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基于GIS的空间分析及其发展研究(1)

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基于GIS的空间分析及其发展研究

马德涛1 王锐1 王铮2

1解放军信息工程大学测绘学院 450052 2 北京交通大学 100044

Email:mdtsteven@126.com

摘 要： 空间分析是基于地理对象空间布局的地理数据分析技术，G1S的空间分析功能偏弱

已经严重地阻碍了其作为空间数据分析和研究工具的使用。新兴的智能计算技术为空间分析

提供了新的机遇和发展契机，神经网络、进化计算和人工生命在基于G1S的空间分析建模应

用上具有巨大潜力。研究发现基于G1S空间分析的发展将向时空分析领域拓展，同时急待建

立基于智能计算技术的时空分析的有效模型和统一框架，形成G1S与时空分析模型高度融合

的时空决策平台。

关键词：G1S 空间分析 智能计算 发展研究

Abstract： Spatial analysis or spatial data analysis (SDA)is a kind of

geographical data analysis technologies which related with the spatial pattern of

the geography objects. There is a general consensus that the lack of SDA

functionalities in current GIS seriously limits the usefulness of GIS as a research

tool to analyze spatial data and relationships. Computational Intelligence (CI)

technologies which mainly include artificial life, evolutionary computation and

neural networks shows a great potential to develop novel exploratory

approaches able to efficiently and comprehensively explore large spatial databases

for patterns and relationships, neural network is a extremely attractive one because

of it's characteristics. The final goal of SDA are spatio-temporal analysis and

spatial decision support system. So it's urgent to study and develop CI一driven

spatio-temporal analysis technologies, at the same time the integration of multiple

dynamic and CI models with GIS under a unified framework based on agent and ontology

technologies is also the authors goal to develop spatial decision support systems.

Keywords: GIS, Spatial Analysis, Computational Intelligence, Research of

Development

1 空间分析的概念

空间分析也称空间数据分析Spatial Data Analysis，简称（SDA)是基于地理对象空间

布局的地理数据分析技术，它与传统统计分析的根本差异是SDA的结果依赖于事件的空间分

布。通过SDA可以发现隐藏在空间数据之后的重要信息或一般规律，因此，SDA也可以看作

是一个空间知识发现和挖掘的过程。对空间信息的提取和传输，已使G1S成为区别于一般信

息系统的主要功能特征，也是评价G1S功能强弱的重要指标之一。 170 SDA功能的实现分为以下4个层次：（1）认知，对空间数据进行有效获取和科学的组织

描述，利用空间数据来再现事物本身。例如由管线的平面图绘制纵、横剖面图；（2）解释，

理解并解释空间数据的背景过程，认识事件的本质规律，例如住房价格中的地理邻居效应；

（3）预报，了解、掌握事件发生的规律后，运用预测模型对未来的状况做出合理推测。例如

预测传染病的爆发；（4）宏观决策和调控，根据SDA结果做出合理决策，调控地理空间上发

生的事件，如合理分配资源等。可见，随着SDA技术应用的深度和广度的不断拓展， G1S也

将由一般的空间事务处理向分析型的空间决策支持方向迈进。

2 基于GIS空间分析的现状

G1S空间分析技术方法包括以下两大类：

（1）空间基本分析，也即基于图的分析。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。

（2）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G1S在该领域的研究相对落后，尚未形成一个统一的结构体系。

