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SuperMap GIS 9D(2019)新特性速览，精彩不容错过——三维篇三维数据模型及三维空间运算●三维数据模型新一代三维GIS技术拓展了二三维一体化数据模型，融合了倾斜摄影、BIM、激光点云等多源异构数据，如图1展示了倾斜摄影模型与道路数据融合匹配的效果。
图1：倾斜摄影模型与道路数据融合匹配新增了不规则四面体网格和体元栅格。
用户可使用三维点集快速构建不规则四面体网格，不规则四面体网格支持插值得到体元栅格。
不规则四面体网格和体元栅格通常用于表达矿床和各种三维场（后者如无线通讯场、温度场、风场等）。
比如空气污染，可根据污染程度进行动态过滤，如图2所示；同时体元栅格支持从不同方向进行动态剖切，如图3所示。
图2：体元栅格按值范围动态过滤（空气污染）图3：体元栅格动态剖切（空气污染）●三维空间运算无论是空间查询、空间运算还是空间分析功能，我们往往需要同时考虑在二维和三维层面上的支持，可以说基于二三维一体化的数据模型，是SuperMap新一代三维GIS技术的坚固基石。
SuperMap GIS 9D(2019)系列产品全面支持三维空间查询、空间运算和空间分析。
云GIS 应用服务器SuperMap iServer 9D(2019)中新增了对三维模型数据集的空间关系查询功能、基于几何对象的三维布尔运算功能、对三维模型数据集的降维计算等等；同时，三维客户端也同步提供了对接服务端三维空间查询、运算、分析功能的接口。
轻量级全功能的“零客户端”三维产品SuperMap GIS 9D(2019)全面丰富了轻量级全功能的“零客户端”三维产品SuperMap iClient3D for WebGL的性能和功能，主要包括：降低了内存和显存占用，支持基于三维实体对象的三维空间查询、三维运算及分析功能；支持对接NetCDF数据格式，以粒子特效方式显示风场运动。
图4：NetCDF数据表达风场运动支持体元栅格附着到建筑物表面，用来模拟表达通讯信号强度等三维场效果。
地理信息系统中的空间分析与建模研究地理信息系统（Geographic Information System，GIS）是一种科技工具，它通过数字化的方式对空间数据进行采集、存储、管理、分析和展示，使得人们能够更加全面、深入、准确地了解、描述和利用地球上的自然、社会和经济现象。
而空间分析与建模则是GIS技术中的重要组成部分，它们通过对地理数据的空间关系、空间特征和空间变化进行定量分析和描述，为城市规划、环境保护、自然资源管理、灾害风险评估等领域的决策和规划提供重要支持。
一、空间分析的基本概念空间分析（Spatial Analysis）是指根据所研究对象在空间中的位置、范围、方向、关系等特征，通过对空间数据进行处理和分析，寻找隐含规律、发现异常现象、预测未来趋势等目的的空间信息处理技术。
空间分析包括空间查询、空间统计、空间插值、空间叠加、空间交互分析等方法，它们可以用来分析地形地貌、地表覆盖、城市规划、农业生产、自然灾害等方面的空间数据，提取有用的信息和知识。
二、空间建模的应用领域空间建模（Spatial Modeling）是指通过对地理数据的属性、特征和关系进行分析和抽象，建立空间现象的理论模型、概念模型、数学模型、模拟模型等，并通过模型验证和应用来揭示反映地理现象的本质规律和内在机制的技术手段。
空间建模包括数据建模、模型建模、规划建模、优化建模等方法，在城市规划、远程遥感、交通运输、地质资源、环境评价等领域都有广泛的应用。
三、空间分析与建模的技术方法空间分析和建模的技术方法不断发展和完善，目前主要采用的方法包括：1、基于栅格和矢量数据的空间分析方法。
栅格数据分析方法适用于数据量大、空间分辨率低、对地形地貌等连续性变量的分析，如高程、坡度、坡向、植被覆盖度的变化等；矢量数据分析方法适用于精度要求高、空间分辨率细、对地物分布的拓扑关系、属性关系、空间距离等有较高要求的分析，如城市规划、车辆路线优化、农业区划等。
