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第五章GIS空間分析原理與方法
學(xué)習(xí)目標(biāo):·理解GIS中模型的概念、特點(diǎn)和作用·掌握柵格數(shù)據(jù)分析方法·掌握矢量數(shù)據(jù)分析方法·了解空間信息分類和統(tǒng)計(jì)分析方法·了解數(shù)字地面模型
重點(diǎn):矢量數(shù)據(jù)分析方法,柵格數(shù)據(jù)分析方法。第五章GIS空間分析原理與方法第一節(jié)空間分析模型第二節(jié)柵格數(shù)據(jù)分析的基本模式第三節(jié)矢量數(shù)據(jù)分析的基本方法第四節(jié)空間數(shù)據(jù)的其它分析方法第五節(jié)數(shù)字地面模型及應(yīng)用
空間分析是GIS系統(tǒng)的重要功能之一,是GIS系統(tǒng)與計(jì)算機(jī)輔助繪圖系統(tǒng)的主要區(qū)別??臻g分析的對(duì)象是一系列跟空間位置有關(guān)的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)包括空間坐標(biāo)和專業(yè)屬性兩部分。空間分析空間分析定義空間數(shù)據(jù)分析描述空間對(duì)象的非空間特性方法:概率、數(shù)理統(tǒng)計(jì)等數(shù)學(xué)方法特點(diǎn):幾何特征不是主要限制因子(例:聚類分析)數(shù)據(jù)處理與一般的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析基本一致分析結(jié)果依托于地理空間,描述的是空間過程,揭示空間規(guī)律和機(jī)制??臻g分析定義數(shù)據(jù)空間分析描述空間對(duì)象的空間位置、關(guān)系,對(duì)空間對(duì)象進(jìn)行定量描述方法:空間統(tǒng)計(jì)學(xué)、圖論、拓?fù)鋵W(xué)、計(jì)算幾何等。特點(diǎn):非嚴(yán)格意義的分析,是空間事物的描述和說明,特征提取和參數(shù)計(jì)算回答是什么、在哪里、有多少和怎么樣,并不回答為什么。
定義:空間分析是基于地理對(duì)象的位置、形態(tài)和屬性特征的空間數(shù)據(jù)分析技術(shù)。空間分析的主要內(nèi)容空間位置:借助于空間坐標(biāo)系傳遞空間對(duì)象的定位信息,是空間對(duì)象表述的研究基礎(chǔ)??臻g分布:同類空間對(duì)象的群體定位信息,包括分布、趨勢(shì)、對(duì)比等內(nèi)容。空間形態(tài):空間對(duì)象的幾何形態(tài)空間距離:空間物體的接近程度空間關(guān)系:空間對(duì)象的相關(guān)關(guān)系,包括拓?fù)?、方位、相似、相關(guān)等??臻g分析和空間模型空間分析和空間模型是不同層次上的概念??臻g分析是基本的,解決一般問題的理論和方法,空間模型是復(fù)雜的,解決專門問題的理論和方法。空間模型無可枚舉,而空間分析技術(shù)是有限的??臻g模型建立過程比較復(fù)雜,有些還不能用數(shù)學(xué)方法描述,空間分析技術(shù)為構(gòu)建復(fù)雜的空間模型提供基本的分析工具。GIS是空間數(shù)據(jù)處理理論和方法的集成化實(shí)現(xiàn)。包含了大部分的空間分析技術(shù),是GIS的技術(shù)特色??臻g分析和空間模型是零件和機(jī)器的關(guān)系
地理信息系統(tǒng)不僅要完成管理大量復(fù)雜的地理數(shù)據(jù)的任務(wù),更為重要的是要完成地理分析、評(píng)價(jià)、預(yù)測(cè)和輔助決策的任務(wù),必須發(fā)展廣泛的適用于地理信息系統(tǒng)的地理分析模型,這是地理信息系統(tǒng)走向?qū)嵱玫年P(guān)鍵。
