完整word版GIS空間分析原理與方法個(gè)人總結(jié)復(fù)習(xí)資料

1、第一章 地理空間數(shù)據(jù)分析與GIS1.地理空間數(shù)據(jù)處理與建模地理空間數(shù)據(jù)分析是：（地理學(xué)和地理信息科學(xué)領(lǐng)域），它通過(guò)研究地理空間數(shù)據(jù)及其相應(yīng) 分析理論、方法和技術(shù)，探索、證明 地理要素之間的關(guān)系，揭示地理特征和過(guò)程的內(nèi)在規(guī)律 和機(jī)理，實(shí)現(xiàn)對(duì)地理空間信息的認(rèn)知、解釋、預(yù)測(cè)和調(diào)控。2.1地理空間數(shù)據(jù)挖掘 概述按照不同的挖掘任務(wù)，地理空間數(shù)據(jù)挖掘可以分為預(yù)測(cè)模型發(fā)現(xiàn)、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、 序列模式發(fā)現(xiàn)、依賴(lài)關(guān)系發(fā)現(xiàn)、異常值分析和趨勢(shì)發(fā)現(xiàn)等。地理空間數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)包括三大支柱模塊:地理空間數(shù)據(jù)立方體、聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP） 模塊和空間數(shù)據(jù)挖掘模塊2.2地理空間數(shù)據(jù)挖掘典型 方法：（地理空間統(tǒng)計(jì)方法：分析

2、地理空間數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)方法，主要是基于空間中鄰近的要素通常 比相離較遠(yuǎn)的要素具有較高的相似性這一原理。i .與傳統(tǒng)分析有兩大差異：空間數(shù)據(jù)間并非獨(dú)立，而是在多維空間中具有某種空間相關(guān)性，且在不同的空間分辨率下呈現(xiàn)不同的相關(guān)程度；大多數(shù)空間問(wèn)題僅有一組（不規(guī)則分 布空間中）觀測(cè)值，而 無(wú)重復(fù)觀測(cè)的資料。ii.地理空間統(tǒng)計(jì)模型 大致可分為三類(lèi)：地統(tǒng)計(jì)；是以區(qū)域化變量理論為基礎(chǔ),以變差函數(shù)為主要工具，研究空間分布上既具有隨機(jī)性又具有結(jié)構(gòu)性的自然現(xiàn)象的科學(xué)。根據(jù)離散數(shù)據(jù)生成連續(xù)表面，通過(guò)空間自相關(guān)進(jìn)行空間預(yù)測(cè)。格網(wǎng)空間模型：用以描述分布于 有限（或無(wú)窮離散）空間點(diǎn)（或區(qū)域）上數(shù)據(jù)的空間關(guān)系。 空間點(diǎn)分布形

3、態(tài)：在自然科學(xué)研究中,許多資料是由點(diǎn)（或小區(qū)域）所構(gòu)成的集合。由于形成機(jī)制不同，空間點(diǎn)分布形態(tài)具有隨機(jī)、 叢聚或規(guī)則等不同類(lèi)型。在大型、多維數(shù)據(jù)集 該方法把空間數(shù)據(jù) 相同屬性，而不同的子（2）地理空間聚類(lèi)方法：地理空間數(shù)據(jù)聚類(lèi)是 按照某種距離度量準(zhǔn)則， 中標(biāo)識(shí)出聚類(lèi)或稠密分布的區(qū)域，從而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集的整體空間分布模式。庫(kù)中的對(duì)象 分為有意義的子類(lèi)， 使同一子類(lèi)內(nèi)部的成員有盡可能多的 類(lèi)之間差異較大。從GIS數(shù)據(jù)庫(kù)中挖掘空間關(guān)聯(lián)規(guī)則 關(guān)聯(lián)的規(guī)則包括：相鄰，相連, 拓?fù)潢P(guān)系、空間方位、排列次序以及距離信息.:根據(jù)已知的分類(lèi)模型 把數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)映射到給定類(lèi)別中， 預(yù)測(cè)是利用歷史數(shù)據(jù)記錄自動(dòng)推導(dǎo)出對(duì)給

4、定數(shù)據(jù)的推廣描（地理空間關(guān)聯(lián)分析：地理空間關(guān)聯(lián)分析利用 空間關(guān)聯(lián)規(guī)則提取算法 發(fā)現(xiàn)空間數(shù)據(jù)庫(kù)中 空間目標(biāo)間的關(guān)聯(lián)程度.GIS數(shù)據(jù)庫(kù)是典型的空間數(shù)據(jù)庫(kù)， 是理解GIS模型和將GIS數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成知識(shí)的一種有效方法。共生,包含.表示空間對(duì)象之間的（地理空間分類(lèi)與預(yù)測(cè)分析O聚類(lèi)算法是根據(jù)一定要求將對(duì)象聚為一個(gè)集合，最后得進(jìn)行數(shù)據(jù) 趨勢(shì)預(yù)測(cè) 分析的方法。 述，實(shí)現(xiàn)對(duì)未來(lái)數(shù)據(jù)的趨勢(shì)分析i. 分類(lèi)和聚類(lèi)算法的差別在于： 到的分布模式是聚類(lèi)之前未確知的；分類(lèi)算法則是根據(jù) 已知分布模式 的屬性要求，將數(shù)據(jù) 庫(kù)對(duì)象歸入相應(yīng)的分類(lèi)中。ii. 分類(lèi)和回歸 都可用于預(yù)測(cè)，空間回歸規(guī)則與空間分類(lèi)規(guī)則相似，也是一種分類(lèi)器，其

