空间数据与空间分析不确定性原理(史文中著)思维导图

• 计算地表单元法矢量
i jk nij a b xa ya za
xb yb zb ( ya zb yb za )i ( xb za xa zb ) j ( xa yb xb ya )k
写成坐标表示法为：
nij y(zi1, j zi, j1 zi1, j1 zi, j ),x(zi1, j1 zi, j zi1, j zi, j1),2xy
➢ 空间分析的根本目的
通过对空间数据的深加工，获取新的地理信息。
➢ 空间分析的主要内容 • 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、
栅格相对正北方向的的坡向（从0-360变化）
2、曲面面积的计算
地表单元的曲面面积可用数字高程模型 计算，其计算可看作是所包含各个网络的 表面积之和。
根据空间矢量的几何性质，单元曲面的 面积可以用单元边的中点所建立的矢量a,b 确定的法矢量n的模定义。
地表单元曲面面积（S I,j）可以用该单 元边的中点所建立的矢量及由它们 所确定的法矢量的模来定义。
N
NW
NE
4
3 W
E 3
2
SW
SE
坡向的S综合表示
Grid DEM 上制作坡度、坡向图
在DEM上计算坡度和坡向，就是利用 DEM规则格网上高程数值，来计算出每个 网格点或格网单元的坡度和坡向数值，生 成栅格形式的坡度和坡向数据，可以说坡 度和坡向数据是有DEM派生出来的DTM数 据。

GIS网络分析中涉及的网络是由一系列要素类别组成的，
信 可以度量并能图形表达的网络，又称之为几何网络。图形的
息 特征可以在网络上表现出来，同时也可以在同一个网络中表
系 示出如运输线、闸门、保险丝与变压器等不同性质的数据。
统
一个几何网络包含了线段与交点的连结信息且定义出部
原 分规则，如：哪一个类别的线段可以连至某一特定类别的交 理 点，或某两个类别的线段必须连至哪一个类别的交点。
GIS
15
地 理 信 息 系 统 原 理
GIS
网络数据符号化
16
地
理 2）几何网络要素的编辑
信
添加新的几何网络要素和直接在数据库中添加数据
息 要素是类似的，稍稍不同的是当新的几何网络要素被添
系 统
加到几何网络中的时候，它在空间上和其他网络要素在 空间上的拓扑连接关系将同时由地理数据库自动产生并 同时保存在其中，以便以后分析使用。
系
通过满足必要的条件得到合理的结果。
统
原
网络分析的基础是图论和运筹学。
理
GIS
9
地 二、 网络的组成和建立 理 1）网络的基本组成
信 一般网络的组成
息 GIS中网络的组成
系 （1）结点；
统 （2）链；
原 理
（3）障碍； （4）拐角；
GIS （5）中心；
（6）站点。
பைடு நூலகம்10
地 GIS中网络的组成
理
理 GIS中建立的几何网络的格式是GeoDataBase，将其全部
的数据和组成部分封装在一个文件中。
GIS
13
地 理 三、 ArcGIS网络分析数据的预处理 信 1）网络数据的符号化 息 2）几何网络要素的添加和删除 系 3）网络连通性的变更 统 4）网络可运行性的编辑 原 理

收稿日期:2001-05-22;修订日期:2001-12-06基金项目:香港理工大学科研基金项目No .1.34.9709、国家高技术研究发展计划(863计划)项目No .2001AA 135081和国家自然科学基金项目No .40023004资助。

作者简介:史文中(1963—　),男,副教授,香港理工大学,目前主要从事GIS ,遥感技术应用研究。

发表论文150篇,著作3部。

文章编号:1007-4619(2002)05-0393-08GIS 中属性不确定性的处理方法及其发展史文中1,王树良1,2(1.香港理工大学土地测量与地理资讯学系,九龙香港;2.武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉湖北　430079)摘　要:　属性数据的不确定直接影响决策的准确性和可靠性,特别是对侧重于属性分析的领域。

在研究属性不确定性的基础上,分析了GIS 中的主要处理方法及其研究进展,具体地就基于GIS 的模型、概率论及数理统计学、模糊集合、云理论、粗集等方法及进展进行讨论。

