栅格数据处理方法

栅格数据处理方法
栅格数据处理方法

栅格数据处理方法

2009-03-09 20:27 1743人阅读评论(2) 收藏举报转自:https://www.360docs.net/doc/f611096547.html,/linghe/archive/2009/02/09/1386843.html

两个星期以来一直与栅格数据打交道,对AO的栅格部分应该有了一定的理解,下面是自己的一点体会,希望高手指教:-)

1、栅格数据的存储类型

栅格数据一般可以存储为ESRI GRID(由一系列文件组成),TIFF格式(包括一个TIF文件和一个AUX文件),IMAGINE Image格式在AE中一般调用ISaveAs 接口来保存栅格数据

2、栅格数据集和栅格编目的区别

一个栅格数据集由一个或者多个波段(RasterBand)的数据组成,一个波段就是一个数据矩阵。对于格网数据(DEM数据)和单波段的影像数据,表现为仅仅只有一个波段数据的栅格数据集,而对于多光谱影像数据则表现为具有多个波段的栅格数据集

栅格编目(RasterCatalog)用于显示某个研究区域内各种相邻的栅格数据,这些相邻的栅格数据没有经过拼接处理合成一副大的影像图

3、IRasterWorkspaceEx与IRasterWorkspace ,IRsterWorkspace2的区别

1).IRasteWorkspaceEx接口主要是用来读取GeoDatabase中的栅格数据集和栅格编目

2) . IRasterWorkspace ,IRsterWorkspace2主要是用来读取以文件格式存储在本地的栅格数据

4、加载栅格数据(以存储在本地的栅格数据文件为例)

1.直接用IRasterLayer接口打开一个栅格文件并加载到地图控件IRasterLayer rasterLayer = new RasterLayerClass();

rasterLayer.CreateFromFilePath(fileName); // fileName指存本地的栅格文件路径

axMapControl1.AddLayer(rasterLayer, 0);

2. 用IRasterDataset接口打开一个栅格数据集

IWorkspaceFactory workspaceFactory = new RasterWorkspaceFactory();

IWorkspace workspace;

workspace = workspaceFactory.OpenFromFile(inPath, 0); //inPath栅格数据存储路径

if (workspace == null)

{

Console.WriteLine("Could not open the workspace.");

return;

}

IRasterWorkspace rastWork = (IRasterWorkspace)workspace;

IRasterDataset rastDataset;

rastDataset= rastWork.OpenRasterDataset(inName);//inName栅格文件名

if (rastDataset == null)

{

Console.WriteLine("Could not open the raster dataset.");

return;

}

5、如何读取栅格数据的属性和遍历栅格数据

栅格数据的属性包括栅格大小,行数,列数,投影信息,栅格范围等等,见下面代码

(假设当前加载的栅格文件栅格值存储方式为:UShort类型)

IRasterProps rasterProps = (IRasterProps)clipRaster;

int dHeight = rasterProps.Height;//当前栅格数据集的行数

int dWidth = rasterProps.Width; //当前栅格数据集的列数

double dX = rasterProps.MeanCellSize().X; //栅格的宽度

double dY = rasterProps.MeanCellSize().Y; //栅格的高度

IEnvelope extent=rasterProps.Extent; //当前栅格数据集的范围rstPixelType pixelType=rasterProps.PixelType; //当前栅格像素类型

IPnt pntSize = new PntClass();

pntSize.SetCoords(dX, dY);

IPixelBlock pixelBlock = clipRaster.CreatePixelBlock(pntSize);

IPnt pnt = new PntClass();

for (int i = 0; i < dHeight; i++)

for (int j = 0; j < dWidth; j++)

{

pnt.SetCoords(i, j);

clipRaster.Read(pnt, pixelBlock);

if (pixelBlock != null)

{

object obj = pixelBlock.GetVal(0, 0, 0);

MessageBox.Show( Convert.ToUInt32(obj).ToString());

}

}

6、如何提取指定的范围的栅格数据

提取指定范围内的栅格数据通常用两种方法IRasterLayerExport(esriCarto), IExtractionOp, IExtractionOp2 (esriSpatialAnalyst),IRasterLayerExport 接口提供的栅格数据提取功能有限,只能以矩形范围作为提取范围,而IExtractionOp接口提供了多边形,圆,属性,矩形等几种形式作为提取栅格数

1).IRasterLayerExport接口

IRasterLayerExport rLayerExport = new RasterLayerExportClass();

rLayerExport.RasterLayer = rasterLayer;// rasterLayer指当前加载的栅格图层

rLayerExport.Extent = clipExtent;//clipExtent指提取栅格数据的范围

if (proSpatialRef != null)

rLayerExport.SpatialReference = proSpatialRef;// proSpatialRef当前栅格数据的投影信息

IWorkspaceFactory pWF = new RasterWorkspaceFactoryClass();

try

{

IWorkspace pRasterWorkspace = pWF.OpenFromFile(_folder, 0);// _folder 指栅格文件保存路径

IRasterDataset outGeoDataset = rLayerExport.Export(pRasterWorkspace, code, strRasterType);

//调用ISaveAs接口将导出的数据集保存

……………………..