5、差 別在于空間分類(lèi)規(guī)則的預(yù)測(cè)值是離散的，空間回歸規(guī)則的預(yù)測(cè)值是連續(xù)的。（異常值分析：若一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)包含的數(shù)據(jù)目標(biāo)與通常的行為或數(shù)據(jù)模型不一致，則這些數(shù)據(jù)目標(biāo)被稱(chēng)為 異常值。絕大多數(shù)數(shù)據(jù)挖掘方法把異常值作為噪音或例外數(shù)據(jù)，然而，在很多 情況下這將會(huì)導(dǎo)致重要隱含信息的丟失。基于計(jì)算機(jī)的異常值分析方法主要有三種：基于 統(tǒng)計(jì)的異常值分析；基于 距離的異常值探測(cè)；基于 偏差的異常值探測(cè)。3.1空間分析：是集空間數(shù)據(jù)分析和空間模擬于一體的技術(shù)方法，通過(guò)地理計(jì)算和空間表 達(dá)挖掘潛在空間信息，以解決實(shí)際問(wèn)題。i .空間分析的本質(zhì)特征 包括：探測(cè)模式；研究關(guān)系并建立模型；提高適合于所有觀察模式 處理過(guò)程的理解；改

6、進(jìn)預(yù)測(cè)和控制能力。空間分析的研究對(duì)象：空間分析主要通過(guò)對(duì)空間數(shù)據(jù)和空間模型的聯(lián)合分析來(lái)挖掘空間目標(biāo)的潛在信息。空間分析研究的主要目標(biāo)有:認(rèn)知。解釋.預(yù)報(bào).調(diào)控.ii. GIS環(huán)境下空間分析框架： 一類(lèi)是基于點(diǎn)、線、面基本地理要素的空間分析，通過(guò)空 間信息查詢(xún)與量測(cè)、緩沖區(qū)分析、疊置分析、網(wǎng)絡(luò)分析、地統(tǒng)計(jì)分析等空間分析方法挖掘出新的信息；另一類(lèi)是地理問(wèn)題模擬，解決應(yīng)用領(lǐng)域?qū)臻g數(shù)據(jù)處理與輸出的特殊要求，地理實(shí)體和空間關(guān)系通過(guò)專(zhuān)業(yè)模型得到簡(jiǎn)化和抽象，而系統(tǒng)則通過(guò)模型進(jìn)行深入分析操作。iii. GIS環(huán)境下空間分析方法分為如下六個(gè)方面： 確定性空間分析：分析處理確定性空間數(shù)據(jù)或解決確定性空間問(wèn)題的方

7、法，它是高級(jí)空間 分析的基礎(chǔ)。算法基本上是基于經(jīng)典數(shù)學(xué)方法建模的 探索性空間數(shù)據(jù)分析 ：（Ex pl oratory Sp atial Data An alysis，ESDA是利用統(tǒng)計(jì)學(xué)原理和圖形圖表相結(jié)合對(duì)空間數(shù)據(jù)的性質(zhì)進(jìn)行分析、鑒別，用以引導(dǎo)確定性模型的結(jié)構(gòu)和解法的一種技術(shù)，本質(zhì)上是一種“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的分析方法。研究數(shù)據(jù)的空間相關(guān)性與空間異質(zhì)性，在知識(shí)發(fā)現(xiàn)中用于選取感興趣的數(shù)據(jù)子集，以發(fā)現(xiàn)隱含在數(shù)據(jù)中的某些特征和規(guī)律。相對(duì)于傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析而言，ESDA技術(shù)不是預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)具有某種分布或某種規(guī)律，而是一步步地、試探性地分析數(shù)據(jù)，逐步地認(rèn)識(shí)和理解數(shù)據(jù)。EIL:探索性歸納學(xué)習(xí)方法=數(shù)據(jù)聚焦EDA+數(shù)據(jù)

8、泛化AOIL+Rough集 時(shí)空數(shù)據(jù)分析：挖掘系統(tǒng)沿時(shí)間變化的規(guī)律。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)操作和完整性約束三部分組成。目前，較典型的時(shí)空數(shù)據(jù)模型概括起來(lái)有以下四種：（1 ）把時(shí)間作為新的維數(shù)；（2）面向?qū)ο蠼＃唬?）將時(shí)間作為屬性附加項(xiàng)；（4）基于狀態(tài)和變化建模。 專(zhuān)業(yè)模型集成分析： 智能化的空間分析：可以兼容大規(guī)模現(xiàn)實(shí)世界問(wèn)題中的不精確性和不確定性，能夠達(dá)到易 加工、魯棒性、可編程、低成本、快速和精確（與人類(lèi)操作接近）處理空間數(shù)據(jù)的目的。智能化空間分析方法經(jīng)歷了從決策樹(shù)、基于知識(shí)的專(zhuān)家系統(tǒng)到基于智能計(jì)算的分析方法的發(fā) 展歷程。 可視化空間分析：分析空間對(duì)象的空間分布規(guī)律，進(jìn)行空間對(duì)象的空間性質(zhì)計(jì)算

9、，表現(xiàn)數(shù)據(jù)的內(nèi)在復(fù)雜結(jié)構(gòu)、關(guān)系和規(guī)律。目前，可視化空間分析已由靜態(tài)空間關(guān)系的可視化發(fā)展到 動(dòng)態(tài)表示系統(tǒng)演變過(guò)程的可視化.第二章 GIS空間分析基礎(chǔ)1. 空間分析地理對(duì)象的空間位置、空間形態(tài)、空間格局、空間關(guān)系等特征信息需 要通過(guò)空間坐標(biāo)系統(tǒng)、空間尺度、空間數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和空間數(shù)據(jù)模型等來(lái)表達(dá)與描述， 地理空間問(wèn)題需要通過(guò)空間計(jì)算、空間推理等方法來(lái)獲取與求解。2. i .空間：是一個(gè)復(fù)雜的概念， 具有多義性，既有與時(shí)間對(duì)應(yīng)的含義，也有宇宙空間”的含 義。ii .歐氏空間：是對(duì)物理空間的一種數(shù)學(xué)理解與表達(dá)，是GIS中常用的一種重要空間。歐式空間擅長(zhǎng)平面二維空間目標(biāo)的空間方位、規(guī)模的表達(dá)。歐氏平面的基本變

