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  • 空间分析
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    2020-04-17 09:33:15

    空间分析的历史与发展

    此章主要叙述空间分析的由来与发展,干货知识较少,感兴趣的朋友可以看看。
           自古以来,由于生存和发展的需要,人们从未停止对周围地理事物的探索,因此是中进行着各种类型的空间分析。从对空间现象及其空间关系的文字记载——>到利用数学概念和方法进行解释性描述;从传统统计学方法和数据模型对空间现象和过程的模拟——>到基于地理信息系统的多为地理空间数据表达与管理——>地理过程的动态模拟——>可视化分析和决策支持;从空间数据挖掘技术——>高性能计算技术支撑下的地理计算方法;随着人们对空间信息需求水平的不断提高和科学技术的日益进步,空间分析的方法和技术在不断完善和丰富。

    A.地图分析

           传统的纸质地图由于采用简单明了的方式表达空间想而成为描述地理空间的范例。地图作为最古老、最传统的空间信息表达、存储与分析的手段,已有逾千年的历史。地图的出现使人们对空间表达与分析能力大大增强。在地图上量测地理空间要素的几何参数,如距离、方位和面积等,分析地理要素的空间关系,或者利用地图叠加进行合成,以获取所需的空间信息,这些传统的地图分析技术,奠定了空间分析方法的基石,时至今日仍然是现在GIS空间分析的重要方法。GIS源于计算机地图制图,GIS环境下空间信息的表达与分析,早起多数沿袭了传统地图分析的思想与方法。
           随着研究的深入和应用水平的提高,基于地图进行较高层次的空间信息分析的方法不断出现,如社会、经济、文化和军事等领域的各种区域分析与决策。同时,物理、数学概念与方法的不断引入及地学各分支学科的发展,促使传统地图分析能力提升,人们对地图表达空间信息的理解与解译能力也显著提高。

    B.计量地理学

           20世纪60年代地理与区域科学的“计量革命”,第一次明确将数学方法用于地理学研究,空间特征及其功关系分析从此由文字描述进入定量刻画阶段。这场“计量革命”最直接的成果是促使“空间分析”作为一个独立概念提出,数学方法引入地理空间是其突出标识。
           计量地理学(quantitative geography),又称地理数量方法,是应用数据思想进行地理学研究的科学。它试图以定量的青雀判断来弥补定性文字描述的不足;以抽象的、反映本质的数学模型去刻画具体的、庞杂的各种地理现象;以对过程的模拟和预测来替代对现状的分析和说明;以合理的趋势推导和反馈机制分析来代替简单的因果关系分析。计量地理学提供了理性的复杂方法,已传递有关行为决策的确定性程度、综合研究精度等有用的信息,与定性研究方法结合共同构筑了地理学研究方法的科学体系。
           计量地理学是对地理学传统研究方法的发展和变革,反映了地理学向定量化、科学化发展的趋势。围绕地理现象的空间本质或地理系数据的空间特征,建立起地理学的空间分析方法或体系,是地理学有一门对空间事物进行解释性描述的学科,转变为一门进行确定性分析的学科。

    C.地理信息系统

           地理信息系统(GIS)起源于20世纪60年代,加拿大测量科学家R.F.Tomlinson建立了世界上第一个实用的地理信息系统——加拿大地理信息系统,用于自然资源的管理和规划。GIS是对地理空间数据进行采集、存储、表达、更新、检索、综合分析与输出的计算机技术系统。GIS以数字化的方式表达空间实体及其关系,并把地图分析与计量地理的思想、方法和模型集成在一起,具有强大的空间分析与模拟功能,是地理空间数据管理和分析的重要平台。
           现实世界中的地理现象在GIS中以数字形式表达,形成地理空间数据库。对数据库中的空间数据进行分析与建模以挖掘出潜在的空间信息时GIS最具生命力的核心功能,也是GIS区别于其他计算机系统的主要标志之一。GIS空间分析常用方法有缓冲区分析、叠加分析、网络分析、拓扑结构分析、数字地形分析等,复杂地理空间问题可以通过GIS耦合专业模型来求解,如综合评价模型、预测模型、规划模型、决策分析模型等。
           GIS的出现不仅空间分析的能力变得强大,还使“空间分析”成为专门学科。基于数字化技术和高性能计算的GIS对空间分析的发展起到了革命性的作用,不仅能够完成以前相当耗时甚至不可能完成的计算任务,使分析海量空间数据的复杂变成现实,而且在一定程度上改变了传统空间分析的思想和方法,极大的促进了空间分析在众多领域的应用。