}

Catch(Exception ex)

{

Throw new Argumention(ex.Message);

}

2.IExtractionOp接口(调用此接口前,应该先检查空间许可)

IExtractionOp extraction = new RasterExtractionOpClass();

{

IGeoDataset geoDataset = extraction.Rectangle((IGeoDataset)clipRaster, clipExtent, true);

IRaster raster = geoDataset as IRaster;

if (raster != null)

{

IWorkspaceFactory WF = new RasterWorkspaceFactoryClass();

IWorkspace rasterWorkspace = WF.OpenFromFile(_folder, 0);

ISaveAs saveAs = (ISaveAs)raster;

saveAs.SaveAs(“Result.tif”, r asterWorkspace, "TIFF");

}

}

catch (Exception ex)

{

MessageBox..Show(Ex.message);

}

7.栅格数据重采样

栅格数据的重采样主要基于三种方法:最邻近采样(NEAREST),双线性

ILINEAR)和三次卷积采样(CUBIC)。

(1).最邻近采样:它用输入栅格数据中最临近栅格值作为输出值。因此,在重采

样后的输出栅格中的每个栅格值, 都是输入栅格数据中真实存在而未加任何改变的值。这种方法简单易用,计算量小,重采样的速度最快。

(2).双线性采样:此重采样法取待采样点(x,y)点周围四个邻点,在y方向

(或X方向)内插两次,再在x方向(或y方向)内插一次,得到(x,y)点的栅格值。

(3).三次卷积采样:这是进一步提高内插精度的一种方法。它的基本思想是增加邻点来获

得最佳插值函数。取待计算点周围相邻的16个点,与双线性采样类似,可先在某一方向上内插,如先在x方向上,每四个值依次内插四次,再根据四次的计算结果在y方上内插,最终得到内插结果

代码示例:采用双线性采样

IRasterGeometryProc rasterGeometryProc = new RasterGeometryProcClass();

rasterGeometryProc.Resample(rstResamplingTypes.RSP_CubicConvolution, newCellSize, clipRaster);

栅格数据重分类(2009-01-10 10:10:09)

标签:栅格重分类分类:AE二次开发

public static IRasterLayer SetViewShedRenderer(IRaster pInRaster,string sField,string sPath)

{

IRasterDescriptor pRD = new RasterDescriptorClass();

pRD.Create(pInRaster, new QueryFilterClass(), sField);

IReclassOp pReclassOp = new RasterReclassOpClass();

IGeoDataset pGeodataset=pInRaster as IGeoDataset;

IRasterAnalysisEnvironment pEnv = pReclassOp as IRasterAnalysisEnvironment; IWorkspaceFactory pWSF=new RasterWorkspaceFactoryClass();

IWorkspace pWS = pWSF.OpenFromFile(sPath, 0);

pEnv.OutWorkspace = pWS;

object objSnap = null;

object objExtent = pGeodataset.Extent;

pEnv.SetExtent(esriRasterEnvSettingEnum.esriRasterEnvValue, ref objExtent, ref objSnap);

pEnv.OutSpatialReference = pGeodataset.SpatialReference;

IRasterLayer pRLayer = new RasterLayerClass();

IRasterBandCollection pRsBandCol = pGeodataset as IRasterBandCollection; IRasterBand pRasterBand = pRsBandCol.Item(0);

https://www.360docs.net/doc/f611096547.html,puteStatsAndHist();

IRasterStatistics pRasterStatistic = pRasterBand.Statistics;

double dMaxValue = pRasterStatistic.Maximum ;

double dMinValue = pRasterStatistic.Minimum ;

INumberRemap pNumRemap = new NumberRemapClass();

pNumRemap.MapRange(dMinValue, 0, 0);

pNumRemap.MapRange(0, dMaxValue, 1);

IRemap pRemap = pNumRemap as IRemap;

IRaster pOutRaster = pReclassOp.ReclassByRemap(pGeodataset, pRemap, false) as IRaster ;

pRLayer.CreateFromRaster(pOutRaster);

return pRLayer;

}

栅格图层和矢量图层的属性表浏览

if (pLyr is IFeatureLayer)

{

DataTable pTable = new DataTable();

IFeatureLayer pFealyr = pLyr as IFeatureLayer;

