《空间数据分析》总结复习.ppt

《空间数据库原理》第一章数据库1、空间数据库：①提供结构用于存储和分析空间数据②空间数据由多维空间的对象组成③在标准数据库中存储空间数据需要大量的空间，从一个标准数据库中检索查询空间数据需要很多时间并且很累赘，通常导致很多错误。

2、DBMS:（数据的操作系统）一种操纵和管理数据库的大型软件，用于建立、使用和维护数据库。

SDBMS：增加了处理空间数据功能的DBMS。

①在它的数据模型中提供空间数据类型和查询语言②至少在执行时支持提供空间数据类型：空间索引；空间链接有效的算法。

在地理信息系统中为什么要研究专门的空间数据库系统？1.空间数据库能提供结构存储和空间数据分析2.空间数据库包含多面空间的对象3.在标准数据库中存储空间数据会需要过多的空间4.标准数据库的查询反馈和空间数据分析会消耗过多时减并且留下大量错误空间5.空间数据库能提供更多有效率的存储和空间数据分析3、哈希（Hash）函数：一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。

质数除余法（直接取余法）：f(x):=x mod maxM ;maxM一般是不太接近2^t的一个质数。

乘法取整法：f(x):=trunc((x/maxX)*maxlongit) mod maxM，主要用于实数。

平方取中法：f(x):=(x*x div 1000 ) mod 1000000);平方后取中间的，每位包含信息比较多。

第二章数据库基本原理1、数据模型Data Model：关于数据基础或对象以及他们之间的关系的抽象描述被表示在一个数据库中。

3、概念数据模型：也称语义模型，关于实体和实体间联系的抽象概念集，用统一的语言描述、综合、集成的用户视图。

2、数据字典：是指对数据库的内容包括数据项和属性码定义，是元数据的重要组成部分。

（是指对数据的数据项、数据结构、数据流、数据存储、处理逻辑、外部实体等进行定义和描述，其目的是对数据流程图中的各个元素做出详细的说明。

）Metadata：是描述数据的数据，主要是描述数据属性的信息，用来支持如指示存储位置、历史数据、资源查找、文件记录等功能。

空间分析的概念空间分析：是基于地理对象的位置和形态特征的空间数据分析技术，其目的在于提取和传输空间信息。

包括空间数据操作、空间数据分析、空间统计分析、空间建模。

空间数据的类型空间点数据、空间线数据、空间面数据、地统计数据属性数据的类型名义量、次序量、间隔量、比率量属性：与空间数据库中一个独立对象（记录）关联的数据项。

属性已成为描述一个位置任何可记录特征或性质的术语。

空间统计分析陷阱1）空间自相关：“地理学第一定律”—任何事物都是空间相关的，距离近的空间相关性大。

空间自相关破坏了经典统计当中的样本独立性假设。

避免空间自相关所用的方法称为空间回归模型。

2）可变面元问题MAUP：随面积单元定义的不同而变化的问题，就是可变面元问题。

其类型分为：①尺度效应：当空间数据经聚合而改变其单元面积的大小、形状和方向时，分析结果也随之变化的现象。

②区划效应：给定尺度下不同的单元组合方式导致分析结果产生变化的现象。

3）边界效应：边界效应指分析中由于实体向一个或多个边界近似时出现的误差。

生态谬误在同一粒度或聚合水平上，由于聚合方式的不同或划区方案的不同导致的分析结果的变化。

（给定尺度下不同的单元组合方式）空间数据的性质空间数据与一般的属性数据相比具有特殊的性质如空间相关性，空间异质性，以及有尺度变化等引起的MAUP效应等。

一阶效应：大尺度的趋势，描述某个参数的总体变化性；二阶效应：局部效应，描述空间上邻近位置上的数值相互趋同的倾向。

空间依赖性：空间上距离相近的地理事物的相似性比距离远的事物的相似性大。

空间异质性：也叫空间非稳定性，意味着功能形式和参数在所研究的区域的不同地方是不一样的，但是在区域的局部，其变化是一致的。

ESDA是在一组数据中寻求重要信息的过程，利用EDA技术，分析人员无须借助于先验理论或假设，直接探索隐藏在数据中的关系、模式和趋势等，获得对问题的理解和相关知识。