可见，现有G1S的空间分析仍旧停留在应用层次分析的第一个层次上，即已经能够以数

字化方式较好地描述地理实体和地理现象的空间分布关系，但这种描述是静态的，局部的，

不能反映地理实体的内在规律和变化趋势，具体表现在G1S目前支持地理区域或现象的快照

型查询，但是缺乏对用户感兴趣的时空变化的模拟仿真功能的支持。目前G1S的空间分析功

能偏弱已成为业界的共识，这一弱点也严重地阻碍了G1S作为空间数据分析和研究工具的使

用。如何建立有效的空间数据模型来表达地理实体的时空特性以及如何发展面向应用的时空

分析模拟方法是目前G1S及其相关领域研究的热点，同时也是G1S向决策应用领域深入发展

以及实施“数字地球”战略必须解决的间题。

什么样的模型和方法能够满足G1S空间分析的需要呢? Openshaw 在深入研究了 G1S

空间分析的基础上，提出G1S相关的分析模型所必须具备的一些条件，主要包括：（1）能够

处理海量高维数据；（2）对空间信息敏感（sensitive)； （3）具有独立理论框架（frame

independent)；（4）安全技术（safe technology），即具有可靠性、鲁棒性、灵活性、容错

性和抗噪声；（5）对G1S环境数据的应用有效；（6）其结果应该是可视化和易于理解的。由

此可见，未来的SDA技术是基于数据驱动而非理论驱动的一门技术，需要大量的空间数据拟

合推测而非基于某些空间假设的理论推导。传统的地理过程模拟模型如系统动力学模型、社

会物理学模型等不能满足G1S空间分析条件的需要，必须探索新的强有力的工具应用于G1S

的空间分析。 1713智能计算—空间分析的新方法

新兴的智能计算Computational Intelligence，简称(CI)技术为G1S空间分析提供了新

的机遇和发展的契机。神经网络（Neural networks)、进化计算（Evoluntionary computation)

和人工生命（Aritificial life)是CI的主要代表。总的说来，这些CI工具能够管理大型的、

多层次的异质数据集，这与GIS空间分析所处理的与自然环境相关的、多维稠密的数据集是

一致的。

人工生命是指用计算机和精密机械等生成或构造表现自然生命系统行为特点的仿真系

统或模型系统。自然生命系统的行为特点表现为自组织、自修复、自复制的基本性质，以及

形成这些性质的混沌力学，环境适应和进化。人工生命依据种群进化策略、采用“自下而上”

的控制策略，在探索空间数据库的演变格局及相互关系方面显示出巨大潜力。人工生命在G1S

应用的一个典型例子是细胞自动机（Cellular Automation )，它是一种“自下而上”的动态

模拟建模枢架，具有模拟地理复杂系统时空演化过程的能力。美国圣巴巴拉加州大学地理系

的Helen Couclelis 对细胞自动机模型在地理学中，尤其是在城市发展动态模拟中，进行了

开创性的研究工作，取得了一定成果。

进化计算模仿自然进化原理，是一种求解全局随机优化问题的方法，它包括遗传算法、

进化程序设计及进化策略等分支。其中遗传算法是一种模拟生命进化机制新近发展起来的搜

索优化方法。它模拟了自然选择和遗传中发生的繁殖、交配和突变现象，从任一初始种群出

发，通过随机选择、交叉和变异操作，产生一群新的更适应环境的个体，使群体进化到搜索

空间中越来越好的区域。这样一代一代不断繁殖、进化，最后收敛到一群最适应环境的个体

上，求得问题的最优解。实践证明，对于传统优化算法难于解决的复杂问题，进化算法是行

之有效的，具有无需建模和进行复杂运算、不受限制条件（如函数的连续性、导数存在、单

极值等）的约束、而目具有鲁棒性、灵活性和普适性等显著特点。进化算法适用于空间分析

的各种优化，例如地址、路径的优选、区域设计规划等领域。

神经网络模仿人类大脑的功能，通过实例进行学习和训练，因而被认为是“智能”的。

神经网络用于SDA表明其具有以下优点：（1）善于处理非线性噪声数据，与线性方法相比具

有更大的仲缩性和灵活性；（2）具有内在的适合处理空间数据的特点；（3）强的鲁棒性和容

错性使其可以处理噪声、丢失和模糊信息；（4）具有处理大量空间数据集的能力，能够通过

实时分析和提高数据分辨力寻求更好的结果；（5）内在的通过调整权重而自我学习的能力；

（6）普适性（不依赖于实验例子)，减小由于传统方法的特例假设和简化所带来的缺点，使

结果更精确。

神经网络模型特别是两层前向网与多种学习技术相结合，提供了一个数据驱动的SDA理

论研究工具，它可以看作是传统空间统计模型如自回归模型、空间相互作用模型、线性判别

函数和模式识别技术的一个扩展。适用于两个领域：（1）空间回归分析、空间相互作用分析、

空间选择分析及时空数据分析等；（2）智能模式识别和分类，使用户通过数据变换而减少纬

数，探索数据丰富环境的格局模式。

Fischer和Gopal于1994年提出基于神经网络的空间作用分析模型；Aura将该模型应172

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基于GIS与地理探测器的旅游地空间分布格局及驱动力分析以贵州为例