关键词:　属性不确定性;GIS ;研究进展中图分类号:　P208 文献标识码:　A1　引　言GIS 作为一个空间信息决策支持系统,其应用日益广泛(图1)。

在现实世界中,复杂的地理现象并非全都是空间匀质分布的,且实体多相互混杂,甚至很少界限分明。

纯几何意义上的点、线和面在现实世界并不存在。

GIS 采样获取数据有时不易明确地将其分类,只是对现实世界的一种近似描述。

同时,误差一般指测量值或计算值与真实数据或假定真实数据间的差值,可是获取大量空间数据的真值并不容易,甚至有些严格或绝对意义上的真值往往并不存在。

由于现实世界的位置和属性信息的定位、储存、处理、分析、管理大部分都和GIS 有关,故在GIS 应用过程中,空间数据质量中的不确定性问题越来越为人重视。

但是多年来,传统的数据处理方法认为空间分布可以用一组离散的点、线和面来表达,通常假设已经检核了属性数据,并把属性不确定性和位置不确定性隔离讨论。

分析人口分布、消费水平、交通 状况等数据，评估潜在市场的规 模和需求。
为企业提供选址建议，优化资源 配置和提高市场占有率。
犯罪活动的空间数据分析
详细描述
总结词：通过空间数据分析，揭 示犯罪活动的时空规律和特征， 为预防和打击犯罪提供科学依据 。
利用警务数据和GIS技术，分析犯 罪活动的空间分布和热点区域。
探究犯罪活动与人口分布、社会 经济等因素的关联，揭示犯罪活 动的成因和规律。
为警务部门提供情报支持，制定 针对性的防控措施和巡逻计划。
THANKS
感谢观看
空间数据挖掘的方法
包括空间关联规则挖掘、空间聚类、空间分类、时空数据挖掘等 。
空间数据挖掘的应用
在城市规划、环境保护、灾害预测等领域具有广泛的应用价值。
机器学习在空间数据分析中的应用
监督学习
利用已知结果的数据进行训练，建立预测模型，对新的空间数据进行 预测。
无监督学习
通过对无标签数据进行学习，发现数据的内在结构和规律。
空间聚类分析
总结词
将相似的空间数据点聚集成群组
详细描述
空间聚类分析通过将相似的空间数据点聚集成群组，揭示数 据的内在结构和模式。聚类结果可以根据距离度量、密度等 指标进行评估，并用于分类、识别异常值和进行决策支持。
04
空间数据挖掘与机器学习
空间数据挖掘
空间数据挖掘的定义
空间数据挖掘是指从大量空间数据中提取有用信息的过程，这些 信息可以是隐藏的、未知的或非平凡的。
社交媒体数据的获取方式
社交媒体数据可以通过爬虫等技术获取，但需要遵 守相关法律法规和隐私保护原则。
社交媒体数据的处理和分 析
社交媒体数据处理和分析需要针对其特点进 行，包括文本挖掘、情感分析、用户行为分 析等。

• （5）位置和属性综合的不确定性度量： S位置和属性综合的不确定性度量： 带模型；场模型。 带模型；场模型。 • 空间数据不确定性的分析方法： 空间数据不确定性的分析方法： • （1）基于误差传播定律的不确定性分析。 基于误差传播定律的不确定性分析。 • （2）Monte Carlo模拟法。 Carlo模拟法 模拟法。 • （3）灵敏度（输入数据对输出结果的影响） 灵敏度（输入数据对输出结果的影响） 分析。 分析。
4）问题的核心
M.Goodchild(1998)等认为空间数据质 M.Goodchild(1998)等认为空间数据质 量标准（ 量标准（Spatial Data Quality Standard) 的评估要素包括以下七个方面： 的评估要素包括以下七个方面：
（1）数据的产生过程（Lineage) 数据的产生过程（ 位置精度(Positional （2）位置精度(Positional Accuracy) 属性精度(Attribute （3）属性精度(Attribute Accuracy) 完整性(Completeness) （4）完整性(Completeness) （5）逻辑的一致性(Logical Consistency) 逻辑的一致性(Logical 语义精度(Semantic Accuracy)：指图形、 （6）语义精度(Semantic Accuracy)：指图形、 关系或属性序列的语义正确性 现时性(Currentness) (Currentness)： （7）现时性(Currentness)：指数据的观测日期 和更新日期
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ气冷热
雨的大小
风的强弱
人的胖瘦
年龄大小
个子高低
一、模糊集合及其表述
1. 集合的概念