10、換類(lèi)型為： 全等變換：形狀和尺寸；相似變換：形狀；仿射變換： 相似性：投影變換：投影性質(zhì)。拓?fù)渥儞Q：拓?fù)涮卣?iii.拓?fù)淇臻g 是另一種理解和描述物理空間的數(shù)學(xué)方法，也是GIS中常用的重要數(shù)學(xué)空間。而拓?fù)淇臻g則是描述空間目標(biāo)宏觀分布或目標(biāo)之間相互關(guān)系的有效方法。拓?fù)潢P(guān)系（Topological Relation）是不考慮距離和方向的空間目標(biāo)之間的關(guān)系。包括：相鄰；鄰接；關(guān)聯(lián)；包含.在拓?fù)淇臻g中，歐氏平面可以想象成由理想彈性模型做成的平面，它可以任意延伸和收縮， 但不允許折疊和撕裂。拓?fù)鋵傩?，變化的稱(chēng)為 非拓?fù)鋵傩浴Ｈ艨臻g目標(biāo)間的關(guān)聯(lián)、相鄰與連通等幾何屬性不隨空間目標(biāo)的平移、旋轉(zhuǎn)、縮放等變換而改

11、 變，這些保持不變的性質(zhì)稱(chēng)為分布方。它是上至大氣電離層，下至地幔莫霍面的區(qū)域內(nèi)物質(zhì)與能量3. 地理空間是指物質(zhì)、能量、信息 的存在形式在形態(tài)、結(jié)構(gòu)、過(guò)程、功能關(guān)系上的 式、格局及其在時(shí)間上的延續(xù)發(fā)生轉(zhuǎn)化的時(shí)空載體，是宇宙過(guò)程對(duì)地球影響最大的區(qū)域，它被定義為具有空間參考信息的 地理實(shí)體或地理現(xiàn)象發(fā)生的時(shí)空位置集。絕對(duì)空間（屬性描述的空間幾何位置的集合 ，由一系列不同位置的空間坐標(biāo)組成）和相對(duì)空間兩種形式（具有空間屬性特征的實(shí)體集合 ，由不同實(shí)體之間的空間關(guān)系構(gòu)成）.4. 地理網(wǎng)格系統(tǒng)是一種以平面子集的規(guī)則分級(jí)剖分為基礎(chǔ)的空間數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，具有較高的標(biāo)準(zhǔn)化程度。它能由粗到細(xì)、逐級(jí)地分割地球表面，將地球

12、曲面用一定大小的多邊形網(wǎng)格進(jìn)行近似模擬，再現(xiàn)地球表面，其目的是 將地理空間的定位和地理特征的描述一體化，并將誤 差，還可以像矢量數(shù)據(jù)那 因此出現(xiàn)了兩種類(lèi)型的地理網(wǎng) ，另一類(lèi)是用于存儲(chǔ)位置信息的控制在網(wǎng)格單元的大小范圍內(nèi) 。i. 地理網(wǎng)格既可以類(lèi)似于柵格數(shù)據(jù) 用最小單元網(wǎng)格來(lái)表達(dá)空間對(duì)象 樣用網(wǎng)格點(diǎn)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的坐標(biāo)點(diǎn)對(duì)來(lái)表達(dá)空間實(shí)體的幾何特征， 格。一類(lèi)是用于存儲(chǔ)區(qū)域信息的網(wǎng)格系統(tǒng)（區(qū)域網(wǎng)格系統(tǒng)） 網(wǎng)格系統(tǒng)（位置網(wǎng)格系統(tǒng)）.ii .地理坐標(biāo)網(wǎng)格系統(tǒng)也存在明顯的缺陷： *由于網(wǎng)格單元面積不等造成 統(tǒng)計(jì)分析的復(fù)雜性；*網(wǎng)格的面積變形、形狀變形以及內(nèi)點(diǎn)位置誤差由赤道向南北極逐漸遞增；*網(wǎng)格系統(tǒng)的最頂端和

13、最底端的網(wǎng)格形狀實(shí)際上并不是顯示在平面上的方形而是三角形；*地理坐標(biāo)網(wǎng)格系統(tǒng)的方形網(wǎng)格單元具有復(fù)雜的鄰接特性，每一個(gè)格網(wǎng)都有四個(gè)與之共邊的、且中心點(diǎn)等距的鄰接四邊形，同時(shí)它還有四個(gè)與之共頂點(diǎn)的、且與中心點(diǎn)不等距的四個(gè)鄰接 四邊形，這種復(fù)雜的鄰接關(guān)系不利于模擬應(yīng)用。5. 地理空間數(shù)據(jù)特征：多尺度多維結(jié)構(gòu)時(shí)空特征不確定性海量性6. 空間分布與格局 ：地理對(duì)象通?？梢猿橄鬄辄c(diǎn)目標(biāo)、線目標(biāo)、面目標(biāo)三類(lèi)?空間分布分析、離散度、空間集聚度以及粗*通常采用分布密度、均值、分布中心（幾何中心、分布重心） 糙度等指標(biāo)進(jìn)行 空間分布格局 的描述；*通過(guò)空間分布檢驗(yàn)來(lái)確定地理對(duì)象的聚集、分散、均勻、隨機(jī)等分布類(lèi)型；

14、*用空間聚類(lèi)分析方法反映分布的 多中心特征 并確定這些中心；*通過(guò)趨勢(shì)面分析反映現(xiàn)象的 空間分布趨勢(shì) 等。7. 資源配置 是在資源總量不足的背景條件下，將有限的資源重新進(jìn)行時(shí)空分配，使稀缺的資源的功效最大化，從而保證社會(huì)經(jīng)濟(jì)和生態(tài)效益最優(yōu)化。&空間關(guān)系與影響：空間關(guān)系包括：距離、方向、連通、拓?fù)?空間相互影響：利用狀態(tài)變量和影響因素之間的關(guān)系類(lèi)比建立數(shù)學(xué)模型，并用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)回歸獲得參數(shù)，然后進(jìn)行分析預(yù)測(cè)。它一般應(yīng)用于社會(huì)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的問(wèn)題.空間關(guān)系分析的必要性：略9.空間動(dòng)態(tài)與過(guò)程：*時(shí)空數(shù)據(jù)的分類(lèi)和時(shí)間量測(cè)*基于時(shí)間的平滑和綜合 *變化的統(tǒng)計(jì)分析、時(shí)空疊加 *時(shí)間序列分析以及預(yù)測(cè)分析第三章空間量測(cè)