    D.地理计算

    20世纪90年代中期,英国著名地理学家、里兹大学计算地理研究中心 Stan Openshaw 教授认为空间数据挖掘已成为计量地理学中的一个重要分支,并以Geocomputation命名这个新的学科,因此 Stan Openshaw 被称为“地理计算之父”。此后,许多㤴纷纷从不同角度对地理计算的定义与内容框架进行设计,并论证其作为一个学科的必要性和合理性。
           Openshaw 等认为地理计算本质上是继地理信息科学之后的革命。他在2000年又进一步深化了对于地理计算的理解,认为地理计算是一种高性能计算,是用以解决目前不能解决的、甚至未知的空间问题的而科学。地理计算具有三方面特点:一是强调地理主题,二是对于现存问题承认有新的或更好的解决方法,且解决以前不能解决的问题;三是地理计算需要独特的思考方式,由于以海量计算来代替残缺的知识或理论,所以能够增强机器的智能。
           地理计算可定义为用计算机解决复杂空间问题的科学和艺术。地理计算试图回归计量革命时代的地理分析和建模,并吸收计算机科学发展的最新成果,如高性能计算,模式识别、分类、预测与模型技术,知识挖掘,可视化等一系列计算方法和功能,建立地理模型以分析复杂的、具有不确定性的地理问题。
           地理计算这一学科的统一视角就是“计算”,它被认为是一系列有效的程序或算法(如神经网络、模糊逻辑、遗传算法等),当应用到地理问题是必然产生结果,不同算法之间由于基本假设的不同而产生结果的差异。地理计算本质上可认为是对地理学时间与空间问题所进行的基于计算机的定量化分析。
           地理计算包含丰富的模型和方法体系,不仅采纳了传统的计量地理学理论与模型,还涉及一系列新的理论、技术和方法:
           1.GIS为地理计算创建数据库;
           2.人工智能技术和智能计算技术为地理计算提供计算原理和计算工具;
           3.高性能计算服务系统为地理计算提供动力。
           4.神经网络模型、模糊逻辑模型、遗传算法模型、元胞自动机模型及分型分析不断成为地理计算的核心。
           

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  • 目录第一节 空间数据查询第二节 缓冲区分析第三节 叠置分析第四节 网络分析第五节 DEM建立及分析 第一节 空间数据查询 1.1 空间数据查询 1、空间数据查询的含义 从空间数据库中找出所有满足属性约束条件和空间约束...


    第一节 空间数据查询

    1.1 空间数据查询

    1、空间数据查询的含义

    从空间数据库中找出所有满足属性约束条件和空间约束条件的地理对象。

    在这里插入图片描述

    空间数据查询的一般过程

    2、空间数据查询方式:属性查图形和 图形查属性。

    在这里插入图片描述

    1.2 属性数据查询

    1、简单查询

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  • 最近在肺炎猖獗的日子里,补充了一些GISer应该了解熟悉的东西,相信很多朋友跟我一样接触GIS之后,自然会对很多GIS相关的概念及GIS真正能够带给我们...空间分析,又称之地理空间分析(geospatial analysis),其概念...

     