模型:所謂模型,就是將系統(tǒng)的各個(gè)要素,通過適當(dāng)?shù)暮Y選,用一定的表現(xiàn)規(guī)則描寫出來的簡(jiǎn)明的映象。通常表達(dá)了某個(gè)系統(tǒng)的發(fā)展過程或發(fā)展結(jié)果。
地學(xué)模型:是用來描述地理系統(tǒng)各個(gè)要素之問相互關(guān)系和客觀規(guī)律的,它用信息的、語言的、數(shù)學(xué)的或其它表達(dá)形式,通常反映地學(xué)過程及其發(fā)展趨勢(shì)或結(jié)果。是在對(duì)系統(tǒng)所描述的具體對(duì)象與過程,進(jìn)行大量專業(yè)研究的基礎(chǔ)上,總結(jié)出來的客觀規(guī)律的抽象或模擬。地學(xué)模型也稱為專題分析模型。
第一節(jié)空間分析模型空間分析模型的作用空間分析模型是聯(lián)系GIS應(yīng)用系統(tǒng)與常規(guī)專業(yè)研究的紐帶空間分析模型是綜合利用GIS應(yīng)用系統(tǒng)中大量數(shù)據(jù)的工具空間分析模型是GIS應(yīng)用系統(tǒng)解決各種實(shí)際問題的武器空間分析模型是GIS應(yīng)用系統(tǒng)向更高技術(shù)水平發(fā)展的基礎(chǔ)
空間分析模型的分類
概念模型
又稱為邏輯模型,主要指通過觀察、總結(jié)、提煉而得到的文字描述或邏輯表達(dá)式,常由此構(gòu)成知識(shí)庫。 概念模型比較靈活,可以引入許多模糊概念,適用范圍很廣,易于為多數(shù)人接受,但難以進(jìn)行精確定量分析。
空間分析模型的分類
數(shù)學(xué)模型
是應(yīng)用數(shù)學(xué)的語言和工具,對(duì)部分現(xiàn)實(shí)世界的信息(現(xiàn)象、數(shù)據(jù))加以翻譯、歸納的產(chǎn)物。 數(shù)學(xué)模型因果關(guān)系清楚,可以精確地反映系統(tǒng)內(nèi)各要素之間的定量關(guān)系,易于用來對(duì)自然過程施加控制,但通常難以包括太多的要素,而常常是大大簡(jiǎn)化的理想情形,削弱了其實(shí)用性??臻g分析模型的分類
統(tǒng)計(jì)模型 包括經(jīng)驗(yàn)?zāi)P停峭ㄟ^數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法和大量觀察實(shí)驗(yàn)得到的定量模型,具有簡(jiǎn)單實(shí)用的優(yōu)點(diǎn)。
統(tǒng)計(jì)模型可以通過大量的實(shí)踐建立,具有簡(jiǎn)單實(shí)用、適用性廣、可以處理大量相關(guān)因素的特點(diǎn),缺點(diǎn)是過程不清,一般是采用“黑箱”或“灰箱”方法建立的。
空間分析模型建模的一般過程運(yùn)用綜合方法建立空間分析模型的具體步驟:(1)系統(tǒng)描述與數(shù)據(jù)分析(2)理論推導(dǎo)(3)簡(jiǎn)化表達(dá)(4)參數(shù)確定柵格數(shù)據(jù)的窗口分析第二節(jié)柵格數(shù)據(jù)分析的基本模式 對(duì)于柵格數(shù)據(jù)所描述的某項(xiàng)地學(xué)要素,其中的(I,J)柵格往往會(huì)影響其周圍柵格的屬性特征。窗口分析是指對(duì)于柵格數(shù)據(jù)系統(tǒng)中的一個(gè)、多個(gè)柵格點(diǎn)或全部數(shù)據(jù),開辟一個(gè)有固定分析半徑的分析窗口,并在該窗口內(nèi)進(jìn)行諸如極值、均值等一系列統(tǒng)計(jì)計(jì)算,或與其它層面的信息進(jìn)行必要的復(fù)合分析,從而實(shí)現(xiàn)柵格數(shù)據(jù)有效的水平方向擴(kuò)展分析。3×3窗口5×5窗口7×7窗口按窗口統(tǒng)計(jì)分析分類:MeanMaximumMinimumMedianSumMajorityMinority按窗口形狀分類:矩形窗口圓型窗口環(huán)型窗口扇型窗口