常见EDA方法：直方图、茎叶图、箱线图、散点图、平行坐标图主题地图的数据分类问题等间隔分类；分位数分类：自然分割分类。

空间分析得概念 空间分析：就是基于地理对象得位置与形态特征得空间数据分析技术，其目得在于提取与传输空间信息。

包括空间数据操作、空间数据分析、空间统计分析、空间建模。

空间数据得类型 空间点数据、空间线数据、空间面数据、地统计数据属性数据得类型 名义量、次序量、间隔量、比率量属性：与空间数据库中一个独立对象（记录）关联得数据项。

属性已成为描述一个位置任何可记录特征或性质得术语。

空间统计分析陷阱1）空间自相关：“地理学第一定律”—任何事物都就是空间相关得，距离近得空间相关性大。

空间自相关破坏了经典统计当中得样本独立性假设。

避免空间自相关所用得方法称为空间回归模型。

2）可变面元问题MAUP ：随面积单元定义得不同而变化得问题，就就是可变面元问题。

其类型分为：①尺度效应：当空间数据经聚合而改变其单元面积得大小 、形状与方向时，分析结果也随之变化得现象。

②区划效应：给定尺度下不同得单元组合方式导致分析结果产生变化得现象。

3）边界效应：边界效应指分析中由于实体向一个或多个边界近似时出现得误差。

生态谬误 在同一粒度或聚合水平上，由于聚合方式得不同或划区方案得不同导致得分析结果得变化。

（给定尺度下不同得单元组合方式）空间数据得性质 空间数据与一般得属性数据相比具有特殊得性质 如空间相关性，空间异质性，以及有尺度变化等引起得MAUP 效应等。

一阶效应：大尺度得趋势，描述某个参数得总体变化性；二阶效应：局部效应，描述空间上邻近位置上得数值相互趋同得倾向。

空间依赖性：空间上距离相近得地理事物得相似性比距离远得事物得相似性大。

空间异质性：也叫空间非稳定性，意味着功能形式与参数在所研究得区域得不同地方就是不一样得，但就是在区域得局部，其变化就是一致得。

ESDA 就是在一组数据中寻求重要信息得过程，利用EDA 技术，分析人员无须借助于先验理论或假设，直接探索隐藏在数据中得关系、模式与趋势等，获得对问题得理解与相关知识。

常见EDA 方法：直方图、茎叶图、箱线图、散点图、平行坐标图主题地图得数据分类问题 等间隔分类；分位数分类：自然分割分类。

空间分析知识点总结一、概述空间分析是地理信息系统(GIS)中的一个重要领域，它旨在对数据进行空间分析和空间建模，以揭示地理现象之间的空间关系和模式。

空间分析的核心思想是地理现象具有空间相关性，即地理现象在空间上是有规律可循的。

因此，通过空间分析可以帮助我们更好地理解地理现象的分布、变化和关联，以及预测未来的发展趋势。

本文将就空间分析的相关知识点进行总结和梳理。

二、空间数据1. 空间数据类型空间数据可以分为矢量数据和栅格数据两种类型。

矢量数据是以点、线、面等基本要素来表示地理现象的数据类型，适合表示地理要素的几何形状和拓扑关系；栅格数据则是以二维网格的形式来表示地理现象的数据类型，适合表示地理现象的连续分布。

2. 空间数据结构常见的空间数据结构包括点、线、面和多点、多线、多面等复合结构。

这些数据结构都具有特定的几何表示形式和空间拓扑关系，能够准确地描述地理现象的形状和空间位置。

三、空间分析方法1. 空间关联分析空间关联分析是研究地理现象之间的空间相关性和依存性的方法，主要包括空间自相关分析、地理加权回归分析等。

通过空间关联分析，可以揭示地理现象的空间分布规律和相互影响关系，为我们理解地理现象提供重要参考。

2. 空间插值分析空间插值分析是一种通过已知的点数据来推断未知位置上的数值的方法，主要包括反距离加权插值、克里金插值、样条插值等。

通过空间插值分析，我们可以根据局部观测值推断整个区域的数值变化情况，从而对地理现象的空间分布进行预测和模拟。

3. 空间统计分析空间统计分析是一种基于空间数据进行统计分析的方法，主要包括空间集聚度、空间自回归、空间平滑等。

通过空间统计分析，可以揭示地理现象的空间分布规律和空间关联性，为我们理解地理现象的空间变化提供重要依据。

4. 空间网络分析空间网络分析是一种基于网络结构进行空间分析的方法，主要包括路径分析、服务区分析、网络优化等。

通过空间网络分析，可以解决路径规划、物流配送、交通规划等实际问题，为我们优化空间配置提供重要参考。

第一早空间分析概念：GIS空间分析是从一个或多个空间数据图层获取信息的过程。

空间分析是集空间数据分析和空间模拟于一体的技术，通过地理计算和空间表达挖掘潜在空间信息，以解决实际问题。

空间分析在GIS中的地位与作用：空间分析是GIS的核心，也是核心功能，是GIS领域的理论性和技术性都很强的分支，是提升GIS的理论性十分重要的突破口，空间分析是地理信息系统的主要特征，是评价一个地理信息系统的主要指标之一。