ArcGIS入门教程（9）——空间数据制图空间数据制图一、目的了解符号化、注记标注、格网绘制以及地图整饰的意义；掌握基本的符号化方法、自动标注操作以及相关地图的整饰和输出的操作。
对数字地图制图有初步的认识。
二、数据上海市行政区划数据，其中包含DL.shp（道路数据）；DTX.shp（地铁线路数据）；QXJM.shp（县区界面数据）；QXJX.shp（区县界面数据）；QXZF.shp（区县政府点数据）；SXH.shp（双线河数据）；SZF.shp（市政府数据）；shanghai.mxd（加载了所有初始数据的地图文档）三、步骤因为数据没有一个参考坐标系，所以要对每个数据定义一个统一的坐标系，这里我们选择GCS_Xian_1980地理坐标系。
3.1 数据符号化打开“shanghai.mxd”地图文档。
（1）在“区县界面”图层的属性中的【符号系统】中使用【唯一值】符号化，选择字段“NAME”添加所有值，选择合适配色方案，点击确认，结果如图所示。
图1 符号化“区县界面”（2）在“地铁线”图层的符号上设置其符号，将“地铁线”符号更改为Color：黑色，Width：1.5，符号化结果如图2所示。
图2 “地铁线”图层符号化（4）“区县界线”、“区县政府”、“市政府”的符号化与“地铁线”相似，具体为“区县界线”Color：橘黄色、Width：1、样式：虚线6：1”“区县政府”Color：红色、Size：10.00、样式：星型 3；“市政府”Color：红色、Size：18.00、样式：星型 3，符号化结果如图3所示。
图3 符号化“区县界线”、“区县政府”、“市政府”（5）使用与符号化“县区界面”同样的方法对“道路”进行符号化，唯一值字段选择“CLASS”，选择合适的配色方案，分别设置道路宽度分别是1.8、1.5、1.2、1.0，符号化结果如图4所示。
3.2 地图标注（1）在“区县界面”图层打开【属性】，【标注】，勾选上【标注此图层中的要素】，选择“NAME”字段设置符号样式为“国家 2”，结果如图5所示。
使用GIS软件进行地理空间分析与决策支持的技术流程与方法地理信息系统（GIS）是一种强大的工具，可用于地理空间分析与决策支持。
它将地理信息与数字数据相结合，允许用户对现实世界进行分析和解释。
本文将介绍GIS软件在地理空间分析与决策支持中的关键步骤和方法。
1. 数据收集与准备在进行地理空间分析之前，首先需要收集和准备地理数据。
这些数据可以包括地形地貌、土地利用、人口统计和气候等方面的信息。
数据可以从多个来源获得，包括卫星影像、地图、遥感数据和社会经济调查等。
收集到的数据需要进行清洗和整理，以保证数据的准确性和一致性。
2. 空间数据库建立为了有效管理和分析地理数据，需要建立空间数据库。
空间数据库是用来存储和管理地理数据的系统，它可以提供高效的数据查询和处理功能。
在建立空间数据库时，需要定义数据的结构和属性，并设置索引以提高查询效率。
常用的空间数据库软件包括ArcGIS和QGIS等。
3. 空间数据分析空间数据分析是GIS的核心功能之一。
它包括空间查询、地理对象关系分析、空间插值和地图代数运算等。
通过空间数据分析，可以发现地理现象之间的关系和规律。
例如，可以利用空间查询找出某个地区的特定地物类型，如寺庙或学校。
地理对象关系分析可以用来判断两个地理对象之间的关系，如判断一个房屋是否在河流的保护区内。
空间插值可以根据已有的样点数据估算其他位置的值，例如根据气象站的观测数据估算整个地区的气温分布。
地图代数运算可以对地理数据进行合并、相交或差异等操作。
4. 空间模型构建空间模型是一种用来描述和模拟地理现象的技术。
通过构建空间模型，可以对未来发展趋势进行预测和模拟。
常用的空间模型包括地理加权回归模型、空间自相关模型和地理动力模型等。
地理加权回归模型可以用来研究地理现象与其影响因素之间的关系，例如研究人口密度与犯罪率的关系。
空间自相关模型可以用来检测地理现象的空间分布模式，例如寻找集聚区或扩散区。