    空间分析与GIS

    A.空间分析的概念

         内容

    空间分析,又称之地理空间分析(geospatial analysis),其概念一直存在不同提法,例如:地理信息分析、空间数据分析、空间统计与建模、地质统计学等等,大致表达的东西都是相同或相近。一般认为,至少存在4中相互联系的空间分析概念,分别是:空间数据操作、空间数据分析、空间统计分析和空间建模。
           空间数据操作:主要是指在GIS中基于空间对象几何特征,进行的拓扑分析、叠加分析,距离、面积、路径计算,以及基于空间关系的空间查询等;对于属性数据则主要表现为地图可视化操作。
           空间数据分析:一般指空间数据的描述性和探索性分析技术和方法,尤其是对于大规模数据集,通过将数据图形化或地图化的探索性分析技术,研究数据中潜在的模式、异常等,为后续分析做准备,是所有空间分析过程中的首要环节。
           空间统计分析:使用统计的方法描述和解释空间数据的性质,以及数据对于统计模型是否典型或是否有所期望的。由于空间数据具有空间自相关性,这一特性违背了景点统计理论关于数据独立性的假设,因此需要发展专门用于空间数据分析的空间统计方法。
           空间建模:主要是指依据某些理论和假设,建立模型描述空间现象的分布模式,预测空间过程及结果。

         核心

    空间分析的核心在于“空间”,而“空间”的本质是“位置”。空间分析是把研究对象的地理空间位置作为重要变量的系统性应用,包括对研究对象的地理空间位置的描述、分析和预测。与空间位置有关的描述、关联和预测方法是空间分析区别于其他数据分析的一个重要特征。
           为了便于理解,可以把空间分析过程描述成如下含数据形式:    y = Fun(x)
           式中,x为待分析的地理空间数据,是具有空间结构特征的已知数据集;Fun(x)为空间分析方法,可以是理论思想、逻辑方法,也可以是已经工具化了的计算模型;y为输出的空间分析结果,揭示了研究对象的空间位置、空间形态、空间格局、空间关系与空间过程等空间特征,为解决特定空间问题提供信息和知识。
           如此一来,空间分析就可以理解为对空间数据进行各种处理计算,从中获得信息和知识的过程。通过空间分析,揭示地理空间数据中蕴含的格局、关系与趋势,以进行决策和未来规划。

         本质特征

    空间分析的本质特征,包括:
                   a. 探测空间数据中的模式;
                   b. 研究空间数据模式间的关系,建立相应的空间数据模型;
                   c. 理解适于所观察模式的处理过程; 
                   d. 预测和控制所发生的的地理空间事件    

    B.空间分析的对象与研究内容

    空间分析对象:地理空间实体,也就是地理空间实体所具有的空间特征,例如:空间位置、空间形态、空间关系(距离、方位、拓扑、相关场)、时空尺度等。
           空间分析方法和模型是针对空间实体的空间特征建立和开发的。空间分析的研究内容包括理论、方法与应用三个方面。

    空间分析理论:主要是指空间概念、空间描述方法、空间特征等基本理论问题,同时也包括基于空间思维的解决问题的方法论。空间极其特征的描述是地理信息科学的核心理论问题,当然也是空间分析的关键理论问题。
           空间分析方法:主要是指在空间分析理论的指导下,针对空间特征,面向空间问题,建立分析模拟模型,开发分析工具。主要包括:①基于图形及几何特征的分析方法,空间数据的量或集合操作,如长度、面积、形状的两侧,空间中心、重心的计算,叠加分析、缓冲区分析、网络分析等;②空间数据统计分析,如空间点模式分析、地统计分析;③空间模拟与建模,如空间回归模型、地理加权回归、地理模拟与计算模型等。
           空间分析应用:主要研究如何应用空间分析的理论和方法解决实际问题,重点是如何将复杂具体的实现问题抽象为空间问题,搭建模型、方法与应用之间的桥梁。

    C.空间分析的目标

    空间分析的主要目标是揭示地理空间特征,已解决空间问题,具体包括以下几个方面。
           认知:有效获取空间数据,并对其进行科学的组织描述,利用数据再现事物本身,如绘制风险图。
           解释:理解和揭示地理空间数据的背景过程,认识事件的本质规律,如住房价格中的地理邻居效应。
           预报:在认识、掌握事件发生的现状与规律的前提下,运用有关预测模型对未来的状况作出预测,如传染病的爆发,前端时间比较热的肺炎感染传播模型。
           调控:对地理空间发生的时间进行调控,如合理分配资源(租房用户需求大的地方,可以签较多的房东以获取房源这种)。

