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GIS原理与应用教案——第五章空间查询与空间分析第五章空间查询与空间分析学习要求：掌握1、GIS的数据查询的基本知识2、GIS空间分析模型及其算法§5.1 空间数据的查询一、空间数据查询的含义数据查询是GIS的一个非常重要的功能，定位空间对象、提取对象信息，是地理信息系统进行高层次空间分析的基础。
二、空间数据查询的方式1、基于属性数据的查询：2、基于图形数据的查询：3、图形与属性的混合查询4、模糊查询：5、自然语言空间查询：6、超文本查询7、符号查询三、查询结果的显示方式查询结果的显示环境参数1、显示方式（the display mode）有5种显示方式用语多次查询结果的运算：刷新、覆盖、清除、相交和强调。
2、图形表示（the graphical presentation）用于选定符号、图案、色彩等。
3、绘图比例尺（the scale of the drawing）确定地图显示的比例尺（内容和符号不随比例尺变化）。
4、显示窗口（the window to be shown）确定屏幕上显示窗口的尺寸。
5、相关的空间要素（the spatial context）显示相关的空间数据，使查询结果更容易理解。
6、查询内容的检查（the examination of the content）检查多次查询后的结果。
§5.2 空间数据的统计分析讲述空间数据统计分析中基本统计量的计算和常用统计数据的分类分级算法。
一、属性数据的集中特征数反映属性数据集中特性的参数有：频数：变量在各组出现或发生的次数；频率：各组频数与总频数之比；平均数：反映了数据取值的集中位置；简单算术平均数的计算公式为：加权算术平均数的计算公式为：数学期望：以概率为权值的加权平均数的；中数：对于有序数据集X，如果有一个数x，能同时满足以下两式：则称x为数据集X的中数，记为M。
e若X的总项数为奇数，则中数为：若X的总顶数为偶数，则中数为：众数：众数是具有最大可能出现的数值。
空间数据与数据质量一、引言空间数据是指与地理位置相关的数据，包括地理信息系统（GIS）中的地图、遥感图像、卫星影像等。
在现代社会中，空间数据应用广泛，涉及到城市规划、环境监测、交通管理、农业生产等众多领域。
然而，由于数据的获取、处理和传输过程中存在各种问题，空间数据的质量也受到了很大的影响。
因此，确保空间数据的质量对于正确的决策和有效的应用至关重要。
二、空间数据质量的定义空间数据质量是指空间数据在其生命周期内符合特定需求的程度。
它包括了数据的准确性、精度、完整性、一致性、时效性等多个方面的要求。
下面将对这些方面进行详细介绍。
1. 准确性准确性是指空间数据与真实世界的对应程度。
准确的空间数据应当能够准确地反映地理现象的位置、形状和属性等信息。
例如，在地图中标注一个城市的位置，应当与实际的地理位置相符合。
2. 精度精度是指空间数据表示的地理现象的精确程度。
精确的空间数据应当能够提供足够的细节和精度，以满足用户的需求。
例如，在测量一条河流的长度时，精确的空间数据应当能够提供尽可能准确的测量结果。
3. 完整性完整性是指空间数据包含的信息是否完整。
完整的空间数据应当包含所有相关的地理信息，没有遗漏或缺失。
例如，在一个城市的地图中，完整的空间数据应当包含该城市的所有街道、建筑物、公园等信息。
4. 一致性一致性是指空间数据在不同数据源和不同时间点之间的一致性。
一致的空间数据应当保持相同的标准和规范，以便于数据的集成和比较。
例如，在不同的地图中，同一个地理现象应当具有相同的位置和属性信息。
5. 时效性时效性是指空间数据的更新速度和及时性。
时效的空间数据应当能够及时反映地理现象的变化，以保持数据的有效性和可靠性。
例如，在一个交通监测系统中，时效的空间数据应当能够及时反映道路交通状况的变化。
三、空间数据质量的评估方法为了评估空间数据的质量，可以采用以下几种方法：1. 检查和验证通过对空间数据进行检查和验证，可以发现其中的错误和不一致性。
第5章 空间数据组织与管理空间信息技术包括空间数据获取、空间数据处理和空间数据应用技术三个部分，而空间数据管理必将成为上述三种技术的基础和核心。
在数据获取过程中，空间数据库用于存贮和管理空间信息及非空间信息；在数据处理系统中，它既是资料的提供者，也可以是处理结果的归宿处；在检索和输出过程中，它是形成绘图文件或各类地理数据的数据源。
然而，空间数据以其惊人的数据量及其空间上的复杂性，使得空间数据的组织与管理给传统数据库系统带来巨大挑战。
本章主要介绍空间数据库在数据管理组织方式、空间索引、空间查询语言等方面的技术和特点。
5.1空间数据库概述通用数据库作为文件管理的高级阶段，是建立在结构化数据基础上的。
而空间数据具有其自身的特殊性，这就使得通用数据库管理系统在管理空间数据时表现出较多不相适应的地方，从而空间数据库应运而生。
5.1.1 数据库基础数据库是在应用需求推动下、在计算机软硬件下基础上，经历了人工管理阶段和文件管理阶段之后发展而来的。