柵格數(shù)據(jù)的窗口分析圓形窗口 環(huán)形窗口 扇形窗口柵格數(shù)據(jù)的窗口分析柵格數(shù)據(jù)的聚類分析
根據(jù)設(shè)定的聚類條件對(duì)原有數(shù)據(jù)系統(tǒng)進(jìn)行有選擇的信息提取而建立新的柵格數(shù)據(jù)系統(tǒng)的方法。在四種類型要素中提取其中要素2的聚類柵格數(shù)據(jù)的聚合分析
根據(jù)空間分辨率和分類表,進(jìn)行數(shù)據(jù)類型的合并或轉(zhuǎn)換以實(shí)現(xiàn)空間地域的兼并。 空間聚合的結(jié)果往往將較復(fù)雜的類別轉(zhuǎn)換為較簡(jiǎn)單的類別,并且常以較小比例尺的圖形輸出。當(dāng)進(jìn)行制圖綜合變換時(shí)常需要使用這種分析處理方法。
1、2類合并為b,3、4類合并為a2、3類合并為c,1、4類合并為d
柵格數(shù)據(jù)的信息復(fù)合分析 信息復(fù)合模型(overlay)包括兩類:即簡(jiǎn)單的視覺信息復(fù)合和較為復(fù)雜的疊加分類模型。常被用來進(jìn)行區(qū)域適應(yīng)性評(píng)價(jià)、資源開發(fā)利用、規(guī)劃等多因素分析研究工作。在數(shù)字遙感圖象處理工作中,利用該方法可以實(shí)現(xiàn)不同波段遙感信息的自動(dòng)合成處理。
視覺信息復(fù)合是將不同專題的內(nèi)容疊加顯示在結(jié)果圖件上,參加復(fù)合的平面之間沒發(fā)生任何邏輯關(guān)系,仍保留原來的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu);疊加分類模型則根據(jù)參加復(fù)合的數(shù)據(jù)平面各類別的空間關(guān)系重新劃分空間區(qū)域,使每個(gè)空間區(qū)域內(nèi)各空間點(diǎn)的屬性組合一致。柵格數(shù)據(jù)的信息復(fù)合分析邏輯判斷復(fù)合法ABCABCABCABCABCABCA.AND.B.AND.CA.NOT.(B.AND.C)A.AND.B.OR.CA.OR.B.OR.CA.XOR.B.XOR.CA.AND.(B.OR.C)柵格數(shù)據(jù)的信息復(fù)合分析數(shù)學(xué)運(yùn)算復(fù)合法:算術(shù)運(yùn)算、函數(shù)運(yùn)算
算術(shù)運(yùn)算指兩層以上的對(duì)應(yīng)網(wǎng)格值經(jīng)加、減運(yùn)算,而得到新的柵格數(shù)據(jù)系統(tǒng)的方法。
柵格數(shù)據(jù)的信息復(fù)合分析
函數(shù)運(yùn)算指兩個(gè)以上層面的柵格數(shù)據(jù)系統(tǒng)以某種函數(shù)關(guān)系作為復(fù)合分析的依據(jù)進(jìn)行逐網(wǎng)格運(yùn)算,從而得到新的柵格數(shù)據(jù)系統(tǒng)的過程。 應(yīng)用面:地學(xué)綜合分析、環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)、遙感數(shù)字圖像處理等領(lǐng)域土壤侵蝕多因子函數(shù)運(yùn)算復(fù)合分析
柵格數(shù)據(jù)的信息復(fù)合分析柵格數(shù)據(jù)的信息復(fù)合分析柵格數(shù)據(jù)的信息復(fù)合分析柵格數(shù)據(jù)的信息復(fù)合分析柵格數(shù)據(jù)的追蹤分析
