第六章 GIS的空间分析
- 格式:ppt
- 大小:14.68 MB
- 文档页数:84
地理信息系统下的空间分析——第六章_空间数据的量算及统计分析方法0地理信息系统 (Geographic Information System, 简称GIS) 是一种用于捕捉、存储、管理、分析和展示地理数据的技术。
GIS的空间分析是指对地理数据进行计量和统计分析的过程。
本文将介绍GIS中空间数据的量算及统计分析方法。
一、空间数据的量算方法1.面积量算:面积量算是对地理空间对象的面积进行计算的方法。
常见的面积量算方法有几何方法、计算公式等。
在GIS中,可以通过点、线、面等要素的矢量数据来计算其面积。
2.距离量算:距离量算是对地理空间对象之间的距离进行计算的方法。
常见的距离量算方法包括欧氏距离、曼哈顿距离、最短路径距离等。
在GIS中,可以通过点、线、面等要素的矢量数据来计算其之间的距离。
3.方位角量算:方位角量算是对地理空间对象之间的方向角进行计算的方法。
常见的方位角量算方法有方位角计算公式等。
在GIS中,可以通过点、线要素的矢量数据来计算其之间的方位角。
二、空间数据的统计分析方法1.面状数据的统计分析:对面状数据进行统计分析是研究地理空间对象在空间范围内的分布情况和特征的方法。
常见的面状数据的统计分析方法有面积统计分析、面积比例统计分析、分区统计分析等。
2.点状数据的统计分析:对点状数据进行统计分析是研究地理空间对象在空间位置上的分布情况和特征的方法。
常见的点状数据的统计分析方法有点密度统计分析、距离统计分析、聚类统计分析等。
3.线状数据的统计分析:对线状数据进行统计分析是研究地理空间对象在空间路径上的分布情况和特征的方法。
常见的线状数据的统计分析方法有长度统计分析、方向统计分析、曲率统计分析等。
三、GIS空间分析的应用场景1.环境保护:通过对空间数据的量算和统计分析,可以评估环境状况和监测环境污染等问题。
2.城市规划:通过对地理空间对象的量算和统计分析,可以评估城市土地利用情况、交通网络等,为城市规划提供科学依据。
第六章GIS空间分析原理与方法第一节GIS空间分析模型一、地学模型概述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,可以存储和处理不同地理发展时期的大量地理数据、并具有极强的空间系统综合分析能力,是地理分析的有力工具。
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。
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像。
模型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地学要素之间的相互关系和客观规律信息的语言的或数学的或其他表达形式,通常反映了地学过程及其发展趋势或结果。
地学模型也称为专题分析模型。
对于地理信息系统来说,专题分析模型是根据关于目标的知识将系统数据重新组织,得出与目标有关的更为有序的新的数据集合的有关规则和公式。
这是应用地理信息系统进行生产和科研的重要手段。
模型化是将主观性的思考,以模型的形式反映出来,不同的理论观点,不同的体系可以产生不同的结果。
地学分析模型主要包含以下几种形式: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。
专题分析模型在地理信息系统中的作用表现在以下几个方面:1、地理信息系统的设计任何地理信息系统都是为一定的应用目的而建立的,必须根据具体需要采用适用的分析模型指导地理信息系统总体设计。
主要包括:①数据项的选择,数据的范围、精度、量测方法等,如果毫无选择地录入数据,只会使系统增加负担,降低效率,无法突出主要因素,甚至因为数据采集周期过长而失去意义;数据结构应以最好地表示地理现象和易于模型实现为标准;②硬件环境的选择,根据模型的输入、输出和运算方法选择经济实用的硬件支持;③软件功能的选择,根据模型的管理和运行设计适用的软件功能。