15、與計(jì)算空間空間量測(cè) 與計(jì)算是指對(duì)GIS數(shù)據(jù)庫(kù)中各種空間目標(biāo)的基本參數(shù)進(jìn)行量算與分析，如 目標(biāo)的位置、距離、周長(zhǎng)、面積、體積、曲率、空間形態(tài)以及空間分布等 3.1空間量測(cè)尺度i .維度:空間目標(biāo)分為 實(shí)體與現(xiàn)象，實(shí)體描述空間中的靜態(tài)物體，一般是以0維、1維、2維、3維、分?jǐn)?shù)維存在； 現(xiàn)象描述空間物體發(fā)生發(fā)展過(guò)程，一般是以3維和4維，即2維+時(shí)間維和3維+時(shí)間維的形式存在。空間維的劃分還存在高維空間，但在GIS空間量測(cè)中只考慮與空間量測(cè)關(guān)系密切的0維、1維、2維、3維、4維以及分?jǐn)?shù)維。（不同空間維之間的轉(zhuǎn)化主要取決于用戶(hù)根據(jù)不同的需要所確定的空間尺度，有時(shí)也受制于技術(shù)條件和客觀條件）ii .比例尺

16、：決定了空間數(shù)據(jù)的密度、空間坐標(biāo)的精確有效位和相應(yīng)影像數(shù)據(jù)的空間分辨率，空間維。比例尺越大，其所承載的空間信息越多，在進(jìn)行空間量測(cè)時(shí)所能夠量測(cè)的信息也就越多，所得到的量測(cè)值越精確。iii.屬性數(shù)據(jù)：在GIS中，屬性數(shù)據(jù)是指與空間位置無(wú)直接關(guān)系的特征數(shù)據(jù)，它是與地 理實(shí)體相聯(lián)系、經(jīng)過(guò)抽象的地理變量，通常可將其分為定性和定量?jī)煞N形式。定性屬性數(shù)據(jù)包括名稱(chēng)、類(lèi)型、種類(lèi)等用以表述空間實(shí)體性質(zhì)方面的特征，多用字符、符 號(hào)表示；定量屬性數(shù)據(jù)包括數(shù)量、等級(jí)等用以表述空間實(shí)體數(shù)量方面的特征，多用數(shù)字形 式表示。字符形式的屬性類(lèi)別數(shù)據(jù)采用邏輯關(guān)系處理，而數(shù)字形式的屬性數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)通常采用 數(shù)學(xué)關(guān)系處理。屬性數(shù)據(jù)的量

17、測(cè)尺度由粗略至詳細(xì)大致可分為命名量、次序量（不同次序之間的間隔大小可以不同）、間隔量（不參照某個(gè)固定點(diǎn)，按間隔表示相對(duì)位置）及比率量（有真零值而且量測(cè)單位間隔相等的數(shù)據(jù)，可加、減、乘、除）等四個(gè)層次。命名量、次序量、間隔量、比率量的區(qū)別和聯(lián)系（1） 數(shù)據(jù)量測(cè)尺度的差別不是事物本質(zhì)的差異，而是人們對(duì)事物觀察角度的差異。數(shù)據(jù)從不同的側(cè)面反映了事物的本質(zhì)，由于側(cè)面”的不同，數(shù)據(jù)的量測(cè)尺度會(huì)有所不同。簡(jiǎn)單地說(shuō)，土壤按土質(zhì)好壞可以統(tǒng)計(jì)為土地等級(jí)資料，即為次序量尺度，也可以按土壤的結(jié)構(gòu)和成分統(tǒng)計(jì)為土壤類(lèi)型資料，即為命名量尺度。（2） 屬性數(shù)據(jù)的不同量測(cè)尺度之間可以轉(zhuǎn)化。根據(jù)現(xiàn)實(shí)需要可以將一組統(tǒng)計(jì)好的數(shù)據(jù)進(jìn)

18、行量測(cè)尺度轉(zhuǎn)化，這種轉(zhuǎn)化只能按比率量7次序量7間隔量7命名量方向進(jìn)行，因?yàn)閺拿康奖嚷柿棵枋鍪挛锏哪芰υ絹?lái)越強(qiáng)，越來(lái)越精確。比率尺度數(shù)據(jù)如果不考慮可計(jì)算操作性，就成為間隔尺度數(shù)據(jù)，間隔尺度數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)分級(jí)處理就成為次序尺度數(shù)據(jù)， 而次序尺度數(shù)據(jù)不考慮其 序”就是命名量尺度數(shù)據(jù)， 這個(gè)轉(zhuǎn)換過(guò)程中， 信息的丟失和 忽略”是必然的，因此其逆向變換是不可能的， 但通過(guò)間接方法，如分布密度、 面積比等可以實(shí)現(xiàn)定性變量的定量化。3.2 基本幾何參數(shù)量測(cè)（位置、中心、重心、長(zhǎng)度、面積、體積和曲率）i .位置:在矢量數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，由于其位置直接由坐標(biāo)點(diǎn)來(lái)表示，所以位置是明顯的，但屬性是隱含的；在柵格數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，每

19、一個(gè)位置點(diǎn)都表現(xiàn)為一個(gè)單元（Cell或Pixel）,屬性是明顯的，而位置是隱含的。點(diǎn)線面（線目標(biāo)表示 體（面和線目標(biāo)表示）絕對(duì)位置：以經(jīng)緯網(wǎng)為參照確定的位置可以說(shuō)是一種絕對(duì)位置。通常利用角度量測(cè)系統(tǒng)，另外，一個(gè)參照點(diǎn)或坐標(biāo)系中坐標(biāo)原點(diǎn) 確定的位置.相對(duì)位置：.位置精度 是指數(shù)據(jù)集（如地圖）中物體的地理位置與其真實(shí)地面位置之間的差別.ii .中心測(cè)量：空間量測(cè)的中心多指 幾何中心iii .重心測(cè)量:是描述地理對(duì)象空間分布的一個(gè)重要指標(biāo)。從重心移動(dòng)的軌跡可以得到空間目標(biāo)的變化情況和變化速度。重心量測(cè)經(jīng)常用于宏觀經(jīng)濟(jì)分析和市場(chǎng)區(qū)位選擇，iv .長(zhǎng)度測(cè)量：距離量測(cè)：最短、最大、重心距離。距離實(shí)際情況：

