MapgisK9空间回归分析PPT

第七章MAPGIS空间分析教学目的与要求通过本章的学习，要求进一步了解空间分析功能，掌握MAPGIS下矢量数据的空间分析方法，属性分析方法，三维模型分析方法；熟悉DTM分析模型，掌握GRD模型与TIN 模型分析方法、及其具体应用；了解网络管理及网络分析，掌握网络输入编辑方法，熟悉并掌握连通性检查、路径分析、资源分配、查询统计、动态分段等网络分析功能，了解中心、站点、障碍、阀门、网线需求、网线权值、转角权值的设置等。

教学重点MAPGIS空间分析DTM分析及其应用MAPGIS网络分析内容提要7.1MAPGIS空间分析7.2数字地面模型7.3MAPGIS网络录入7.4MAPGIS网络分析7.1 MAPGIS空间分析空间分析子系统提供了一系列数据操作功能，如空间分析、属性分析、数据检索以及三维模型分析等功能。

借助于这些功能，用户能够从原始数据中图示检索或条件检索出某些实体数据，还可以进行空间迭加分析，以及对各类实体的属性数据进行统计。

用户可重复使用各种分析工具，最终得出希望的结果。

空间分析子系统主要功能：空间分析，属性分析，数据检索及三维模型分析等功能。

7.1.1 空间分析矢量空间分析分为：迭加分析缓冲区分析多层立体迭置7.1.2 属性分析属性分析的对象可以是属性，也可以是表格，属性和表格的区别在于属性附属于空间数据，不是独立的，而表格则不存在这样的依赖关系，是独立的数据体。

各种属性分析都形成一个结果表。

属性分析的主要功能有：单属性统计单属性统计是对所选文件属性（或表格）的某个数值型字段，统计图元总数，该字段总和、最大值、最小值、平均值以及所统计图元（或表格行）数。

并将统计结果保存在表格数据缓冲区中，然后显示统计结果，用户可将该结果（*.WB）存盘和打印。

最后关闭表格显示窗口。

表格缓冲区中的内容，在下一次分析时，自动冲掉前一次统计分析的结果。

该统计结果缓冲区在系统结束时自动清除。

单属性累计统计先由用户选择文件属性（或表格）的某个数值型字段；系统将该字段最小值和最大值构成的范围等分成13等分，然后统计每一等分内的累加数，最后按用户所选的图形形式（如横向或纵向、直方图或立体直方图、饼图或立体饼图以及折线图等）予以显示统计结果。

数量地理学的研究方法：
1 2 3
地理系统分析 随机数学方法 地理系统数学模拟
地理系统分析
地理系统分析是指扬弃地理事物繁琐的枝 节，抽象出地理事物在结构与功能上的主线，揭 示地理事物动态演变的方向与强度，预测其状态 变化和稳定性程度，将复杂、高级的地理系统简 化为次一级简单的系统，进而探讨地理要素之间 的数量关系。 一般是首先列出所研究等级系统的要素清 单，根据地理系统的实际绘出各要素的联系框图， 再以定量方法研究系统要素之间的关系。
0.00E+00 1988 1988
2004
20032019
2035 2018
2050
2033
2048
Year sustainable development mode economy fast developing mode natural development mode
(a)
1.40E+09 1.20E+09 1.00E+09 8.00E+08 6.00E+08 4.00E+08 2.00E+08 0.00E+00 1988 1988
irrigation area grassland increase build-up land increase grassland increase water decrease fuel demand difference between supply and demand wetland forestland fuel
传统地理学分析方法所采用的推理方式以经验 归纳型综合为主，以观察材料和事实为基础，由直 接的类推得出现实世界的结论，这一方法难以回避 特殊情况或解释者的主观好恶问题。 而数量地理学以理论演绎为主，整个研究过程 经历了提出假设、建立模式、检验假设和建立理论 四个步骤，符合感性－理性－实践这一认识的过程 规律。 与地理学传统的思维模式相比，地理数量方法 有着明显的优势（见下页）。