利用GIS软件进行地理空间分析的教程GIS(地理信息系统)软件是一款强大的工具,可用于进行地理空间分析。
地理空间分析是利用地理信息和位置数据进行研究、可视化和预测的过程。
在本教程中,我们将介绍一些常见的地理空间分析技术和如何使用GIS软件进行这些分析。
第一章:GIS软件简介首先我们将介绍GIS软件的基本概念和功能。
GIS软件可以处理、存储、分析和可视化地理数据,它可以帮助人们更好地理解地理现象和问题。
常见的GIS软件包括ArcGIS、QGIS和Google Earth等。
第二章:地图投影和坐标系统在进行地理空间分析之前,我们需要了解地图投影和地理坐标系统。
地图投影是将地球的曲面投影到平面上的过程,而地理坐标系统则是在地图上标识位置的方式。
不同的地图投影和坐标系统对地理空间分析有重要的影响。
第三章:地图数据采集与处理地理空间分析的第一步是采集和处理地图数据。
通过使用GPS设备、航空遥感和卫星图像等工具,可以收集到各种类型的地理数据,包括地形、建筑物、道路和土地利用等。
然后,可以使用GIS软件对这些数据进行处理和清洗,以便进行进一步的分析。
第四章:空间查询和数据查询地理空间分析的核心是空间查询和数据查询。
空间查询是通过在地图上绘制特定范围的区域来找到符合特定条件的要素,例如,在一个城市中找到所有的公园。
数据查询是通过指定特定的属性条件来查找符合要求的数据记录,例如,查找特定类型的建筑物或土地利用。
第五章:空间分析和空间统计使用GIS软件进行地理空间分析还包括空间分析和空间统计。
空间分析是通过对地理数据的空间关系进行计算和分析,以研究地理现象和模式。
常见的空间分析技术包括缓冲区分析、交互分析和网络分析等。
空间统计是利用统计方法来研究地理现象的空间分布和相关性。
第六章:地理可视化和地图制图地理空间分析的结果通常需要以地图或其他可视化形式进行展示和传达。
使用GIS软件可以创建各种类型的地图,包括点线面地图、等值线地图和热力图等。
gis空间分析【GIS空间分析】GIS空间分析(Geographic Information System)是指利用计算机和特殊软件技术对地理、地貌、地质、水文等地球表层信息进行科学分析和处理的一种技术手段。
它通过空间数据的获取、管理、分析和可视化展示,帮助人们深入了解地理空间关系,从而在地理决策、规划和管理中发挥重要作用。
本文将从GIS空间分析的定义、原理、应用以及未来发展等方面进行探讨,以期给读者对这一领域有一个系统、全面的了解。
一、GIS空间分析的定义GIS空间分析是通过对空间数据进行处理和分析,以实现地理空间信息的获取、提取、融合和展示的一种技术手段。
它结合了计算机科学、地理学、数学和统计学等多学科的知识,通过对地理空间数据进行空间关系、属性关系和统计关系的分析,从而揭示地理空间的内在规律。
GIS空间分析可以对地理空间数据进行分类、查询、计算和模拟,进而为地理决策提供科学支持。
二、GIS空间分析的原理GIS空间分析的原理基于空间数据的统计分析和空间拓扑分析,主要包括以下几个方面:1. 空间统计分析:通过统计学方法对地理空间数据进行描述、分布和变异等分析,揭示地理现象的空间规律。
例如,可以通过点密度分析、缓冲区分析和空间插值等方法,推测出分布在特定区域的事件规律,为决策提供依据。
2. 空间拓扑分析:通过对地理空间数据进行空间关系和拓扑关系分析,揭示地物之间的相互作用和约束关系。
例如,可以使用拓扑关系分析方法,判断道路网的连通性和阻断情况,为交通规划和设施布局提供支持。
3. 空间模拟分析:通过对地理空间数据进行模拟和预测,揭示不同因素对地理现象的影响和变化趋势。
例如,可以使用地理模型和算法,模拟城市扩张、环境变化等情景,并评估不同决策方案的效果。
4. 空间可视化分析:通过将分析结果以图形、图像或动画的形式展示,帮助人们直观地理解和掌握地理空间的特征和规律。
例如,通过空间分析结果的可视化呈现,可以使决策者更好地理解地理现象,从而做出科学决策。