空间不确定性研究综述摘要：介绍了空间不确定性的概念，对空间不确定性的研究内容进行阐述说明并归纳总结其研究方法，对不确定性研究的发展趋势进行分析。

关键词：空间数据；不确定性；GIS；研究1 空间不确定性问题概述空间数据质量的不确定性研究伴随着GIS 的问世而开始，由于人类测量与表达能力的局限性，描述数据的模型只能是对客观实体的一种近似，此外各种空间操作、处理等又会引入新的误差和不确定性，可以说误差的存在是各类观测与分析数据的基本特征。

这往往导致空间特征和空间过程很难被准确确定，从而直接关系到对GIS产品的质量控制，影响了空间数据的反演、多尺度和多角度数据分析和应用建模的效果，影响决策结果的质量。

因此，在GIS初步形成和产品化时，就提出了空间数据的不确定性问题，且被国际上列为地理信息科学界重大基础理论研究课题之一。

在不确定性理论提出的早期，不确定性与误差是近义词，二者在多数情况下可以相互通用。

误差指统计意义下的偏差或错误，而数据不确定性主要指数据“真实值”不能被肯定的程度。

从这个意义看，数据不确定性可以看作是一种更广义与抽象的误差，它既包含随机误差，也包含系统误差和粗差；既包含可度量的误差，又包含不可度量的误差以及数值上和概念上的误差。

不确定性可划分为四类，分别是随机性、模糊性、未确定性和灰色性。

随机性的特点是可重复观察，在观察之前知道所有可能的结果，但不知道到底哪一种结果会出现。

模糊性是指事物的概念本身是模糊的，即一个对象是否符合这个概念难以确定。

就像“一粒”和“一堆”是有区别的两个概念，它们的区别是渐变的，两者之间并不存在明确的界限，这种不确定性就是模糊性。

未确定性是指纯主观上的、认识上的不确定性。

灰色性是指由于事物的复杂性和噪声干扰，人们只能把握部分信息或信息的大致范围，而不知其全部信息或确切的信息量。

2 不确定性的研究内容空间数据不确定性的产生来源十分复杂，空间对象本身可能具有不稳定性，在空间数据的获取、存储、传输、分析等过程中会引入更多复杂的不确定性。

绝对高度H/m
相对高度△H/m
坡度s
＜3°
＜400 400～800 ＞800 ＜100 100 ～ 200 ＞200 ＞200
2020年5月17日3时12分
18
《地理信息系统》
数字高程模型应用
3.地学剖面的绘制和分析
➢建立数字高程模型 ➢确定地形剖面线的位置 ➢剖面线交点的内插计算 ➢地形剖面线及相关地理信息（地质、土壤、 土地利用等）的叠加表示和输出
多边形叠加分析
2020年5月17日3时12分
38
《地理信息系统》
多边形叠合方式：
……
C
32
……
C
43
……
C
…… …… …… ……
线与多边形叠加分析
2020年5月17日3时12分
34
《地理信息系统》
多边形与多边形的叠合分析 多边形与多边形的叠合分析是指将两个不同 图层的多边形要素相叠合，产生一个新的多 边形图层的操作，其结果将原来多边形要素 分割成新要素，新要素综合了原来所有叠加 图层的属性。
2020年5月17日3时12分
5
《地理信息系统》
空间分析源于60年代地理和区域科学的计量革命，在开 始阶段，主要是应用定量（主要是统计）分析手段用于 分析点、线、面的空间分布模式。后来更多的是强调地 理空间本身的特征、空间决策过程和复杂空间系统的时 空演化过程分析。实际上自有地图以来，人们就始终在 自觉或不自觉地进行着各种类型的空间分析。如在地图 上量测地理要素之间的距离、方位、面积，乃至利用地 图进行战术研究和战略决策等，都是人们利用地图进行 空间分析的实例，而后者实质上已属较高层次上的空间 分析。
他在绘有霍乱流行地区所有道路、房屋、饮用 水机井等内容的1：6500比例尺地图上，标出 了每个霍乱病死者的住家位置，得到了霍乱病 死者居住分布图。

