格数据进行过滤处理，将窗口最中央的像元的新值定义为窗口中像元值的加权平均值 邻近度：是定性描述空间目标距离关系的重要物理量之一，表示地理空间中两个目标地物距离相近的程度。缓冲区分析、泰森多边形分析。 缓冲区：是指为了识别某一地理实体或空间物体对其周围地物的影响度而在其周围建立的具有一定宽度的带状区域。 缓冲区分析：对一组或一类地物按缓冲的距离条件，建立缓冲区多边形，然后将这一图层与需要进行缓冲区分析的图层进行叠加分析，得到所需结果的一种空间分析方法 泰森多边形：所有点连成三角形，作三角形各边的垂直平分线，每个点周围的若干垂直平分线便围成的一个多边形 网络分析：是通过研究网络的状态以及模拟和分析资源在网络上的流动和分配情况，对网络结构及其资源等的优化问题进行研究的一种空间分析方法。（理论基础：计算机图论和运筹学） 自相关：空间统计分析所研究的区域中的所有的值都是非独立的，相互之间存在相关性。在空间和时间范畴内，这种相关性被称为自相关。
测绘工程学院 GIS软件应用 实验报告书 实验名称：实验四、矢量数据与栅格数据分析2专业班级： 姓名： 学号： 实验地点： 实验时间： 实验成绩： 地理信息系
一、实验目的与要求 通过练习，熟悉ArcGIS栅格数据距离制图、成本距离加权、数据重分类、多层面合并等空间分析功能，熟练掌握利用ArcGIS上述空间分析功能分析和结果类似学校选址的实际应用问题的基本流程和操作过程。 练习一 1、新学校选址需注意如下几点： 1）新学校应位于地势较平坦处； 2）新学校的建立应结合现有土地利用类型综合考虑，选择成本不高的区域； 3）新学校应该与现有娱乐设施相配套，学校距离这些设施愈近愈好； 4）新学校应避开现有学校，合理分布。 2、各数据层权重比为：距离娱乐设施占0.5，距离学校占0.25，土地利用类型和地势位置因素各占0.125。 3、实现过程运用ArcGIS的扩展模块（Extension）中的空间分析（Spatial Analyst）部分功能，具体包括：坡度计算、直线距离制图功能、重分类及栅格计算器等功能完成。 4、最后必须给出适合新建学校的适宜地区图，并对其简要进行分析。 练习二 1、新建路径成本较少； 2、新建路径为较短路径； 3、新建路径的选择应该避开主干河流，以减少成本； 4、新建路径的成本数据计算时，考虑到河流成本（Reclass_river）是路径成本中较关键因素，先将坡度数据（reclass_slope）和起伏度数据（reclass_QFD）按照0.6：0.4权重合并，然后与河流成本作等权重的加和合并，公式描述如下： cost = Reclass_river + ( reclass_slope*0.6+reclass_QFD*0.4) 5、寻找最短路径的实现需要运用ArcGIS的空间分析（Spatial Analyst）中距离制图中的成本路径及最短路径、表面分析中的坡度计算及起伏度计算、重分类及栅格计算器等功能完成； 6、最后提交寻找到的最短路径路线图。 练习三 1、熊猫活动具有一定的槽域范围，一个槽域范围只有一个或一对熊猫，在此练习中，假设熊猫槽域半径为5km。 2、虽然一个采样点代表一个熊猫，但由于熊猫的生存具有确定槽域特征，不同的采样点具有不同的空间控制面积。假定熊猫活动范围分布满足以采样点为中心的泰森多边形，如何将这一信息加入密度分布图是本练习的重点。 3、在野外实采的熊猫活动足迹数据的基础上，以每个熊猫槽域范围为权重，运用ArcGIS 中的区域分配功能制作该地区熊猫分布密度图。 练习四 1、经济的发展具有一定的连带效应和辐射作用。以该地区各区域年GDP数据为依据， 采用IDW和Spline内插方法创建该地区GDP空间分异栅格图。 2、分析每种插值方法中主要参数的变化对内插结果的影响。 3、分析两种内插方法生成的GDP空间分布图的差异性，简单说明形成差异的主要原因。 4、通过该练习，熟练掌握两种插值方法的适用条件。 练习五 1、应用栅格数据空间分析模块中的等高线提取功能，分别提取等高距为15米和75米的等高线图，并按标准地形图绘制等高线方法绘制等高线,作为山顶点、凹陷点空间分布的