GIS空间分析方法GIS(地理信息系统)空间分析是指利用GIS技术和方法对地理空间数据进行处理和分析的过程。
它包括了对地理空间数据进行统计、计算、模型建立和模拟等操作,旨在揭示地理空间现象的内在规律和相互关系,为决策提供科学依据。
1.点线面分析点线面是地理空间对象的常见形式,点线面分析是GIS空间分析的基础。
点线面分析涉及到对点、线、面要素进行拓扑关系的判定和属性数据分析,以及对点线面的距离测量、方位计算和空间关系的判断等操作。
这些操作可以用于地理空间对象的查找、选择、连接和组织等任务。
2.缓冲区分析缓冲区分析是指在地理空间对象周围建立一个等距离或者等属性值的区域,用于分析地理现象的时空关系。
通过缓冲区分析,可以确定一定距离范围内的地理对象数量、密度和分布情况,从而对资源分配、环境保护和区域规划等问题进行优化和决策。
3.可视化分析可视化分析是将地理空间数据以图形、图像或者动画的形式呈现出来,方便人们对数据进行直观理解和分析的过程。
可视化分析能够将地理空间数据转化为易于理解和记忆的图像,帮助人们发现地理空间模式、趋势和异常现象等信息,从而辅助决策和规划过程。
4.空间插值分析空间插值分析是利用已有的有限样本数据来推测或者估计未知位置上的属性值的方法。
通过空间插值分析,可以对地理现象的分布进行估计和预测,从而为资源管理、环境评价和风险分析等提供重要的参考。
5.空间网络分析空间网络分析是指在地理空间数据之上进行网络建模,进行路径分析和网络优化的方法。
空间网络分析常用于交通规划、物流分配和资源调度等问题的求解,可以帮助人们找到最优路径、确定最佳服务区域和优化交通运输等任务。
综上所述,GIS空间分析方法包括点线面分析、缓冲区分析、可视化分析、空间插值分析和空间网络分析等。
这些方法可以揭示地理空间现象的内在规律和相互关系,为决策提供科学依据,广泛应用于城市规划、环境保护和自然资源管理等领域。
GIS分析第6章空间统计学分析空间统计学是地理信息系统(GIS)中的一种分析方法,主要用于研究地理现象的空间分布规律以及地理现象之间的空间关联关系。
空间统计学分析提供了一种描述和解释地理现象的方法,可以帮助人们理解和预测地理现象的空间模式和变化趋势。
空间统计学的基本概念包括空间自相关、空间群集、空间分析、空间插值等。
空间自相关指的是地理现象之间的空间关联性,即地理现象在空间上的分布是否存在相关性。
空间群集是指地理现象在空间上的聚集或分散程度,用于描述地理现象的空间模式。
空间分析是对地理现象的空间特征进行定量评估和解释的过程,包括空间相关性和空间差异性的测量和模型构建。
空间插值是通过已知点的观测值推断未知点的值,用于填充数据空白区域或生成连续的表面。
空间统计学的主要方法包括空间自相关分析、空间群集分析、局部空间统计分析和空间插值分析等。
空间自相关分析用于研究地理现象之间的空间关联性,包括全局自相关和局部自相关。
全局自相关是通过计算整个研究区域内地理现象的相关性来评估地理现象的整体空间分布规律;局部自相关是通过计算每个地理现象邻近区域内地理现象的相关性来评估地理现象的局部空间分布规律。
空间群集分析用于研究地理现象的空间模式,包括空间聚集和空间分散。
空间聚集分析通过计算地理现象的相似性指数来判断地理现象是否聚集在一起;空间分散分析通过计算地理现象的离散性指数来判断地理现象是否分散。
局部空间统计分析用于研究地理现象的空间异质性,包括局部自相关和局部群集。
局部自相关分析通过计算每个地理现象邻近区域内地理现象的相关性来评估地理现象的局部空间关联性;局部群集分析通过计算地理现象的局部空间聚集程度来评估地理现象的局部空间模式。
空间插值分析用于推断未知点的值,包括确定性插值和随机插值。
确定性插值通过已知点的观测值进行插值,生成连续的表面;随机插值通过已知点的观测值进行随机抽样,生成概率分布。
在GIS分析中,空间统计学分析能够帮助人们更好地理解和使用地理数据,发现地理现象的空间规律和关联关系,为决策支持和空间规划提供科学依据。