基于GIS与地理探测器的旅游地空间分布格局及驱动力分析以贵州为例

基于GIS与地理探测器的旅游地空间分布格局及驱动力分析以贵州为例

一、本文概述

本文旨在利用地理信息系统（GIS）和地理探测器工具，对旅游地的空间分布格局及其驱动力进行深入分析，并以贵州省为例进行实证研究。贵州省作为中国西南地区的一个多民族、多山区的省份，具有丰富的自然和文化旅游资源，其旅游业的快速发展对于地方经济的提升和社会发展具有重要意义。通过本文的研究，我们期望能够揭示贵州省旅游地空间分布的规律，明确影响旅游地空间分布的关键因素，为贵州省乃至其他地区的旅游规划和发展提供科学依据。

具体而言，本文将首先利用GIS技术，通过空间数据分析方法，对贵州省内的旅游地进行空间分布特征的描述和识别。接着，借助地理探测器工具，通过对旅游地空间分布与自然环境、社会经济等多维度因素的关联分析，揭示旅游地空间分布的驱动力机制。结合贵州省的实际情况，提出优化旅游地空间布局的建议和措施，以促进贵州省旅游业的可持续发展。

本文的研究不仅有助于深化对旅游地空间分布规律的认识，也为旅游规划和管理提供了实用的方法和技术支持。通过对贵州省的实证研究，还能够为其他类似地区的旅游发展提供借鉴和参考。

二、文献综述

旅游地空间分布格局及其驱动力分析一直是地理学、旅游学等领域的研究热点。随着地理信息系统（GIS）技术的发展和应用，越来越多的学者开始运用GIS工具对旅游地空间分布进行定量分析和可视化表达。地理探测器作为一种新型的空间统计方法，也被广泛应用于旅游地理学的各个领域，为揭示旅游地空间分布格局及其影响因素提供了新的视角和方法。

在旅游地空间分布格局的研究方面，国内外学者已经取得了一系列成果。例如，通过GIS技术，可以实现对旅游地空间分布的精确测量和可视化表达，从而揭示旅游地的空间集聚特征、分布规律和演变趋势。同时，通过构建旅游地空间分布模型，还可以对旅游地的空间结构进行优化和调整，为旅游业的可持续发展提供科学依据。

在旅游地空间分布格局的驱动力分析方面，国内外学者主要从自然环境、社会经济、文化历史等多个方面进行了深入探讨。自然环境因素如地形地貌、气候条件、水文环境等，对旅游地的空间分布具有重要影响。社会经济因素如经济发展水平、交通通达性、人口分布等，也是影响旅游地空间分布的重要因素。文化历史因素如历史文化遗产、民族风情等，也对旅游地的空间分布产生着重要影响。 然而，现有研究仍存在一些不足和局限。在研究方法上，虽然GIS技术和地理探测器等方法已经得到了广泛应用，但仍需进一步完善和优化，以提高研究的准确性和可靠性。在研究内容上，现有研究多侧重于单一因素或单一尺度的分析，缺乏对多因素、多尺度综合作用的研究。现有研究还缺乏对旅游地空间分布格局及其驱动力的动态监测和预警机制的研究。