20、函數(shù)距離（棋盤(pán)距離、曼哈頓）曼哈頓距離的度量性質(zhì)與歐氏距 離相似，都保持對(duì)稱(chēng)性和三角不等式成立；兩者不同的是，在討論空間鄰近性時(shí)， 不同點(diǎn)間距離的排序有很大差異。當(dāng)坐標(biāo)軸變動(dòng)時(shí)，點(diǎn)對(duì)之間的距離就會(huì)不同， 因此曼哈頓距離只適用于討論具有規(guī)則布局的城市街道等相關(guān)問(wèn)題。*若障礙物對(duì)空間目標(biāo)物產(chǎn)生的阻抗值小于某一臨界值，則為相對(duì)障礙物；若障礙物的阻抗值大于或等于這一特征值，則空間目標(biāo)物的運(yùn)動(dòng)被完全阻止，障礙物 變?yōu)榻^對(duì)障礙物。V .面積量測(cè)：多邊形邊界分解為上下兩半，其面積是上半邊界下的積分值與下半 邊界下的積分值之差。將三維曲面投影到二維平面上，計(jì)算其在平面上的投影面積。Vi.體積量測(cè)：在對(duì)地形數(shù)據(jù)

21、處理時(shí)，當(dāng)體積為正時(shí)，工程上稱(chēng)之為“挖方”；體積為負(fù)時(shí)，稱(chēng)之為“填方”-以基準(zhǔn)面積（三角形或正方形等）乘以格網(wǎng)點(diǎn)曲面 高度的均值，得到基本格網(wǎng)的體積，各個(gè)基本格網(wǎng)的體積累積之和就是區(qū)域總體 積3.3地理空間目標(biāo)形態(tài)量測(cè)歐拉數(shù)=空洞歡一碎片S7-I）1. 線狀地物：絕對(duì)和非絕對(duì)線狀。直線和曲線兩種；面狀。2. 空間完整性 是空洞區(qū)域內(nèi)空洞數(shù)量的度量，通常使用歐拉 函數(shù)量測(cè)。歐拉函數(shù)是關(guān)于碎片程度及空洞數(shù)量的一個(gè)數(shù)值 量測(cè)法。3.4 空間分布計(jì)算與分析_空間分布的研究?jī)?nèi)容主要有兩個(gè)方面：分布對(duì)象和分布區(qū)域1. 點(diǎn)模式的空間分布點(diǎn)模式的描述參數(shù)有分布密度、分布中心、分布軸線、離散度、樣方分析、最近鄰

22、分析等 分布密度：分子為分布對(duì)象的計(jì)量，分母為分布區(qū)域的計(jì)量。均一（規(guī)則）、隨機(jī)和簇狀。*如果每個(gè)均一的樣方包含相同數(shù)量的點(diǎn)對(duì)象，則整個(gè)研究區(qū)分布具有均一性，這種檢驗(yàn)分布性的標(biāo)準(zhǔn)型方法稱(chēng)為 樣方分析。-將觀測(cè)得到的頻率分布和已知的頻率分布或理論上的隨 機(jī)分布作比較，判斷點(diǎn)模式的分布類(lèi)型。*QA對(duì)分布模式判別產(chǎn)生影響的主要因素有 ：樣方的形狀，采樣的方式，樣方的起點(diǎn)，大小 等，這些因素都會(huì)影響到點(diǎn)的觀測(cè)頻次和分布。2衛(wèi)2A*最鄰近分析：先測(cè)出每點(diǎn)與其最近點(diǎn)間的距離，然后將量Q - ! L = J測(cè)值與所測(cè)距離的均值進(jìn)行比較。這種統(tǒng)計(jì)方法僅涉及計(jì)算W每對(duì)最近點(diǎn)間距離的平均值，平均最近鄰距離提供了空

23、間分布中點(diǎn)之間距離的量度或點(diǎn)之間 的距離指數(shù)。最鄰近距離法：最鄰NNI近指數(shù)測(cè)度：檢驗(yàn)最鄰近指數(shù)顯著性方法： 分布中心：可以概略表示點(diǎn)狀分布對(duì)象的總體分布特征、中心位置、聚集程度等信息。幾何中心、加權(quán)平均中心、中位中心以及極值中心等。核密度分析法： 在研究區(qū)域中使用滑動(dòng)的圓形區(qū)域來(lái)統(tǒng)計(jì)出落在圓域內(nèi)的事件數(shù)量，在除以 圓的面積，就得到估計(jì)點(diǎn) S處的事件密度。KDE中的邊緣效應(yīng)：在KDE中，靠近研究區(qū)域R邊界的地方會(huì)產(chǎn)生扭曲核估計(jì)的邊緣效應(yīng) 分布軸線和離散度：離散點(diǎn)群在空間的分布趨勢(shì)或走向可以用分布軸線來(lái)確定。離散度是反應(yīng)分布對(duì)象聚集程度的空間分布參數(shù)，它是分布中心和分布軸線的補(bǔ)充。2. 線模式的

24、空間分布線密度：對(duì)線要素也要進(jìn)行密度分析，用某區(qū)域內(nèi)線的長(zhǎng)度之和除以該區(qū)域面積總和即可 得到某一區(qū)域的線密度，單位是m/m2，或km/km2。最近鄰分析 以線中點(diǎn)的位置來(lái)代替線，忽略線的長(zhǎng)度，對(duì)各中心點(diǎn)進(jìn)行最近鄰統(tǒng)計(jì)。密度估計(jì)值： （n-1）*l/n*a連通度：線狀物體在空間中形成網(wǎng)絡(luò)，因此研究線狀物體之間的連通性極為重要。線狀物體 連通度是指線劃要素在構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)時(shí)的連接性以及從一處到另一處的連通程度，它是對(duì)網(wǎng)絡(luò)復(fù) 雜性的一種量度。3. 區(qū)域模式：離散區(qū)域分布和連續(xù)區(qū)域分布一種是與點(diǎn)模式完全相同的多邊形數(shù)量密度；一種是和點(diǎn)模式稍微有差別的面積密度，它的 方式是先求出多邊形的面積，然后計(jì)算各類(lèi)多邊