對(duì)于特定的柵格數(shù)據(jù)系統(tǒng),由某一個(gè)或多個(gè)起點(diǎn),按照一定的追蹤線索進(jìn)行追蹤目標(biāo)或者追蹤軌跡信息提取的空間分析方法。 在掃描圖件的矢量化、利用數(shù)字高程模型自動(dòng)提取等高線、污染源的追蹤分析等方面都發(fā)揮著十分重要的作用。
647102520191681215212534221511172432302721121425313932251472029323323211232026282520161342023231812994171817128323矢量數(shù)據(jù)的包含分析
確定要素之間是否存在著直接的聯(lián)系,即矢量點(diǎn)、線、面之間是否存在在空間位置上的聯(lián)系,這是地理信息分析處理中常要提出的問題,也是在地理信息系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)圖形—屬性對(duì)位檢索的前提條件與基本的分析方法。 在包含分析的具體算法中,點(diǎn)與點(diǎn)、點(diǎn)與線的包含分析一般均可以分別通過先計(jì)算點(diǎn)到點(diǎn),點(diǎn)到線之間的距離,然后,利用最小距離閾值判斷包含的結(jié)果。點(diǎn)與面之間的包含分析,稱為Point-Polygon分析。第三節(jié)矢量數(shù)據(jù)分析的基本方法
矢量數(shù)據(jù)的包含分析矢量數(shù)據(jù)的包含分析矢量數(shù)據(jù)的緩沖區(qū)分析
根據(jù)點(diǎn)、線、面實(shí)體,自動(dòng)建立其周圍一定寬度范圍內(nèi)的緩沖區(qū)多邊形實(shí)體,從而實(shí)現(xiàn)空間數(shù)據(jù)在水平方向得以擴(kuò)展的信息分析方法。 城市的噪音污染源所影響的一定空間范圍、交通線兩側(cè)所劃定的綠化帶,即可分別描述為點(diǎn)的緩沖區(qū)與線的緩沖帶。而多邊形面域的緩沖帶有正緩沖區(qū)與負(fù)緩沖區(qū)之分。矢量數(shù)據(jù)的緩沖區(qū)分析
矢量數(shù)據(jù)的多邊形疊置分析
多邊形疊置分析也稱為Polygon-on-polygon疊置,它是指同一地區(qū)、同一比例尺的兩組或兩組以上的多邊形要素的數(shù)據(jù)文件進(jìn)行疊置。參加疊置分析的兩個(gè)圖層應(yīng)都是矢量數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。若需進(jìn)行多層疊置,也是兩兩疊置后再與第三層疊置,依次類推。其中被疊置的多邊形為本底多邊形,用來疊置的多邊形為上覆多邊形,疊置后產(chǎn)生具有多重屬性的新多邊形。矢量數(shù)據(jù)的多邊形疊置分析矢量數(shù)據(jù)的多邊形疊置分析
合成疊置統(tǒng)計(jì)疊置
矢量數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)分析
網(wǎng)絡(luò)分析的主要用途是:選擇最佳路徑;選擇最佳布局中心的位置。 路徑分析最短路徑靜態(tài)求最佳路徑動(dòng)態(tài)最佳路徑分析N條最佳路徑分析資源分配物流中心商業(yè)中心城鎮(zhèn)中心矢量數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)分析 網(wǎng)絡(luò)中的基本組成部分和屬性:鏈(Link):網(wǎng)絡(luò)中流動(dòng)的管線,如街道,河流,水管等,其狀態(tài)屬性包括阻力和需求。障礙:禁止網(wǎng)絡(luò)中鏈上流動(dòng)的點(diǎn)。拐角點(diǎn):出現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)鏈中所有的分割結(jié)點(diǎn)上狀態(tài)屬性的阻力,如拐彎的時(shí)間和限制(如不允許左拐)。中心:是接受或分配資源的位置,如水庫、商業(yè)中心、電站等。其狀態(tài)屬性包括資源容量,如總的資源量;阻力限額,如中心與鏈之間的最大距離或時(shí)間限制。站點(diǎn):在路徑選擇中資源增減的站點(diǎn),如庫房、汽車站等,其狀態(tài)屬性有要被運(yùn)輸?shù)馁Y源需求,如產(chǎn)品數(shù)??臻g數(shù)據(jù)的量算