数据是描述事物的符号记录，可以是数字形式，也可以是文字、图形、图像、声音、语言等多种表现形式。
人们收集并抽取出应用所需的大量数据后，将其保存起来以供进一步加工处理，抽取有用信息。
随着科学技术飞速发展，人们的视野越来越广，对数据的需求量急剧增加。
过去人们把数据存放在文件柜里，现在借助计算机和数据库技术就能保存和管理大量复杂的数据。
数据库是长期储存在计算机内的、有组织的、可共享的数据集合。
数据库中的数据按一定的数据模型组织、描述和储存，具有较小的冗余度、较高的数据独立性和易扩展性，并可为各种用户共享。
目前，数据库领域中最常用的数据模型有四种：层次模型（Hierarchical Model ）、网状模型（Network Model ）、关系模型（Relational Model ）和面向对象模型（Object Oriented Model ）。
其中层次模型和网状模型统称为非关系模型。
空间数据与数据质量一、引言空间数据是指与地理位置相关的数据，它包括地理信息系统（GIS）所使用的各种数据类型，如地理坐标、地形、地貌、地物属性等。
在现代社会中，空间数据在各个领域中扮演着重要的角色，如城市规划、环境保护、交通管理等。
然而，空间数据的质量对于数据的有效性和可靠性至关重要。
本文将详细介绍空间数据的质量标准和相关的数据质量评估方法。
二、空间数据质量标准1. 精确性：空间数据的精确性是指数据与真实世界的一致性程度。
精确性可以通过比较实际测量值和数据值之间的差异来评估。
例如，通过测量实际地理坐标与空间数据中的坐标进行比较，可以评估空间数据的精确性。
2. 完整性：空间数据的完整性是指数据中是否包含了所有需要的信息。
完整性可以通过检查数据是否存在缺失、空值或者错误值来评估。
例如，在一个城市地图中，如果某个区域的地理要素缺失或者错误，就会影响到数据的完整性。
3. 一致性：空间数据的一致性是指数据中的各个要素之间是否具有逻辑上的一致性。
一致性可以通过检查数据之间的关联关系和逻辑关系来评估。
例如，在一个道路网络数据中，道路之间的连接关系和道路等级应该是一致的。
4. 可用性：空间数据的可用性是指数据是否易于获取和使用。
可用性可以通过检查数据的格式、存储方式和访问方式来评估。
例如，如果数据存储在一个难以访问的数据库中，就会影响到数据的可用性。
5. 可信度：空间数据的可信度是指数据的可靠性和可信程度。
可信度可以通过检查数据的来源、采集方法和数据处理过程来评估。
例如，如果数据来源于可靠的测量仪器和专业人员的采集，就可以提高数据的可信度。
三、空间数据质量评估方法1. 数据采集：在进行空间数据质量评估之前，首先需要进行数据采集。
数据采集可以通过现场测量、遥感技术、地理信息系统等方法进行。
采集到的数据应该包括地理坐标、地物属性、地形、地貌等信息。
2. 数据清洗：数据清洗是指对采集到的数据进行预处理，去除错误、重复、缺失等问题。
空间数据与数据质量一、引言空间数据是指以地理位置为基础的数据，包括地理信息系统 (GIS) 数据、遥感数据、地图数据等。
随着科技的发展和应用领域的扩大，空间数据的重要性日益凸显。
然而，空间数据的质量对于数据的有效性和可靠性至关重要。
本文将介绍空间数据的定义、特点以及数据质量的关键指标和评估方法。
二、空间数据的定义和特点1. 空间数据的定义空间数据是指包含地理位置信息的数据，可以用来描述和分析地理空间现象和地理关系。
它具有地理位置属性和空间关联性，可以通过地理坐标系统进行表示和处理。
2. 空间数据的特点（1）地理位置属性：空间数据与地理位置紧密相关，可以通过经纬度、行政区划等方式进行定位和描述。
（2）空间关联性：空间数据之间存在着地理关系，可以通过空间分析方法来揭示地理现象之间的相互作用和影响。
（3）多源多样性：空间数据可以来自不同的数据源，包括遥感影像、地理信息系统、传感器网络等，具有多样性和复杂性。
（4）大数据量：随着技术的进步，空间数据的获取和存储能力不断提高，数据量巨大，需要有效的管理和处理方法。
三、数据质量的关键指标1. 精度：精度是衡量空间数据与真实世界之间差异的指标，包括位置精度和属性精度。
位置精度表示空间数据的地理位置与真实位置之间的差异程度，属性精度表示空间数据的属性信息与真实情况之间的一致性。
2. 完整性：完整性指空间数据中是否存在缺失、错误或不完整的数据，包括空间位置信息和属性信息的完整性。
3. 一致性：一致性是指空间数据内部和外部之间的逻辑关系是否一致，包括拓扑关系、空间关系和属性关系的一致性。
4. 可用性：可用性是指空间数据是否能够满足用户需求，包括数据的可获取性、可访问性和可操作性。
5. 可信度：可信度是指空间数据的来源和准确性是否可信，包括数据的采集方法、数据源的可靠性和数据处理过程的可追溯性。
四、数据质量评估方法1. 内部评估方法：内部评估方法主要通过对空间数据本身的属性和结构进行评估，包括数据源分析、数据格式验证、数据完整性检查、数据一致性检验等。