IFeatureClass pFCls = pFealyr.FeatureClass;

string shape = "";

if (pFCls.ShapeType == esriGeometryType.esriGeometryPoint)

shape = "Point";

else if (pFCls.ShapeType == esriGeometryType.esriGeometryPolyline)

shape = "Polyline";

else if (pFCls.ShapeType == esriGeometryType.esriGeometryPolygon)

shape = "Polygon";

for (int i = 0; i < pFCls.Fields.FieldCount; i++)

{

pTable.Columns.Add(pFCls.Fields.get_Field(i).Name);

}

IFeatureCursor pCursor = pFCls.Search(null, false);

int ishape = pFCls.Fields.FindField("Shape");

IFeature pFea = pCursor.NextFeature();

while (pFea != null)

{

DataRow pRow = pTable.NewRow();

for (int i = 0; i < pFCls.Fields.FieldCount; i++)

{

if (i == ishape)

{

pRow[i] = shape;

continue;

}

pRow[i] = pFea.get_Value(i).ToString();

}

pTable.Rows.Add(pRow);

pFea = pCursor.NextFeature();

}

dataGridView1.DataSource = pTable;

}

else if (pLyr is IRasterLayer)

{

IRasterLayer pRlyr = pLyr as IRasterLayer;

IRaster pRaster = pRlyr.Raster;

IRasterProps pProp = pRaster as IRasterProps;

pProp.PixelType = rstPixelType.PT_LONG;

if (pProp.PixelType == rstPixelType.PT_LONG)

{

IRasterBandCollection pBcol = pRaster as IRasterBandCollection;

IRasterBand pBand = pBcol.Item(0);

ITable pRTable = pBand.AttributeTable;

DataTable pTable = new DataTable();

for (int i = 0; i < pRTable.Fields.FieldCount; i++)

pTable.Columns.Add(pRTable.Fields.get_Field(i).Name);

ICursor pCursor= pRTable.Search(null, false);

IRow pRrow= pCursor.NextRow();

while (pRrow != null)

{

DataRow pRow = pTable.NewRow();

for (int i =0 ;i

{

pRow[i] = pRrow.get_Value(i).ToString () ;

}

pTable.Rows.Add(pRow);

pRrow = pCursor.NextRow();

}

dataGridView1.DataSource = pTable;

}

}

创建栅格数据集(2008-04-20 14:14:05)

标签:arcgis engine c#代码it 分类:三文鱼的GIS

关键词:创建栅格数据集IRasterWorkspace2 IRasterDataset CreateRasterDataset C#

public IRasterDataset CreateFileRasterDataset(string directoryName, string fileName) {

// This function creates a new img file in the given workspace

// and then assigns pixel values

try

{

IRasterDataset rasterDataset = null;

IPoint originPoint = new PointClass();

originPoint.PutCoords(0, 0);

// Create the dataset

IRasterWorkspace2 rasterWorkspace2 = null;

rasterWorkspace2 = CreateRasterWorkspace(directoryName);

rasterDataset = rasterWorkspace2.CreateRasterDataset(fileName, "IMAGINE Image", originPoint, 200, 100, 1, 1, 1, rstPixelType.PT_UCHAR, new UnknownCoordinateSystemClass(), true);

IRawPixels rawPixels = null;

IPixelBlock3 pixelBlock3 = null;

IPnt pixelBlockOrigin = null;

IPnt pixelBlockSize = null;

IRasterBandCollection rasterBandCollection;

IRasterProps rasterProps;

// QI for IRawPixels and IRasterProps

rasterBandCollection = (IRasterBandCollection)rasterDataset;

rawPixels = (IRawPixels)rasterBandCollection.Item(0);

rasterProps = (IRasterProps)rawPixels;

// Create pixelblock

pixelBlockOrigin = new DblPntClass();

pixelBlockOrigin.SetCoords(0, 0);

pixelBlockSize = new DblPntClass();

pixelBlockSize.SetCoords(rasterProps.Width, rasterProps.Height); pixelBlock3 = (IPixelBlock3)rawPixels.CreatePixelBlock(pixelBlockSize);

// Read pixelblock

rawPixels.Read(pixelBlockOrigin, (IPixelBlock)pixelBlock3);

// Get pixeldata array

System.Object[,] pixelData;

pixelData = (System.Object[,])pixelBlock3.get_PixelDataByRef(0);

// Loop through all the pixels and assign value

for (int i = 0; i < rasterProps.Width; i++)

for (int j = 0; j < rasterProps.Height; j++)

pixelData[i, j] = (i * j) % 255;

// Write the pixeldata back

System.Object cachePointer;

cachePointer = rawPixels.AcquireCache();

rawPixels.Write(pixelBlockOrigin, (IPixelBlock)pixelBlock3); rawPixels.ReturnCache(cachePointer);

// Return raster dataset

return rasterDataset;

}

catch (Exception ex)

System.Diagnostics.Debug.WriteLine(ex.Message);

return null;

}

}

public IRasterWorkspace2 CreateRasterWorkspace(string pathName)