空间分析目的是通过对空间数据的分析处理，获取地理对象的 空间位置、空间分布、空间形态、空间演变等新信息。
2
第一节 空间分析概述
二、空间分析的主要内容 由于GIS空间数据库中存储了包含空间特征的空间信息及与应
用相关的专题信息，因此GIS中的空间分析包含: 空间数据的空间特征分析 空间数据的非空间特征分析 空间特征和非空间特征的联合分析
（1）咨询式空间分析
主要根据已有数据实现空间数据的查询检索及集合分析。
（2）产生式空间分析
基于GIS中拓扑关系和空间操作运算、空间统计分析及将GIS作为 通用工具同其他专业模型结合，实现空间数据的模拟和分析。
8
第一节 空间分析概述
3、按空间数据特征看GIS空间分析分类 （1）空间数据的空间特性分析 空间位置分析：指通过空间坐标系中坐标值来确定空间物体的地理 位置。 空间分布分析：空间分布反映了同类空间物体的群体定位信息。 空间形态分析：空间形态反映了空间物体的几何特征，包括形态表 示和形态计算两个方面。 空间关系分析：空间关系反映了空间物体之间的各种关系。 （2）空间数据的非空间特性分析
和模拟空间现象的过程和规律。这类分析采用的方法主要是统计分析 方法，尤其是多元统计分析方法
从方法上，空间数据的非空间特征分析与一般的数据分析并无本质 的差别。在分析过程中，它并不考虑数据抽样点的空间位置，但由于 空间特征数据和非空间特征数据间不可分割的关系，对分析结果的解 释是基于地理空间的，也就是说，其结果常通过地图来反映空间现象 和规律。
3
第一节 空间分析概述
(1)空间数据的空间特征分析 从空间物体的位置、关系等方面去研究空间事物，最后对空
间事物做出定量的空间描述和分析，采用的主要方法为空间统 计学、图论、拓扑学、计算几何、图形学等。

式来计算分级误差的大小，选择级内离差平方和为最小而级间离差平方
和为极大的一种分级方法为最优。
离差：一组数据中的各数据值与平均数之差称为离差。
五.聚类分析


物以类聚、人以群分；
但根据什么分类呢？ 如要想把中国的县分类，就有多种方法

可以按照自然条件来分，比如考虑降水、土地、日照、 湿度等，
也可考虑收入、教育水准、医疗条件、基础设施等指标；
1如何度量距离远近？

三维或者更高维的情况也是类似；只不过三维以上的图 形无法直观地画出来而已。
在饮料数据中，每种饮料都有四个变量值。这就是四维 空间点的问题了。

两个距离概念


按照远近程度来聚类需要明确两个概念： – 一个是点和点之间的距离 – 一个是类和类之间的距离 点间距离有很多定义方式。最简单的是歐氏距离。 当然还有一些和距离相反但起同样作用的概念，比如相 似性等，两点越相似度越大，就相当于距离越短。
是数据的空间统计分析的研究内容。
−
数据的空间统计学既考虑到样本值的大小，又重视样本空
间位置及样本间的距离。
§5 空间统计分析