空間信息的自動(dòng)化量算是地理信息系統(tǒng)所具有的重要功能,也是進(jìn)行空間分析的定量化基礎(chǔ)。其中的主要量算有:質(zhì)心量算幾何量算形狀量算第四節(jié)空間數(shù)據(jù)的其他分析方法質(zhì)心量算定義:目標(biāo)的平均位置或保持均勻的平衡點(diǎn)。計(jì)算公式:質(zhì)心量算或者:
i為離散目標(biāo),w為權(quán)重,x,y為目標(biāo)坐標(biāo)應(yīng)用跟蹤某些地理分布的變化,如人口變遷、土地類型變化等。簡(jiǎn)化復(fù)雜目標(biāo)的模型建立等幾何量算 幾何量算對(duì)點(diǎn)、線、面、體4類目標(biāo)物而言,其含義是不同的:點(diǎn)狀目標(biāo):坐標(biāo)、距離等;線狀目標(biāo):長(zhǎng)度、曲率、方向等;面狀目標(biāo):面積、周長(zhǎng)等;體狀目標(biāo):表面積、體積等。幾何量算n維勻質(zhì)空間廣義距離公式j(luò)(xj,yj)i(xi,yi)ijij距離計(jì)算公式q=2,歐氏距離q=1,曼哈頓距離q=0.6,非歐氏距離n維非勻質(zhì)空間距離計(jì)算幾何量算線長(zhǎng)度、面周長(zhǎng)可由兩點(diǎn)間直線距離相加得到。在平面直角坐標(biāo)系中的面積計(jì)算,分別求出向右、向左兩個(gè)方向線段與x軸圍成梯形的面積的和,其絕對(duì)值之差,便是多邊形面積值。 目標(biāo)物的外觀是多變的,很難找到一個(gè)準(zhǔn)確的量對(duì)其進(jìn)行描述。如果認(rèn)為一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的圓目標(biāo)既非緊湊型也非膨脹型,則可定義其形狀系數(shù)為:
其中,P為目標(biāo)物周長(zhǎng),A為目標(biāo)物面積。如果U<1,目標(biāo)物為緊湊型;U=1,目標(biāo)物為一標(biāo)準(zhǔn)圓;U>1,目標(biāo)物為膨脹型。形狀量算形狀量算圓U=1U>1膨脹型U<1緊縮型
形狀特征描述參數(shù) 通過已知點(diǎn)或分區(qū)的數(shù)據(jù),推求任意點(diǎn)或分區(qū)數(shù)據(jù)的方法稱為空間數(shù)據(jù)的內(nèi)插。 其方法是從存在的觀測(cè)數(shù)據(jù)中找到一個(gè)函數(shù)關(guān)系式,使該關(guān)系式最好地逼近這些已知的空間數(shù)據(jù),并能根據(jù)函數(shù)關(guān)系式推求出區(qū)域范圍內(nèi)其它任意點(diǎn)或任意分區(qū)的值。 一般來講,在已存在觀測(cè)點(diǎn)的區(qū)域范圍之內(nèi)估計(jì)未觀測(cè)點(diǎn)的特征值的過程稱內(nèi)插;在已存在觀測(cè)點(diǎn)的區(qū)域范圍之外估計(jì)未觀測(cè)點(diǎn)的特征值的過程稱推估。 空間數(shù)據(jù)的內(nèi)插有離散空間內(nèi)插和連續(xù)空間內(nèi)插??臻g數(shù)據(jù)的內(nèi)插 空間數(shù)據(jù)的內(nèi)插是地理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理常用的方法之一,廣泛應(yīng)用于等值線自動(dòng)制圖、數(shù)字高程模型的建立等。連續(xù)空間內(nèi)插技術(shù)包括樣條函數(shù)、趨勢(shì)面、移動(dòng)平均法等。也可以分為整體擬合和局部擬合技術(shù)兩大類。