    D.DIKW模型与地理智慧

           DIKW : ( data information knowledge wisdom ) 是一个基于数据、信息、知识及智慧之间关系的模型。
                           数据产生信息,信息创造知识,知识孕育智慧
           数据:原始材料(如:发生地震了,在哪儿?多少人遇难?经济停滞多久?)
           信息:加工处理后有逻辑的数据(发生地震了,在什么时候?在哪儿?多少人遇难?经济停滞多久?)
           知识:提炼信息之间的联系,行动的能力,完成当下任务(发生地震了,避震点可容纳多少人?经济恢复需要多久?)
           智慧:关心未来,具有预测能力(哪些地方即将发生地震了,避震点能分配给哪些人,能保证多大程度规避风险)

    地理智慧:可称为空间智慧。是空间数据-空间信息-空间知识-空间智慧这一数据分析链上的最高层次。通过空间分析可获得地理智慧,解决与位置相关的复杂空间问题。主要形式有地理可视化、地理决策、地理设计和地理控制。
           地理可视化:基于位置的数据展现与可视化的方法,以便于发现空间格局与分布规律。
           地理决策:基于地统计学和空间分析技术的计算机辅助决策方法。由于考虑了位置与空间关系因素,地理决策具有实现基于传统信息技术手段的辅助决策无法实现的能力。
           地理设计:以地理分析为基础,把地理环境因素引入全局考虑的设计。(三维地理使用得很普遍)
           地理控制:通过地理位置对客体施加影响,达到智慧控制客体活动和行为的目的,这是地理智慧应用的新方向。
           

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  • 空间分析知识点总结

    万次阅读 多人点赞 2019-09-08 00:22:19
    空间分析定义:空间分析是指分析具有空间坐标或相对位置的数据和过程的理论和方法,是对地理空间现象的定量研究,其目的在于提取并传输空间数据中隐含的空间信息。 空间分析的主要内容:空间位置,空间分布,空间...

    GIS由哪几部分组成:用户,计算机软硬件系统,空间数据,应用模型

    GIS应用领域:地图制图,区域规划,灾害监测

    空间分析定义:空间分析是指分析具有空间坐标或相对位置的数据和过程的理论和方法,是对地理空间现象的定量研究,其目的在于提取并传输空间数据中隐含的空间信息。

    空间分析的主要内容:空间位置,空间分布,空间形态,空间距离,空间关系

    空间分析的主要方法:

    空间分析步骤:明确目标,准备数据,分析数据,获得结果,评价结果,修改过程,输出结果

    空间数据定义:指具有地理空间实体空间特征的数据,主要包括空间位置、拓扑关系;

    空间数据的基本特征:空间特征,属性特征,时间特征

    空间数据的采集方式:野外测量数据,纸质地图的数字化,遥感图像,数据转换,各类调查统计数据

    矢量数据结构获取方式:数据转换,外业测量,跟踪数字化

    矢量数据结构编码形式:坐标序列式,索引式,双重独立式

    栅格数据结构获取方式:数据转换,遥感,扫描

    栅格数据结构编码方式:直接栅格编码,链状编码,游程编码,块状编码,四叉树编码

    (注意具体编码方式,见第二章PPT)

    GIS数据模型:概念数据模型(面向对象模型,要素模型),物理存储模型(层次模型,网状模型,关系模型,面向对象模型)

    空间分析的一般模型(4种):空间关系模型;空间相关分析模型;空间分布分析模型;预测、评价与决策模型

    叠置分析定义:是指将同一坐标系统不同信息表达的两组或多组专题要素的图层进行叠加,从而产生一个新图层的过程

    叠置分析的分类:根据操作要素的不同,可分为:点与点,点与线,点与面,线与线,线与面,面与面的叠置。根据操作形式的                             不同,可分为:图层擦除、识别叠加、交集操作、对称区别、图层合并、修正更新

    缓冲区分析定义:是指根据分析对象的点、线、面实体,自动建立其周围一定距离的带状区,用以识别这些实体或者主体对邻近                           对象的辐射范围或者影响程度

    缓冲区分析的分类:基于矢量数据的缓冲区分析(点缓冲区,线缓冲区,面缓冲区),基于栅格数据的缓冲区分析

    缓冲区的实现算法:角分线法,凸角圆弧法

    网络分析定义:是通过研究网络的状态以及模拟和分析资源在网络上的流动和分配情况,对网络结构及其资源等的优化问题进行                      研究的一种空间分析方法。