第■早空间分析的基本理论：空间关系理论，空间认知理论，空间推理理论，空间数据模型理论，地理信息机理理论，地理信息不确定性理论空间关系分类：顺序关系：主要指目标间的方向关系，度量关系：主要是指目标间的距离关系，拓扑关系：指拓扑变换下的拓扑不变量（）度量关系对空间数据的约束最强烈；顺序关系次之；拓扑关系最弱。

空间度量关系：分为定量度量（空间指标量算，距离度量）和定性度量定量度量空间关系分析包括空间指标量算（距离、面积、坡度、人口密度等）和距离度量（距离）两大类拓扑空间关系：指拓扑变换下的拓扑不变量，如空间目标的相邻和连通关系，以及表示线段流向的关系。

拓扑变换的条件：在原来图形的点与变换了图形的点之间存在着—对应的关系，并且邻近的点还是邻近的点方向空间关系：源目标相对于参考目标的顺序关系（方位）度量空间关系描述:欧氏距离：直线距离d（A B） = x j -x22■ M - y2）2切比雪夫距离：最大距离d（A B） = max（|X j「x2 I M「y2 I）马氏距离（曼哈顿距离）：垂直距离大地测量距离：即球面上两点间的大圆距离曼哈顿距离：纬度差加上经度差拓扑空间关系描述：4元组模型：该模型将简单空间实体看作是边界点和内部点。