地理动力模型可以用来模拟地理现象的演变过程，例如模拟城市扩张的趋势和影响。
空间信息数据的处理与分析技术在当前数字时代，空间信息数据的处理和分析技术已经成为了不可或缺的一部分。
无论在GIS（地理信息系统）、测绘、遥感或者其他领域，空间信息数据都扮演着非常重要的角色。
因此，针对空间信息数据的处理和分析技术成为了非常热门的问题。
本文将从空间信息数据的定义、空间信息数据的处理和空间信息数据的分析技术等方面来介绍空间信息数据的处理和分析技术。
一、空间信息数据的定义空间信息数据指的是从地表、地下或者大气层等空间环境中获取的各种信息数据。
这些信息数据往往包括位置、状态、属性、时序等等。
在进行处理和分析时，需要将这些信息数据建立成为空间数据库。
这就需要空间信息数据的规范化、格式化和标准化等操作。
只有通过这些操作，才能让空间信息数据成为更加具有实用价值的数据。
二、空间信息数据的处理技术在对空间信息数据进行处理时，需要通过各种技术手段进行规范化、格式化和标准化等操作。
其中包括数据的清洗、数据的转化和数据的集成等三种基本操作。
1. 数据的清洗数据的清洗是指对原始数据进行去重、去噪、去缺失等操作，让数据更加纯净、准确、完整、可靠。
数据的清洗需要借助数据挖掘技术等手段，自动化地对数据进行筛选、处理和优化，从而排除数据中存在的错误或者异常值，提高数据的质量和准确性。
2. 数据的转化数据的转化是指将原始数据进行格式化和标准化操作，将数据转化成为更加适合空间信息系统处理的格式。
对于不同的数据类型，需要采用不同的转化方法。
其中包括数据的编码转换、坐标系转换、数据格式转换等。
3. 数据的集成数据的集成是指将不同来源的数据集成到一起，形成空间数据库。
数据集成的过程中需要注意保证数据的一致性、稳定性和可用性。
对于重复、存在冲突的数据需要进行匹配、合并和更新等操作。
三、空间信息数据的分析技术空间信息数据的分析技术包括空间数据挖掘、空间数据分析和空间决策支持等三部分。
空间信息数据分析技术能够从数据集中提取有效的信息，通过数据分析和决策支持技术更好地实现空间规划和决策。
GIS空间数据处理与分析GIS（地理信息系统）是一种用于收集、存储、处理和分析地理空间数据的技术。
它通过将地理空间数据与属性数据相结合，可以帮助我们更好地理解地理现象，并做出科学决策。
在本文中，我将介绍GIS空间数据处理与分析的基本原理和一些常见的应用。
其次，GIS空间数据分析是通过使用GIS工具和分析方法对地理空间数据进行探索和解释。
常见的GIS空间数据分析方法包括空间查询、空间统计、空间插值、空间模型和空间决策支持等。
空间查询是指根据地理位置的特征进行数据提取和查询，常用的空间查询包括邻近查询、包含查询和相交查询等。
空间统计是利用统计方法对地理空间数据进行分析，常用的空间统计方法包括聚类分析、热点分析和空间自相关分析等。
空间插值是通过已知的数据点推断未知的地理空间数据，常用的空间插值方法包括反距离加权和克里金插值等。
空间模型是通过建立地理空间数据之间的关系模型来进行分析，常用的空间模型包括回归模型和地理加权回归模型等。
空间决策支持是利用GIS技术对地理空间数据进行可视化和模拟，以支持决策制定和规划设计等工作。
最后，GIS空间数据处理与分析在许多领域有广泛的应用。
例如，在城市规划中，可以使用GIS技术对城市的用地、交通、环境等进行分析，以支持城市规划决策。
在环境监测中，可以利用GIS技术对大气污染、水污染和土壤污染等进行监测和分析，以支持环境保护工作。
在资源管理中，可以利用GIS技术对土地利用、林业、农业和水资源等进行评估和管理，以支持可持续发展。
在灾害管理中，可以利用GIS技术对自然灾害的风险评估、应急响应和恢复规划进行分析，以提高灾害管理的效能。
综上所述，GIS空间数据处理与分析是一种强大的工具，可以帮助我们更好地理解地理现象，指导决策制定，并提高工作效率。
随着GIS技术的不断发展和应用，相信在未来，GIS空间数据处理与分析将在各个领域发挥更重要的作用。