空間數(shù)據(jù)的內(nèi)插
趨勢(shì)面分析:多項(xiàng)式回歸分析是描述大范圍漸變特征的最簡(jiǎn)單方法。多項(xiàng)式回歸的基本思想是用多項(xiàng)式表示線或面,按最小二乘法原理對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行擬合,線或面多項(xiàng)式的選擇取決于數(shù)據(jù)是一維還是二維。
A、地理特征Z是X的線性函數(shù): Z=B0+B1X其中:B0、B1為多項(xiàng)式系數(shù)
整體擬合B、二次或更高次的多項(xiàng)式:C、二次趨勢(shì)面的數(shù)學(xué)模型(二維):
D、三次趨勢(shì)面的數(shù)學(xué)模型:整體擬合局部?jī)?nèi)插法
線性內(nèi)插:
線性內(nèi)插的多項(xiàng)式函數(shù)為: 只要將內(nèi)差點(diǎn)周圍的3個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)據(jù)值帶入多項(xiàng)式,即可解出系數(shù)a0、a1、a2。局部?jī)?nèi)插法雙線性多項(xiàng)式內(nèi)插:
雙線性多項(xiàng)式內(nèi)插的多項(xiàng)式函數(shù)為: 只要將內(nèi)差點(diǎn)周圍的4個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)據(jù)值帶入多項(xiàng)式,即可解出系數(shù)a0、a1、a2、a3。
局部?jī)?nèi)插法樣條函數(shù)(雙三次多項(xiàng)式內(nèi)插):
推廣到雙三次多項(xiàng)式內(nèi)插,采用分塊方式,每一分塊定義出一個(gè)不同的多項(xiàng)式曲面,當(dāng)n次多項(xiàng)式與其相鄰分塊的邊界上所有n-1次導(dǎo)數(shù)都連續(xù)時(shí),稱之為樣條函數(shù)。待定點(diǎn)內(nèi)插值Zp為: 樣條函數(shù)是分段函數(shù),一次擬合只有少數(shù)數(shù)據(jù)點(diǎn)配準(zhǔn),同時(shí)保證曲線段的連接處為平滑連續(xù)曲線。這就意味著樣條函數(shù)可以修改曲線中的某一段而不必重新計(jì)算整條曲線。移動(dòng)擬合法:A、移動(dòng)平均法:在局部鄰域(或稱窗口)中計(jì)算各數(shù)據(jù)點(diǎn)的平均值來在未知點(diǎn)X處內(nèi)插變量Z值。
B、二次多項(xiàng)式(曲面):yxOR局部?jī)?nèi)插法 是通過數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析,求得各要素間線性關(guān)系的實(shí)質(zhì)上有意義的表達(dá)式,將眾多要素的信息壓縮表達(dá)為若干具有代表性的合成變量,這就克服了變量選擇時(shí)的冗余和相關(guān),然后選擇信息最豐富的少數(shù)因子進(jìn)行各種聚類分析,構(gòu)造應(yīng)用模型。空間信息分類—主成分分析 設(shè)有n個(gè)樣本,p個(gè)變量。將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成一組新的特征值—主成分,主成分是原變量的線性組合且具有正交特征。即將x1,x2,…,xp綜合成m(m<p)個(gè)指標(biāo)zl,z2,…,zm,即z1=l11*x1+l12*x2+...+l1p*xp
z2=l21*x1+l22*x2+...+l2p*xp
..................
