GIS空间分析导论
第一节 空间数据
一、空间数据的基本概念及内容
地理信息系统能够飞速发展和广泛应用，主要原因就是其具有管理空间数据，并利用空间数据进行空间分析，为各行各业服务的能力。空间数据（也称地理数据）是地理信息系统的一个主要组成部分。
空间数据是指以地球表面空间位置为参照的自然、社会和人文经济景观数据，可以是图形、图像、文字、表格和数字等。它是GIS所表达的现实世界经过模型抽象后的内容，一般通过扫描仪、键盘、磁带机或其它通讯系统输入GIS。
在GIS中，空间数据主要包括：
1、 空间实体的位置
即在某一个已知坐标系中的几何坐标，标识了地理现象在自然界或某个地图区域的空间位置，如经纬度、平面直角坐标、极坐标等。
对空间实体的位置进行描述，必须对其进行抽象表示。一般来说，在二维分析空间，根据分析问题的尺度，我们把自然界中的物体抽象为点、线、面三种，在三维分析空间，则区分为点、线、面、体四种。
2、空间实体的关系
实体之间的关系通常包括：①度量关系，如两个实体之间距离的远近；②延伸关系（或方位关系），定义了两个实体之间的方位；③拓扑关系，定义了两个实体之间的关联、邻接、包含关系。
3、空间实体的非几何属性
一般简称属性，是指与地理实体相关联的地理变量或地理意义。属性分为定性和定量两种，定性数据包括名称、类型、特性等，如地貌类型、土地利用类型、行政区划等，定量数据包括数量、级别等，如土地面积、道路长度、人口数量、高程等；非几何属性一般是经过抽象、概括，通过分类、量算、统计得到。地理信息系统中的分析、检索大部分都是通过对属性的操作运算实现的，因此，属性数据的分类系统、量算指标、准确性对系统功能的实现有较大的影响。
4、空间实体的时间特征
指现象或空间实体随时间的变化。空间实体的位置数据和属性数据相对于时间来说，常常呈相互独立的变化，即在不同的时间，空间位置不变，但是属性特征可能已经发生变化，或者相反。
地理信息系统空间分析的基本方法
GIS空间分析的内涵极为丰富，包括空间查询、空间量测、叠置分析、
缓冲区分析、网络分析、空间统计分类等多个方面。GIS 空间分析技术方
法包括以下两大类：
空间基本分析
基于空间图形数据的分析计算，即基于图的分析。该分析功能与GIS 其
他功能模块有紧密联系，技术发展也比较成熟。主要有空间信息量算、缓
冲区分析、空间拓扑叠置分析、网络分析、复合分析、邻近分析及空间联
结、空间统计分析等。
空间模拟分析
也称为专业型空间分析。该技术解决应用领域对空间数据处理与输出
的特殊要求，空间实体和关系通过专业模型得到简化和抽象，而系统则通
过模型进行分析操作。目前GIS 在该领域的研究相对落后，尚未形成一个
统一的结构体系。
编辑本段地理信息系统空间分析的发展趋势
GIS 技术的应用极大地促进了空间分析的需求和应用。GIS 应用的最
高目标是空间决策支持，而空间决策支持的核心必然是空间分析。因此，
基于GIS 的空间分析的发展方向为：
由空间分析向时空分析领域拓展
万事万物均处在一定的时空坐标系中，时间、空间和属性是地理实体
的3 个基本特征，时空（Spatio-temporal）分析是指用于描绘随时间动态
变化的空间物体和空间现象特征的一系列技术，其分析结果依赖于事件的
时空分布。时空数据库模型的研究起步于20 世纪90 年代，由于时空数据
库的复杂性，对它的研究目前仍处于理论阶段，尚无成熟的商品化软件平
台问世，故建立在其上的时空分析进展缓慢。随着近期计算机技术和GIS 的
飞速发展，作为客观现实世界抽象和表示的时空数据模型日渐成为人们关
注的热点课题。
时空分析的有效模型
基于GIS 的空间分析和CI 的融合，将该领域拓展到计算科学、统计
学、数学、物理学、神经系统科学、认知学、电子工程、计算地理学等领域，使得GIS 可以将这些学科的最新成果应用于空间决策支持。另外，CI 技
术之间的相互结合更加拓展了空间分析的应用领域，如模糊逻辑与模糊神