地理信息系统中的空间分析与建模技术研究地理信息系统（Geographical Information System，简称GIS）是一种将地理空间信息与数据管理、分析和展示技术相结合的工具系统。
在地理信息系统中，空间分析与建模技术起着重要的作用，它们能够帮助我们更好地理解地理现象，提供科学的决策支持。
空间分析是指在GIS中对空间数据进行处理、分析和计算的过程。
它利用地理数据的空间关系，通过空间统计、空间查询、空间插值等方法，获取地理数据之间的联系和规律。
空间分析可以帮助我们识别地理特征和模式，探索地理问题的背后原因，并提供解决问题的方案。
在地理信息系统中，空间建模是指将地理现象抽象成数学模型，通过模型进行地理现象的模拟、预测和优化。
空间建模可以帮助我们理解地理过程的本质，揭示隐藏在地理现象背后的规律，并为决策制定提供依据。
常用的空间建模方法包括空间回归模型、地理加权回归模型、神经网络模型等。
空间分析与建模技术在地理信息系统中有着广泛的应用。
例如，在城市规划领域，可以利用GIS中的空间分析与建模技术，模拟城市扩张过程，评估不同规划方案对城市发展的影响，优化城市布局。
在环境保护领域，可以利用GIS中的空间分析与建模技术，分析环境污染的扩散范围和影响，预测未来的环境变化趋势，制定相应的环保政策。
除此之外，空间分析与建模技术还可以应用于交通规划、资源管理、灾害防治等领域。
例如，在交通规划领域，可以利用GIS中的空间分析与建模技术，评估交通网络的畅通度，优化交通流分布，提高交通效率。
在资源管理领域，可以利用GIS中的空间分析与建模技术，评估资源开发利用的可行性，制定合理的资源管理策略。
在灾害防治领域，可以利用GIS中的空间分析与建模技术，模拟灾害发生的概率和影响范围，制定相应的防灾预案。
然而，空间分析与建模技术也面临着一些挑战和问题。
首先，地理信息的质量和准确性对于空间分析与建模的结果具有重要影响，因此需要采取合适的质量控制措施。
《地理信息系统基础》课程标准1、课程概述1.1课程标识课程代码：63116015课程名称：地理信息系统基础课程性质：必修课程类别：职业技术基础课程开课学期：第一学期。
授课学时：总学时：32。
其中理论学时：22；实践学时：10。
1.2课程定位《地理信息系统基础》使学生了解和掌握地图为基础管理和分析空间数据的技术，以方便处理国土整治、区域规划、可持续发展等宏观的辅助决策信息，作为生产、管理和决策的依据。
课程主要内容包括：空间数据模型与数据结构、空间数据获取、空间数据处理、空间数据组织与管理、空间分析的基本方法、数字地形模型及其应用、空间建模与空间决策支持、地理信息系统产品输出及可视化等。
本课程是一门综合性很强的专业基础课，在学习本课程之前应先修：《计算机应用基础》、《测量学》课程；通过本课程的学习，为其后继课程《电子地图原理与应用》、《空间数据库》、《GIS二次开发》的学习奠定基础。
为学生定岗实习、毕业后能胜任岗位工作起到必要的支撑作用。
1.3课程设计思路本课程在内容组织与安排上遵循学生职业能力培养的基本规律，以真实的工作任务及工作过程为载体，按工作过程组织教学，将工作任务设计成“学习项目”，采用项目化教学，按项目分别采用任务驱动、项目导向等教学模式。
课程教学方法以有利于课程内容的学习和取得良好的教学效果为原则，主要采用多媒体课件演示、自学和讨论、上机实习等形式。
其中多媒体课件主要用于课程要点、难点的讲解，图形图像资料和模拟演示等，预制的课件条理清晰、利于更新，信息量大，效果远远超过传统授课方式，作为课堂授课辅助工具效果明显；自学和讨论要求学生通过网络课件、资料阅读和习题完成非重点难点和描述性内容的学习，自学效果通过讨论、提问、批改作业等方式予以检查；上机实习广泛地采用了网络和计算机辅助教学等现代教育技术，在网上公布所有教学资源，包括教学大纲、中英文教案、多媒体电子教材、网络课程教材、实习教材、实习指导书、习题集等，同时设计了“网上答疑”与“网上讨论”等栏目，为学生提供了多种可供选择的学习方式，充分体现“互动教学”的特点。