zm=lm1*x1+lm2*x2+...+lmp*xp 這樣決定的綜合指標(biāo)z1,z2,…,zm分別稱做原指標(biāo)的第一,第二,…,第m主成分,且z1,z2,…,zm在總方差中占的比例依次遞減。而實(shí)際工作中常挑選前幾個(gè)方差比例最大的主成分,從而簡(jiǎn)化指標(biāo)間的關(guān)系,抓住了主要矛盾。
主成份分析這一數(shù)據(jù)分析技術(shù)是把數(shù)據(jù)減少到易于管理的程度,也是將復(fù)雜數(shù)據(jù)變成簡(jiǎn)單類別便于存儲(chǔ)和管理的有力工具。地理研究和生態(tài)研究的GIS用戶常使用上述技術(shù),因而應(yīng)把這些變換函數(shù)作為GIS的組成部分。 AHP方法把相互關(guān)聯(lián)的要素按隸屬關(guān)系分為若干層次,請(qǐng)有經(jīng)驗(yàn)的專家對(duì)各層次各因素的相對(duì)重要性給出定量指標(biāo),利用數(shù)學(xué)方法綜合專家意見給出各層次各要素的相對(duì)重要性權(quán)值,作為綜合分析的基礎(chǔ)。例如要比較n個(gè)因素y={yl,y2,…,yn}對(duì)目標(biāo)Z的影響,確定它們?cè)趜中的比重,每次取兩個(gè)因素yi和yj,用aij表示yi與yj對(duì)Z的影響之比,全部比較結(jié)果可用矩陣A=(aij)n*n表示,A叫成對(duì)比矩陣,它應(yīng)滿足: aij>0,aji=1/aij
(i,j=1,2,...n)使上式成立的矩陣稱互反陣,必有aii=l??臻g信息分類—層次分析法(AHP)在旅游問題中,假設(shè)某人考慮5個(gè)因素:費(fèi)用yl、景色y2,居住條件y3,飲食條件y4、旅途條件y5。他用成對(duì)比較法得到的互反陣是:
在上式中a12=2表示yl與景色y2對(duì)選擇旅游點(diǎn)(目標(biāo)Z)的重要性之比為2:1;a13=7,表示費(fèi)用yl與居住條件y3之比為7:1;a23=4,則表示景色y2與居住條件y3之比為4:1。1 聚類分析的主要依據(jù)是把相似的樣本歸為一類,而把差異大的樣本區(qū)分開來。在由m個(gè)變量組成為m維的空間中可以用多種方法定義樣本之間的相似性和差異性統(tǒng)計(jì)量。 例:用xik表示第i個(gè)樣本第k個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù),xjk表示第j個(gè)樣本第k個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù);dij表示第i個(gè)樣本和第j個(gè)樣本之間的距離,根據(jù)不同的需要,距離可以定義為許多類型,最常見、最直觀的距離是歐幾里德距離,即:空間信息分類—聚類分析 依次求出任何兩個(gè)點(diǎn)的距離系數(shù)dij(i,j=l,2,…,n)以后,則可形成一個(gè)距離矩陣
它反映了地理單元的差異情況,在此基礎(chǔ)上就可以根據(jù)最短距離法或最長(zhǎng)距離法等,進(jìn)行逐步歸類,最后形成一張聚類分析譜系圖。九大農(nóng)業(yè)區(qū)聚類分析譜系圖空間信息分類—判別分析
判別分析與聚類分析同屬分類問題,所不同的是,判別分析是預(yù)先根據(jù)理論與實(shí)踐確定等級(jí)序列的因子標(biāo)準(zhǔn),再將待分析的地理實(shí)體安排到序列的合理位置上的方法,對(duì)于諸如水土流失評(píng)價(jià)、土地適宜性評(píng)價(jià)等有一定理論根據(jù)的分類系統(tǒng)定級(jí)問題比較適用??臻g信息分類—判別分析
判別分析可根據(jù)已知的地理特征值進(jìn)行線性組合,構(gòu)成一個(gè)線性判別函數(shù)Y,即: 式中,ck
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