gis空间分析原理与方法
GIS（地理信息系统）是一种以地理空间数据为基础，利用计算机技术进行数据管理、空间分析和空间可视化的系统。GIS空间分析是GIS系统中最核心和重要的功能之一，它基于地理空间数据，通过一系列的理论和方法，揭示地理现象之间的空间关系和规律。本文将介绍GIS空间分析的原理和方法。
一、GIS空间分析的原理
GIS空间分析的原理包括空间对象和空间关系。
1. 空间对象
在GIS中，地理空间数据可以表示为不同的空间对象，如点、线、面等。每个空间对象都有其特定的几何形状和属性信息。
2. 空间关系
空间关系指的是空间对象之间的相对位置和相互作用。常见的空间关系有邻接关系、包含关系、重叠关系等。空间关系能够帮助我们理解地理现象之间的联系和相互影响。
二、GIS空间分析的方法
GIS空间分析方法包括空间查询、空间统计、空间插值和空间模型等。
1. 空间查询 空间查询是根据特定的空间条件，在地理空间数据集中提取与条件匹配的数据信息。常见的空间查询操作有点查询、线查询和面查询等。
2. 空间统计
空间统计是通过对地理空间数据的属性信息进行统计和分析，揭示地理现象的空间分布和规律。常见的空间统计方法有点密度分析、热力图和聚类分析等。
3. 空间插值
空间插值是通过已知的有限样本点，推算未知位置处的属性值。常见的空间插值方法有反距离加权插值法、克里金插值法和样条插值法等。
4. 空间模型
空间模型是对地理现象和过程进行建模和模拟，从而预测和分析未来的空间变化。常见的空间模型有流域模型、土地利用模型和城市增长模型等。
三、GIS空间分析的应用
GIS空间分析在各个领域都有广泛的应用，如城市规划、环境保护、农业管理和风险评估等。
1. 城市规划
GIS空间分析可以帮助城市规划师分析和评估不同用地类型之间的空间关系，进行最优用地布局和交通规划。 2. 环境保护
GIS空间分析可以用于环境监测和评估，分析污染源的扩散范围和影响程度，制定环境保护措施和应急预案。
空间分析的方法
空间分析是地理信息系统（GIS）中非常重要的一部分，它通过对地理数据的处理和分析，帮助人们更好地理解和利用地理空间信息。在空间分析中，有许多方法可以帮助我们深入了解地理现象和解决空间问题。本文将介绍几种常见的空间分析方法，包括空间关联分析、空间插值分析和空间模式分析。
首先，空间关联分析是一种通过统计方法来探索地理现象之间的关系的方法。它可以帮助我们发现地理现象之间的空间相关性，比如某种现象在空间上的分布是否存在某种模式或规律。在进行空间关联分析时，我们通常会使用Pearson相关系数或Spearman秩相关系数来衡量地理现象之间的相关性程度。通过空间关联分析，我们可以更好地理解地理现象之间的关系，为决策提供科学依据。
其次，空间插值分析是一种通过已知的地理数据来推算未知位置的值的方法。在现实生活中，我们经常会遇到一些地理现象的数据点不全的情况，这时就需要利用空间插值分析来推算这些缺失的数据。常见的空间插值方法包括克里金插值、反距离加权插值和径向基函数插值等。这些方法可以根据已知的数据点的空间分布情况，来推算出未知位置的值，从而填补数据的空白，为后续的空间分析和决策提供支持。
最后，空间模式分析是一种用来探索地理现象在空间上的分布模式的方法。在进行空间模式分析时，我们通常会使用集聚指数（如Moran's I指数和Getis-Ord Gi指数）来衡量地理现象在空间上的集聚程度。通过空间模式分析，我们可以发现地理现象的空间分布是否存在聚集现象，从而帮助我们更好地理解地理现象的空间特征。
综上所述，空间分析是地理信息系统中非常重要的一部分，它通过各种方法来帮助我们深入了解地理现象和解决空间问题。空间关联分析可以帮助我们发现地理现象之间的关系，空间插值分析可以填补数据的空白，空间模式分析可以揭示地理现象的空间分布特征。通过这些方法的应用，我们可以更好地利用地理信息系统来支持地理决策和规划工作，为社会发展做出贡献。