空间统计分析与经典统计学的内容往往是交叉的。空间统计分析
方法不仅仅限于常规统计方法，还包括利用空间位置的空间自相 关分析。

空间统计分析包括：
– – – – –
常用统计量 数据特征分析（即探索性数据分析） 分级统计分析 空间插值 空间回归分析

从这个意义上讲，空间数据的统计分析在很多方面，与一般的
数据分析并无本质差别。

对空间数据的统计分析结果的解释则必然要依托于地理空间进
行，在很多情况下，分析的结果以地图方式来描述和表达的。

-
5
DTM中属性为高程的要素叫数字高程模型(Digital Elevation Model，简称DEM)。高程是地理空间 的第三维坐标，DEM是地表单元上的高程集合， 通常用矩阵表示，广义的DEM可包括等高线、三 角网等，这里特指由地表网格单元构成的高程矩阵。 DEM是建立DTM的“基础数据”或称为单要素图， 其它要素均可以从 DEM数据直接或间接导出，因此称为“派生数 据”，如：平均高程、坡度、坡向等仍是系统数据 库中存储的一个层面或基本图件。这些层面都是位 置配准的，将它们与其它属性的层面叠置，可以完 成多种资源与环境分析。
对于DTM，只输入和存储数字高程模型DEM，并保 证其精度符合要求，其它派生要素在需要的时候通 过计算得到且精度就可以得到保证。
-
6
DEM的表示方法 某地区地表高程的变化可用多种方法模拟。用数学
定义的表面或点、线影像都可用来表示DEM。 数学分块法
数学方法拟合表面时需依靠连续的三维函数，连续 的三维函数能以高平滑度表示复杂表面。局部 拟合法是将复杂表面分成正方形像元，或面积 大致相同的不规则形状小块，根据有限个离散 点的高程，可得到拟合的DEM。 图形法
或角点的高程值，构成数字高程模型。由于计算 机中矩阵的处理比较方便，特别是以网格为基础 的地理信息系统中高程矩阵已成为DEM最通用 的形式。 网格法的缺点，即：①地形简单的地区存在大量 冗余数据；②如果不改变网格大小，无法适用地 形复杂程度不同的地区。
• 立体像对分析：先进采样法(Progressive Sampling)(消除冗余数据问题）就是通过遥感 立体像对，根据视差模型，自动选配左右影像的 同名点，建立数字高程模型。在产生DEM数据 时，地形变化复杂的地区，增加网格数量(提高 分辨率)，而在地形起伏不大的地区，则减少网 格数量(降低分辨率)。

不确定性原理——人工智能的哲学基础作者：孙二林电邮：sun2lin@日期：2008年6月30日文章编号：NNK2008-6-不确定性原理.doc讨论组：/group/neural-network-knowledgebase目录不确定性原理 (1)目录 (2)前言 (3)〇、概念图 (6)一、不确定性原理 (10)二、上帝掷骰子 (11)三、宇宙坐标系 (20)四、转化炉 (31)五、进化网络 (42)六、生命 (51)七、人类 (58)八、顶点 (66)九、人工智能 (74)前言科学大体可以分为三层，从下往上依次是：基础科学、应用科学、前沿科学。

人工智能（及其近亲人工生命、机器人学）属于前沿科学的范畴，相对于已经发展了几百年的成熟的基础科学和应用科学，人工智能仅有几十年历史，尚处于起步阶段，远未形成坚实的基础和完整的架构。

研究人工智能，应该从哪里入手？这是个问题。

它牵扯到另外一个问题：人工智能到底是什么？人工智能是一台计算机吗？是，又不仅仅是。

人工智能是一段程序吗？是，又不仅仅是。

显然，如果只了解计算机和程序，那最多也就能组装一台电脑、编写一段代码，跟人工智能还差得太远。

人工智能，不仅仅是一台机器，不仅仅是一段代码，甚至不仅仅是一个数学模型。

人工智能之父图灵所创建的图灵机，准确地说是计算机的数学模型，它是实现人工智能的工具和基础，而不是人工智能本身；它是实现人工智能的必要条件，而不是充分条件。

计算机已经出现半个多世纪了，已经非常普及，但几乎所有人都不会认同：它就是人工智能。

我们对人工智能的理解，还远未达到可以进行数学建模的程度。

在不能说清楚人工智能到底是个什么东西之前，就开始建模甚至编程，未免太过草率。

科学，是一座庄严宏伟的大厦。

这座大厦建得越高，承载它的地基就需要挖得越深。

当科学大厦搭建到人工智能这一前所未有的高度时，无疑，它的地基也需要挖掘到前所未有的深度。

人工智能的下一层是什么？计算机科学、生命科学、语言学。