25、形的面積與研究區(qū)域總面積的比值，得出的 結(jié)果是百分比而不是點(diǎn)模式的密度比。-15 -第四章一、空間表達(dá)*空間表達(dá)是基于地理認(rèn)知理論，對(duì)復(fù)雜地理客觀世界的 等級(jí)、層次特征及多種性質(zhì)的地學(xué) 過(guò)程和現(xiàn)象進(jìn)行科學(xué)抽象和描述的方法，是科學(xué)理論和現(xiàn)實(shí)世界之間的一座橋梁。*客觀世界的抽象： 首先通過(guò)人類(lèi)的感知系統(tǒng)對(duì)客觀世界進(jìn)行 地理空間的認(rèn)知，并將其抽象 概括為地理問(wèn) 題，最后再用計(jì)算機(jī)表示， 將空間數(shù)據(jù)集成與管理， 建立客觀世界的 數(shù)字模型。 *地理空間的表達(dá)形式：1. 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：矢量數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 是通過(guò)記錄坐標(biāo)方式，利用歐幾里德幾何學(xué)中的點(diǎn)、線、面及其組合體來(lái)表 示地理實(shí)體空間分布的一種數(shù)據(jù)表達(dá)方式。比経內(nèi)

26、#餐ft給榊押A構(gòu)簡(jiǎn)單小咼度ra磁界.押遵平*ft示用早.朋，梢度 高、爐.賦4匕較制II方吐快連.SrV；素為-1;如果一個(gè)節(jié)點(diǎn)與一條弧不關(guān)聯(lián)，*鄰接表 是圖中所有節(jié)點(diǎn)鄰接表的集合。1;如果一個(gè)節(jié)點(diǎn)是一條弧的終點(diǎn)，則關(guān)聯(lián)矩陣中對(duì)應(yīng)的元 則關(guān)聯(lián)矩陣中對(duì)應(yīng)的元素為0 0-1 000 1 :0 0 -關(guān)聯(lián)矩陸不足：矩陣表示圖所需的空間大、且有關(guān)結(jié)點(diǎn)的信息 表示。4-1q0 1 1 0 0/0心心1 0/ 0 1 01 0 0/ 0 0 10 10 0 110（a）有向囹*鏈（Link）:鏈?zhǔn)菢?gòu)成網(wǎng)絡(luò)的骨架，包括圖形信息和屬性信息，鏈的屬性信息包括阻礙強(qiáng) 度和資源需求量，鏈有方向。鏈的阻礙強(qiáng)度是指在

27、通過(guò)一條鏈時(shí)所需要花費(fèi)的時(shí)間或者費(fèi)用 等，如資源流動(dòng)的時(shí)間、速度。*結(jié)點(diǎn)：結(jié)點(diǎn)是網(wǎng)線的端點(diǎn)，又是網(wǎng)線的匯合點(diǎn)。其狀態(tài)屬性除了包括 量等：（阻礙強(qiáng)度值為負(fù)數(shù)，則表示資源禁止流向特定的弧段。）障礙（Barrier）:禁止資源在網(wǎng)絡(luò)中的鏈上流動(dòng)的點(diǎn)。唯一不表示任何屬性的點(diǎn)。拐點(diǎn)（Turn）：出現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)鏈中的分割結(jié)點(diǎn)上，資源運(yùn)動(dòng)方向可能轉(zhuǎn)變。中心（Center）:網(wǎng)絡(luò)中具有一定的容量，能夠接受或分配資源的結(jié)點(diǎn)所在的位置。站點(diǎn)（StoP）:在路徑選擇中資源增減的結(jié)點(diǎn)。路徑分析2. 路徑分析：最佳路徑的求解是在指定網(wǎng)絡(luò)的兩個(gè)結(jié)點(diǎn)之間找一條阻礙強(qiáng)度最小的路徑。另一種路徑分析功能是求解最佳游歷方案，又分為弧段

28、最佳游歷方案求解和結(jié)點(diǎn)最佳游歷方 案求解兩種。其核心實(shí)現(xiàn)方法都是最短路徑算法。最短路徑問(wèn)題從算法研究的角度考慮最短路徑問(wèn)題通常可歸納為兩大類(lèi)：一類(lèi)是所有點(diǎn)對(duì)之 間的最短路徑，另一類(lèi)是單源點(diǎn)間的最短路徑問(wèn)題。*迪杰斯特拉（Dijkstra）算法思想：1）初始時(shí)令S=V0,T=其余頂點(diǎn)，T中頂點(diǎn)對(duì)應(yīng)的距離值；若存在V0,Vi，為V0,Vi弧 上的權(quán)值；若不存在V0,Vi，為* .2）從T中選取一個(gè)其距離值為最小的頂點(diǎn)W，加入S;3）對(duì)T中頂點(diǎn)的距離值進(jìn)行修改：若加進(jìn)阻礙強(qiáng)度和資源需求W作中間頂點(diǎn)，從 V0到Vi的距離值比不加 W的路徑要短，則修改此距離值；4）重復(fù)上述步驟，直到 S中包含所有頂點(diǎn)，