    网络分析的方法:最佳路径分析(Dijkstra的贪婪算法),连通性分析(深度优先,广度优先),拓扑排序,资源分配

    栅格数据的空间分析方法:聚类、聚合分析;信息复合分析;追踪分析;窗口分析

    设置分析环境:加载分析模块;设置工作路径;设置单元大小;设置分析区域;选择坐标系统

    栅格插值方法:反距离加权(IDW),样条函数,克里金

    统计分析:单元统计,邻域统计,分类区统计

    重分类定义:基于原有数值,对原有数值重新进行分类整理从而得到一组新值并输出

    重分类的分类形式(4种):数值更新,类别合并,同标准分类,特定值重分类

    重采样定义:就是将不同的栅格大小的栅格数据转化为同样栅格大小栅格数据的过程。

    重采样方法:最邻近采样,双线性采样,三次卷积采样

    DEM定义:数字高程模型,是对地理空间地理对象表面高程的数字化表达

    DTM定义:数字地面模型,是对地表各种形态的属性信息的数字描述。

    DEM的数据源:地形图,遥感影像,地面实测记录

    DEM数据的采集方法:现有地图数字化,数字摄影测量,地面测量,空间传感器

    常见DEM表达形式:等高线,规则格网,不规则三角网(tin)

    DEM三种数据模型:等高线模型,规则格网模型,不规则三角网模型(TIN)

    三种DEM数据模型的比较

    相同点:都可以表达地球表面的高程变化。

    不同点:等高线模型更直观、形象;占用内存相对较小;地形分析时相对较难实现。后两者反之

    4D产品:DEM,DOM,DLG,DRG

    DEM的生成方法:人工格网法,三角网法,立体像对法,曲面拟合法,等值线插值法

    DEM的用途:测绘、气象、地质、军事、土地资源规划等

    DEM的主要应用:三维立体制图,数码城市,虚拟现实,3D建筑,数字公路

    常用的三维分析:产生数字高程模型、数据转换、表面分析

    GIS地统计分析定义:是利用GIS对空间数据进行统计分析,包括空间形态的度量空间分布及假设检验空间相关分析空间                                     内插等。

    空间形态的度量:(没找到,见PPT10

     

    ESDA定义:探索性空间数据分析。是描述和显示空间分布识别非常规的空间位置发现隐含空间关系等的一系列技术的集                         合

    ESDA的内容:检查数据是否有错;获得数据的分布特征;对数据规律的初步考察

    ESDA的作用:通过ESDA,可以完成诸如观察数据分布寻找离群值、进行全局趋势分析检测空间的自相关和方向变异等一                         系列任务。

    ESDA的方法:图形方法(直方图,趋势分析,半变异/协方差函数云图),数学方法(主成分分析法)

    ESDA的主要应用:检验数据分布;寻找离群值;全局趋势分析

    内插的定义:根据某研究区已有的观测数据来估算研究区内未知点的数据值的过程

    常用的内插方法:最近距离法,反距离加权法,克里金插值法(普通,协同,泛),多项式拟合曲面法,三角网线性插值法

    相关分析的定义:用来揭示地理要素之间相互关系密切程度的一种统计分析方法

    回归分析的定义:指对具有相关统计关系的两个或多个变量,根据其关系形态,选择一个合适的数学模型 ,用来近似地表示变量间的平均变化关系的一种统计分析方法

    回归分析的分类:一元线性回归,多元线性回归,非线性回归,趋势面分析,空间回归分析

    景观空间格局定义:指大小和形状不一的景观斑块在空间上的配置

    景观结构的组成要素:斑块、廊道和基质

    景观结构的定义:景观组分的数量构成及空间组合与分布特征

    大题:

    1.叠置分析和缓冲区分析

    2.深度优先,广度优先、

    3.ARCGIS中生成tin

    4.水文分析前进行填挖的原因?

        答: 洼地的存在,会导致不能得到正确的真实的水流方向

    5.

    6.

    7.

     

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空空如也

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