基于GIS空间分析的丽水区域经济空间自相关研究

基于GIS空间分析的丽水区域经济空间自相关研究

基于GIS空间分析的丽水区域经济空间自相关研究

王建强

【期刊名称】《科技通报》

【年(卷),期】2013(29)4

【摘 要】以GIS强大的空间分析功能为依托,在建立丽水市矢量图及其GDP数据库的基础上,对丽水市近10年GDP经济数据进行了全局空间自相关和局部空间自相关分析。结果显示,近10年来,形成了丽水市莲都区、青田县、缙云县为领头羊的空间发展势头,但空间发展不平衡现象仍然存在。在之前进行的空间相关性研究的基础上,总结分析得出丽水的空间区域特性是要充分利用其所处的长三角腑地的优势,加强与其它经济发达城市的空间联通性,同时增强经济区域空间自相关能力以平衡空间发展。

【总页数】3页(P4-6)

【关键词】区域经济;moran;Ⅰ;空间自相关;平衡

【作 者】王建强

【作者单位】丽水职业技术学院

【正文语种】中 文

【中图分类】P94

【相关文献】

1.基于空间自相关的中国区域经济增长趋同研究 [J], 许传阳;唐永;王巧玲

2.基于GIS空间分析方法的长江经济带区域经济发展差异分析 [J], 方法林 3.基于空间自相关的云南省区域经济与游客数量研究 [J], 柳笑盈;罗志清

4.基于GIS的宁波区域经济数据空间分析 [J], 叶明

5.基于空间自相关的西藏区域经济增长实证研究 [J], 鄢杰

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gis空间分析原理与方法

gis空间分析原理与方法

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。

基于GIS的国土空间规划双评估研究

基于GIS的国土空间规划双评估研究

基于GIS的国土空间规划双评估研究

摘要：在如今的国土空间规划工作当中，我们应当积极加强对现代信息化技术的应用，例如要切实地应用好GIS，发挥出GIS在国土空间规划中的作用和技术优势，以提高国土空间规划的科学性、合理性，高质量推进国家、社会建设。本文基于作者自身的实际工作经验与学习认识，首先对GIS进行了简单的概念介绍，然后主要就GIS在国土空间规划中的应用，提出了部分探讨性建议，以期能为相关工作者提供参考。

关键词：GIS；国土规划；双评估研究

在20世纪90年代，GIS作为“数字地球”的核心技术被广泛关注和应用。经过多年的发展，在空间信息的采集、存储、管理、分析和表达等方面成为规划的重要辅助工具。在新时期，国土空间规划是国家生态文明体制改革中的重要组成部分，加强工作科学性是国土空间规划编制的必要手段。GIS能够应用到哪些方面，以及如何在国土空间规划中运用好GIS这门工具，是需要梳理和讨论的问题。

一、GIS的基本概念及其作用

GIS，全称GeographicInformationSystem，既地理信息系统，在软、硬件的支持下，全方位采集、存储、管理、分析与描述、显示地理数据、空间信息。地理信息系统整合了多门学科、技术，涉及不同领域，但其最主要的特点，是可以通过已有的地理数据、空间信息，经由复杂空间分析，及相应的可视化技术实现地理空间分析与空间数据挖掘，还可以综合气象信息、人文地理、社会经济、人口等方面的数据，实现对地理空间的信息演变和地理价值做出分析和挖掘，从而为国土空间规划，提供翔实、直观、可靠的决策和支持，使国土空间规划可以更为的科学、合理。

在GIS的应用中，它是一个以空间数据为核心，建立了多维坐标系统、面向对象和可视化工具。随着GIS技术发展成熟后出现了一种新方法：地理信息处理与管理。它将图像处理(包括数字滤波等)作为基础功能模块对地物进行分析研究并给出相应结论；同时也利用计算机的存储能力及强大计算能力实现图形自动绘制；在空间数据模型中，建立空间数据的分类、定义，并根据其性质进行空间插值，实现对地物类型和边界条件等信息提取。国土资源是一种重要而不可再生的自然资源。因此在GIS系统中需要处理好与其他子系统之间关系。利用地理信息系统(ETL)将区域内各类事物以数字形式表示成可视化结果；通过分析研究土地所属范围及土地利用现状，确定各界点间相互联系、相互制约的空间坐标模型；根据不同类型数据建立相应数据库，为区域管理提供科学依据；利用GIS技术建立空间数据库，实现对地物信息的自动提取、处理和显示。