29、即 S=V為止.*弗洛伊德算法：1）初始時(shí)設(shè)置一個(gè) n階方陣，令其對(duì)角線元素為 0,若存在弧Vi,Vj 對(duì)應(yīng)元素為權(quán)值；否則為*.2 ）逐步試著在原直接路徑中增加中間頂點(diǎn)，若加入中間點(diǎn)后路徑 變短，則修改之；否則，維持原值 .3）所有頂點(diǎn)試探完畢，算法結(jié)束 .（逐個(gè)頂點(diǎn)試探法 矩陣算法：該算法是利用矩陣來(lái)求出圖的最短距離矩陣。 已知圖的鄰接矩陣 A;求出 A, A2, A3, ,An-2: D = AA2A3An-2 = （di,j）n X n。*步驟：首先，對(duì)于一定區(qū)域范圍內(nèi)龐大的交通網(wǎng)絡(luò)要考慮它的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)。然后是網(wǎng)絡(luò)搜索。3. 連通分析：現(xiàn)實(shí)中常需要知道從某一結(jié)點(diǎn)或邊出發(fā)能夠到達(dá)的全部結(jié)點(diǎn)

30、或邊，這一類(lèi)問(wèn)題稱(chēng)為連通分量求解；另一類(lèi)連通分析問(wèn)題是求解最少費(fèi)用連通方案，即在耗費(fèi)最小的情況下使全部結(jié)點(diǎn)相互連通。*連通圖：任意兩個(gè)頂點(diǎn)Vi,Vj V , Vi和Vj都是連通的。*一個(gè)連通圖的生成樹(shù) 是含有該連通圖的全部頂點(diǎn)的一個(gè)極小連通子圖。*從圖中某一頂點(diǎn)出發(fā)訪遍圖中其余頂點(diǎn)，且使每一頂點(diǎn)僅被訪問(wèn)一次，這一過(guò)程叫做 遍歷。遍歷圖的基本方法有兩種： 深度優(yōu)先搜索（縱向、盡快地遠(yuǎn)離起始點(diǎn)似的。 先搜索（橫向、先訪問(wèn)起始頂點(diǎn)的所有鄰接點(diǎn)，然后再訪問(wèn)較遠(yuǎn)的區(qū)域）。*避圈法：，則.）*圖的 ）和廣度優(yōu)(d)(b)4. 資源分配資源分配也稱(chēng)定位與分配問(wèn)題，包括目標(biāo)選址和將需求按最近（這里遠(yuǎn)近是按 加

31、權(quán)距離來(lái)確定的）原則尋找供應(yīng)中心（資源發(fā)散或匯集地）兩個(gè)問(wèn)題。包括定位與分配兩 個(gè)問(wèn)題。*選址問(wèn)題：取決于可供選擇的范圍，所選位置的質(zhì)量判斷標(biāo)準(zhǔn) 這兩個(gè)條件。*使最大距離達(dá)到最小的位置稱(chēng)為網(wǎng)絡(luò)的中心點(diǎn)的中位點(diǎn)。中心點(diǎn)（距最遠(yuǎn)結(jié)點(diǎn)）、一般中心點(diǎn)（距最遠(yuǎn)點(diǎn)） 意） 中位點(diǎn)（到其他各結(jié)點(diǎn)）、一般中位點(diǎn) 絕對(duì)中位點(diǎn)（到各條網(wǎng)絡(luò)邊）*中心服務(wù)范圍分析作為基本網(wǎng)絡(luò)分析功能，是指一個(gè)服務(wù)中心在給定的時(shí)間或范圍內(nèi)能夠 到達(dá)的區(qū)域，它為評(píng)價(jià)服務(wù)中心的位置及其通達(dá)性提供了有利工具。依次求出服務(wù)費(fèi)用不超過(guò)中心阻值的路徑，組成這些路徑的網(wǎng)絡(luò)結(jié)點(diǎn)和邊的集合構(gòu)成了該中心的服務(wù)范圍。，使最大距離、絕對(duì)中心點(diǎn)（到其他各點(diǎn)）總

32、和達(dá)到最小的位置稱(chēng)為網(wǎng)絡(luò)（任意）、一般絕對(duì)中心（任、絕對(duì)中位點(diǎn)（任意）、一般*P中心定位問(wèn)題：所謂目標(biāo)方程是用數(shù)學(xué)方式表達(dá)滿(mǎn)足所有需求點(diǎn)到供應(yīng)點(diǎn)的加權(quán)距離最小 的條件方程。實(shí)際中常用啟發(fā)式算法來(lái)逼近P-中心問(wèn)題的最佳結(jié)果-全局/區(qū)域性交換式算法： 先選P個(gè)候選點(diǎn)作為起始供應(yīng)點(diǎn)集，并將所有需求點(diǎn)分配到最近的供應(yīng)點(diǎn)，計(jì)算其 目標(biāo)方程值，郵區(qū)城市示育團(tuán)即總的加權(quán)距離。作全局性調(diào)整：對(duì)每一供應(yīng)點(diǎn)依次作出區(qū)域性調(diào)整。5流分析：流分析就是根據(jù)網(wǎng)絡(luò)元素的性質(zhì)選擇將目標(biāo)經(jīng)輸送系統(tǒng)由一個(gè)地點(diǎn) 運(yùn)送至另一個(gè)地點(diǎn)的優(yōu)化方案（時(shí)間最少、費(fèi)用最低、路程最短或運(yùn)送量最大等）， 網(wǎng)絡(luò)元素的性質(zhì)決定了優(yōu)化的規(guī)則。網(wǎng)絡(luò)流的最優(yōu)

33、化問(wèn)題主要涉及兩方面內(nèi)容：網(wǎng)絡(luò)最大流問(wèn)題和最小費(fèi)用流問(wèn)題。正向路、正向增廣路、飽和流最大流問(wèn)題：Ford-Fulkson算法，亦為標(biāo)記法。Dinic算法的思想是減少增廣?V0的費(fèi)用最小的可行流，也可V0的流且總運(yùn)費(fèi)最小。、次數(shù) 從帶發(fā)點(diǎn)和收點(diǎn)的容量網(wǎng)絡(luò)中的任何一個(gè)可行流開(kāi)始，用流的增廣算法尋找流的增廣鏈。直到找不到流的增廣鏈為止，此時(shí)的可行流就是G的最大流。最小費(fèi)用流問(wèn)題： 可以描述為在上述網(wǎng)絡(luò)中求出一個(gè)流值為 以理解為如何制定運(yùn)輸方案使得從vs到vt恰好運(yùn)送流值為6. 動(dòng)態(tài)分段技術(shù)_是GIS網(wǎng)絡(luò)分析中一種基于網(wǎng)絡(luò)線的動(dòng)態(tài)分析、顯示和繪圖技術(shù)。通過(guò)建立一種比“弧段-結(jié)點(diǎn)”數(shù)據(jù)模型高級(jí)的“動(dòng)態(tài)段