Mapgis K9相对于6.x实用功能汇总版本V2.0软件参照版本：Mapgis K9 SP2 20111230Mapgis K9 SP3 201204012012-04-23目录一、操作界面及菜单选项 (1)二、K9相对6.x的注意事项： (1)2.1 术语的对比 (1)2.2 数据的导入和导出 (2)2.2.1数据导入 (2)2.2.2数据导出 (3)2.3 系统库 (4)2.3.1系统库升级 (4)2.3.2图例板升级 (6)2.4 添加图层 (6)2.5 直接打开6.x文件数据 (7)2.6 目录环境 (8)2.7 合并图层 (9)2.8 数据保存 (9)2.9 还原显示 (10)2.10 图层名称修改 (10)2.11 层编辑 (11)三、功能点对比 (11)3.1 地图文档（工程）操作 (11)3.1.1 多地图浏览 (11)3.1.2 图层分组 (12)3.1.3 图层移动 (12)3.1.4 动态投影 (13)3.1.5 动态注记（整体管理） (13)3.2 图层操作 (14)3.2.1 单个图层状态控制 (14)3.2.2 属性表 (14)3.2.3 显示控制 (16)3.2.4 按层分离图元 (16)3.2.5 重置空间范围 (17)3.2.6 图层属性（数据源、常规和动态注记） (17)3.2.7 图层属性（显示） (18)3.3 图元编辑 (19)3.3.1 点、线、区图元的精确输入、移动、旋转、复制 (19)3.3.2 清除重叠点 (20)3.3.3 沿线布点（提取线节点坐标） (20)3.3.4 字符串的连接和剪断 (21)3.3.5 优化造解析组合线 (21)3.3.6 造双线 (21)3.3.7 手动提取线 (22)3.3.8 统改线方向 (22)3.3.9 钝化拐角 (22)3.3.10 分割区 (22)3.4 通用编辑 (23)3.4.1 选择图元 (23)3.4.2 参数属性互转(可批量处理) (23)3.4.3 格式刷 (24)3.4.4 裁剪（工程裁剪） (24)3.4.5 合并图元 (25)3.4.6 空间查询和交互式空间查询 (25)3.4.7 量算 (26)3.4.8 组合要素和分解要素 (27)3.4.9 按接边条接边 (27)3.5 系统库管理 (27)3.5.1 符号库管理 (27)3.5.2 符号拷贝 (29)3.5.3 符号回收站 (29)3.5.4 编辑颜色库（查找及编辑） (30)3.5.5 编辑字库 (31)3.6 工具 (31)3.6.1 图幅处理（计算图幅号、计算图幅参数和新旧图幅号转换） (31)3.6.2参数检查 (32)3.7 视图 (33)3.7.1 图例板（tip提示及视图设置） (33)3.7.2 图例板（图例分类码关联图层） (33)3.7.3 编辑工具箱 (34)3.7.4 鹰眼 (34)3.7.5 皮肤 (35)3.7.6 书签视图 (35)3.7.7 选择集视图 (36)3.8 设置 (37)3.8.1 目录环境 (37)3.8.2 编辑参数 (37)3.8.3 视窗选项 (38)3.8.4 配置快捷键 (39)3.9 输出打印 (40)3.9.1 整饰工具 (40)3.9.2 输出栅格图片 (40)3.9.3 选择输出工具 (41)3.10 数据转换 (42)3.11工具栏及其它 (43)3.11.1 地图比例尺显示方式 (43)3.11.2 图层数据范围浏览 (43)3.11.3 指定显示范围和显示比率 (44)3.11.4 视图旋转 (44)3.11.5 添加插件（7.x模式） (44)3.11.6 页面缓冲工具 (45)四、常见问题解决方法 (47)4.1 . 所加载图层的符号库不一致 (47)4.2 . 该类被打开多次，为保证数据安全，只能浏览属性结构！ (48)4.3 . 文档的保存和另存的区别 (48)4.4 . 6.x和K9的同机安装 (48)一、操作界面及菜单选项1.Mapgis K9地图编辑器基本保留了6.x系列的操作界面及菜单功能项，让6.x老用户在初次使用K9时不会感到陌生。

空间回归模型可以揭示空间数 据之间的复杂关系，并帮助我 们更好地理解地理现象的分布 和变化。
空间回归模型的重要性
空间回归模型能够考虑地理位置之间的相互影响，从而更准确地预测地理现象的变 化。
它可以帮助我们理解地理现象的分布和变化规律，为政策制定和资源分配提供科学 依据。
空间回归模型还可以用于解决实际问题，如城市规划、环境保护、经济发展等领域。
案例二：空气质量影响因素分析
总结词
利用空间回归模型，研究空气质量与地理位置、气象条件、工业污染等因素之间的关联， 评估不同地区空气质量状况。
详细描述
在空气质量影响因素分析中，空间回归模型被用来研究空气质量与地理位置、气象条件、 工业污染源等多种因素之间的关联。通过建立模型并分析相关数据，可以评估不同地区
详细描述
支持向量回归模型利用支持向量机的核函数来构建最优超平 面，能够处理高维数据和解决非线性问题。它适用于处理复 杂数据和解决非线性回归问题的场景。
决策树回归模型
总结词
决策树回归模型是一种基于决策树的 回归模型，通过构建树状结构来对数 据进行分类和回归预测。
详细描述
决策树回归模型利用决策树的训练过 程来构建预测模型，能够处理具有复 杂特征的数据集。它适用于处理具有 多种特征和属性的数据集，以及需要 分类和回归预测的场景。
04
空间回归模型的实现步骤
数据准备
数据收集
数据转换
收集相关空间数据，包括地理位置、 特征变量等。
对数据进行必要的转换，以便更好地 适应模型。
数据清洗
处理缺失值、异常值和重复数据，确 保数据质量。
模型选择与参数设置
模型选择
根据研究问题和数据特点选择合适的空间回归模型。