构成的集合，4元组模型为由两个简单空间实体点集的边界与边界的交集、边界与内部的交集、内部与边界的交集、内部与内部的交集构成的2X 2矩阵。

9元组模型：9元组在4元组的基础上，在空间描述框架中引入空间实体的“补”的概念，将空间目标A表示为边界、内部和外部三个部分的集合。

空间分析复习题空间分析复习题空间分析是地理学中的一个重要分支，它主要研究地理现象在空间上的分布、变化和关系。

在空间分析的学习中，复习题是必不可少的一部分。

本文将围绕空间分析复习题展开讨论，帮助读者复习和巩固相关知识。

一、空间数据的类型在空间分析中，我们常常需要处理各种类型的空间数据。

根据数据的性质，可以将空间数据分为矢量数据和栅格数据两大类。

矢量数据以点、线、面等几何要素为基本单位，常用于描述地理现象的位置和形状。

而栅格数据则以像元为基本单位，通过像素的不同值来表示不同的地理现象。

在空间分析复习题中，常常会涉及到对不同类型空间数据的处理和分析方法，如何选择合适的数据类型是一个需要注意的问题。

二、空间数据的获取与预处理在进行空间分析之前，我们首先需要获取和预处理空间数据。

空间数据的获取可以通过地理信息系统（GIS）软件来实现，包括地图扫描、遥感影像解译等方式。

而空间数据的预处理则包括数据清洗、投影转换、数据融合等步骤。

在复习题中，可能会涉及到如何选择合适的数据获取和预处理方法，以及如何解决数据不一致性和不完整性等问题。

三、空间分析方法空间分析的核心是通过一系列的方法和技术来揭示地理现象的空间关系。

常用的空间分析方法包括空间查询、空间统计、空间插值、空间推理等。

在复习题中，可能会涉及到如何选择合适的空间分析方法，以及如何利用这些方法来解决实际问题。

此外，还需要了解不同空间分析方法的优缺点和适用范围，以便能够灵活运用。

四、空间模型与模型评价空间模型是空间分析的理论基础，它可以帮助我们理解地理现象的生成机制和演化规律。

在复习题中，可能会涉及到如何建立空间模型，如何选择合适的模型参数，以及如何评价模型的拟合程度等问题。

了解不同类型的空间模型及其应用场景，对于理解和应用空间分析方法至关重要。

五、空间分析的应用领域空间分析在许多领域都有广泛的应用，如城市规划、环境保护、交通规划等。

在复习题中，可能会涉及到如何将空间分析方法应用到具体的问题中，如何解决实际的地理问题。

第一章:（定狡）空间分析：空间分析是基于地理对象的位巻和形态特征的空间数据分析技术，其目的在于提取和传输空间信息。

地理智慧：也可称为空间智慧，是空间数据一空间信息一空间智慧这一数据分析链上的最高层次。

通过空间分析获得地理智慧，可以解决与位置相关的复杂空间问题。

当代GIS的特点、它对空间分析的影响：首先，它是以动态异构、时空密集、非结构化的大数据为主体：其次，GIS信息计算能力大大提高，基于高性能环境支撑下的空间处理与分析工具计算：最后，它具有个性化服务模式，庞大的地理信息服务网络。

面对GIS的不断发展，空间分析需要转换思维模式：从模型分析的思维转换为数据计算的思维，从地理大数据中挖掘信息，提供决策支持：从基于空间数字化得到的静态的空间信息转换为加入时间维的动态、实时的人地信息思维模式，把人、时间、位置紧密结合起来: 从离线的GIS工具转换到依靠云计算和计•算机网络的在线服务的思维。

什么是PPDAC模型、它与空间分析有什么关系：问题（problem）、规划（plan）、数据（data）、分析（analysis）、和结论（cconclusion）：PPDAC模型为空间分析相关问题的解决流程提供了一个框架，并强调形式化分析是流程中非常重要的一部分。

空间分析的研究肉宥包插邨掘方面（主妥方式）（6个）：基于传统地图方法的空间分析：基于统计方法的空间分析：时空数据分析：专业模型与GIST具集成分析：智能化空间分析和可视化空间分析。

（空间分柝理论、空间分析方法和空间分析应用）GIS的主矣特征：第二章:（概念）欧式空间：欧式空间是对现实世界（物理空间）的一种数学理解与表达，是GIS 中常用的一种空间描述方法，主要用于描述空间的几何特征，如位置、长度、面积和方位等。

拓扑空间：拓扑空间是另一种理解和描述现实世界（物理空间）的数学方法，拓扑空间是描述空间目标宏观分布或目标之间相互关系的有效工具。

拓扑属性：若空间目标间的关联、相邻与连通等几何属性不随空间目标的平移、旋转、缩放等变换而改变，这些保持不变的性质称为拓扑属性。

《GIS空间分析》期末资料（核心版）一、名词解释1.地理信息：是指与空间地理分布有关的事物的信息，它描述了事物的位置、数量、质量、分布特征、相互联系和变化规律。

2.地理信息系统：GIS是一种利用计算机技术以及网络通讯技术（即IT技术）等实现对整个或部分地球表面（包括大气层在内）与空间及地理分布有关的数据进行采集、处理、存储、管理、查询、分析、显示、输出、应用和维护更新的信息系统。

（GIS ≈ 地理数据+ 空间分析）3.GIS空间分析：是空间分析是基于地理对象的空间布局的地理数据分析技术。

其目的在于提取空间信息或者从现有的数据派生出新的数据，是将空间数据转变为信息的过程。

（1）空间分析是GIS的核心和灵魂，是GIS区别于一般的信息系统、CAD或者电子地图系统的主要标志之一（2）基础：地理空间数据库4.要素（Feature）：是描述客观世界中的具有共同特征和关系的一组现象（如道路，也称作要素类，feature class）或一个确定的实体及其目标的表示（如某一条道路）。

5.要素集（feature dataset）：要素的集合。

6.地理数据库（GeoDatabase）：是一种采用标准关系数据库技术来表现和管理地理信息的数据模型。

（1）Geodatabase是现阶段ArcGIS软件中最核心的数据库模型（2）Geodatabase是地理数据统一存储的仓库7.缓冲区：是指对点、线或面实体，按指定的条件，在其周围建立一定宽度范围的空间区域作为分析对象，这个区域（面/多边形）称为缓冲区。

8.矢量叠置分析：就是将具有相同坐标系统的多个空间要素对象的数据层进行叠加，产生一个新数据层面的方法。

产生的数据层面综合了原来两层或多层要素所具有的属性特征。

9.网络分析：是指依据网络拓扑关系（结点与弧段拓扑、弧段的连通性），通过考察网络元素的空间及属性数据，以数学理论模型为基础，对网络的性能特征进行多方面研究的一种分析计算10.DEM：是用数字形式表示高程在地理空间中起伏变化的连续表面，即数字高程模型。