34、-動(dòng)態(tài)結(jié)點(diǎn)”模型，來(lái)實(shí)現(xiàn)根據(jù)不同的屬性按照某種度量標(biāo)準(zhǔn)對(duì)線性要素進(jìn)行相對(duì)位置的劃分。*線性參照是使用沿測(cè)量的線狀要素的相對(duì)位置存儲(chǔ)地理位置的方法。距離測(cè)量值用于定位 沿線的事件。線性參照 還用于將多個(gè)屬性集與線狀要素的部分關(guān)聯(lián)，不需要在每次更改屬性 值時(shí)分割（分段）基本線。*動(dòng)態(tài)分段是使用線性參照測(cè)量系統(tǒng)計(jì)算事件表中存儲(chǔ)和管理事件的地圖位置以及在地圖上 顯示它們的過(guò)程?？梢杂孟嗷リP(guān)聯(lián)的量測(cè)尺度來(lái)表示線性要素的多種屬性級(jí)的技術(shù)。*利用動(dòng)態(tài)分段，可將多組屬性與現(xiàn)有線狀要素的任意部分相關(guān)聯(lián)。動(dòng)態(tài)分段模型在“弧段結(jié)點(diǎn)”模型基礎(chǔ)上進(jìn)行了擴(kuò)展，引入段（Section）、路徑（Route）、事件（Event

35、）（點(diǎn)事件、線事件、連續(xù)事件）、路徑系統(tǒng)（Route System）等分別用來(lái)模擬線性系統(tǒng)中的不同特征。動(dòng)態(tài)分段實(shí)質(zhì)是通過(guò)在線性空間數(shù)據(jù)上建立段屬性表（ Section表），再在段屬性表上建立路徑 屬性表（Route表），并基于路徑屬性表建立關(guān)聯(lián)來(lái)完成段、路徑、事件的聯(lián)系。-基礎(chǔ)是“弧段-結(jié)點(diǎn)”模型。以公路地理信息系統(tǒng)為例，（空間數(shù)據(jù)、屬性表、基于線性參照組織屬性數(shù)據(jù)）7. 地址匹配*地理編碼是指將坐標(biāo)對(duì)、地址或地名等位置描述轉(zhuǎn)換為地球表面上某位置的過(guò)程。*地址匹配（Address Matchi ng ）是一種基于空間定位的技術(shù)，是地理編碼（ Geocodi ng）的核 心技術(shù)，它提供了一種把

36、描述成地址的地理位置信息轉(zhuǎn)換成可以被用于GIS系統(tǒng)的地理坐標(biāo)的方式。地址匹配過(guò)程可分為 基于道路的匹配和基于地塊的匹配兩種類(lèi)型。*提高匹配：地址數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化；選擇較好地理參考的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)并多種；可以接受“非標(biāo)準(zhǔn)化”的地址數(shù)據(jù)；按一定順序匹配;第六章 空間統(tǒng)計(jì)學(xué)分析： 是以區(qū)域化變量理論 為基礎(chǔ)，以變異函數(shù)為主要工具, 研究具有地理空間信息特性的事物或現(xiàn)象的空間相互作用及變化規(guī)律的學(xué)科。*空間統(tǒng)計(jì)分析方法： 由分析空間變異與結(jié)構(gòu)的半變異函數(shù)和用以空間局部估計(jì)的克立格插 值法兩個(gè)主要部分組成，是 GIS空間分析的一個(gè)重要技術(shù)手段。實(shí)質(zhì)是：提示相關(guān)規(guī)律和利用相關(guān)規(guī)律進(jìn)行未知點(diǎn)預(yù)測(cè)?？臻g自相關(guān)性：通過(guò)檢

37、測(cè)一個(gè)位置上的變異是否依賴(lài)于鄰近位置的變異來(lái)判斷該變異是否存 在空間自相關(guān)性。當(dāng)某一測(cè)樣點(diǎn)屬性值高，而其相鄰點(diǎn)同一屬性值也高時(shí)，為空間正相關(guān)； 反之，為空間負(fù)相關(guān)。各向同性、各向異性。*相關(guān)性：不同觀察對(duì)象的同一屬性變量，則稱(chēng)之為自相關(guān)。*變異的性質(zhì)可以分為三種類(lèi)型：絕對(duì)型變異（如花形態(tài)，紅色或白色等）；等級(jí)型變異（如植被密度等級(jí)等）；連續(xù)型變異（如形態(tài)測(cè)量，基因頻率等）。*空間自相關(guān)方法按功能大致分為兩類(lèi)：全域型自相關(guān)和區(qū)域型自相關(guān)。最為常用的計(jì)算空間自相關(guān)方法是：Moran s I、Geary s C、Getis、Join count以及空間自相關(guān)系數(shù)圖等 。1、 Moran s I法：空間自相關(guān)分析的主要功能在于同時(shí)可以處理數(shù)據(jù)的區(qū)位和屬性，因此在進(jìn)行空間自相關(guān)性分析時(shí)，應(yīng)首先建立區(qū)位相鄰矩陣。Moran Index :空間自相關(guān)性判定指標(biāo)，10為正相關(guān)，數(shù)值越大表示空間分布的相關(guān)性越大， 即空間上聚集分布的現(xiàn)象越明顯；10為負(fù)相關(guān)，數(shù)值越小代表示相關(guān)性小；I趨于0時(shí)，代表空間分布呈現(xiàn)隨機(jī)分布的情形?？臻g間隔自相關(guān)：基于統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)系數(shù)的協(xié)方差關(guān)系。區(qū)域空間自相關(guān)：Local Moran I