{

// Create RasterWorkspace

IWorkspaceFactory workspaceFactory = new RasterWorkspaceFactoryClass();

return workspaceFactory.OpenFromFile(pathName, 0) as IRasterWorkspace2;

}

public IRasterDataset tin2raster(string tempBathyTIN,string geoPath, string gridName) {

string tinFolder = System.IO.Path.GetDirectoryName(tempBathyTIN);

string tinName = System.IO.Path.GetFileName(tempBathyTIN);

IRasterDataset rasterDataset = new RasterDatasetClass();

try

{

string rasterPath = System.IO.Path.GetDirectoryName(geoPath); IWorkspaceFactory TinWF = new TinWorkspaceFactory();

ITinWorkspace TinWK = TinWF.OpenFromFile(tinFolder,0)as ITinWorkspace; ITinAdvanced2 tinAd = TinWK.OpenTin(tinName) as ITinAdvanced2;

IEnvelope extent = tinAd.Extent;

IPoint origin = extent.LowerLeft;

origin.X = origin.X - (5 * 0.5);

origin.Y = origin.Y - (5 * 0.5);

int nCol = (int)Math.Round(extent.Width / 5) + 1;

int nRow = (int)Math.Round(extent.Height / 5) +1;

ISpatialReference2 spatialRef = (ISpatialReference2)extent.SpatialReference;

IWorkspaceFactory rasterWF = new RasterWorkspaceFactoryClass(); IRasterWorkspace2 workSpace =

(IRasterWorkspace2)rasterWF.OpenFromFile(rasterPath,0);

rasterDataset = workSpace.CreateRasterDataset(gridName, "GRID",

origin,nCol,nRow,5,5,1,ESRI.ArcGIS.Geodatabase.rstPixelType.PT_FLOAT, spatialRef,true);

IRasterBandCollection bandColl = (IRasterBandCollection) rasterDataset; IRasterBand rasterBand = bandColl.Item(0);

IRawPixels rawPixels = (IRawPixels)rasterBand;

IPnt blockSize = new DblPntClass();

blockSize.X = nCol;

blockSize.Y = nRow;

IPixelBlock3 pixelBlock = (IPixelBlock3)rawPixels.CreatePixelBlock(blockSize); ITinSurface tinSurface = (ITinSurface)tinAd;

IRasterProps rasterProps = (IRasterProps)rawPixels;

object nodataFloat;

//long nodataInt;

object val = pixelBlock.get_PixelDataByRef(0);

MessageBox.Show(val.ToString());

double cellsize = 5;

origin.X = origin.X + (5 * 0.5);

origin.Y = origin.Y + (5 * nRow) - (5 * 0.5);

nodataFloat = Convert.ToDouble(rasterProps.NoDataValue.ToString());

tinSurface.QueryPixelBlock(origin.X,origin.Y,cellsize,cellsize,esriRasterizationType.esriEl evationAsRaster,nodataFloat,val);

IPnt offset = new DblPntClass();

offset.X = 0;

offset.Y = 0;

rawPixels.Write(offset,pixelBlock as IPixelBlock);

}

catch(Exception ex)

{

MessageBox.Show(ex.ToString());

}

return rasterDataset;

}

arcgis栅格数据空间分析实验报告

实验五栅格数据的空间分析 一、实验目的 理解空间插值的原理,掌握几种常用的空间差值分析方法。 二、实验内容 根据某月的降水量,分别采用IDW、Spline、Kriging方法进行空间插值,生成中国陆地范围内的降水表面,并比较各种方法所得结果之间的差异,制作降水分布图。 三、实验原理与方法 实验原理:空间插值是利用已知点的数据来估算其他临近未知点的数据的过程,通常用于将离散点数据转换生成连续的栅格表面。常用的空间插值方法有反距离权重插值法(IDW)、 样条插值法(Spline)和克里格插值方法(Kriging)。 实验方法:分别采用IDW、Spline、Kriging方法对全国各气象站点1980年某月的降水量进行空间插值生成连续的降水表面数据,分析其差异,并制作降水分布图。 四、实验步骤 ⑴打开arcmap,加载降水数据,行政区划数据,城市数据,河流数据,并进行符号化, 对行政区划数据中的多边形取消颜色填充 ⑵点击空间分析工具spatial analyst→options,在general标签中将工作空间设置为实验数据所在的文件夹

⑶点击spatial analyst→interpolate to raster→inverse distance weighted,在input points 下拉框中输入rain1980,z字段选择rain,像元大小设置为10000 点击空间分析工具spatial analyst→options,在extent标签中将分析范围设置与行政区划一致,点击spatial analyst→interpolate to raster→inverse distance weighted,在input points下拉框中输入rain1980,z字段选择rain,像元大小设置为10000 点击空间分析工具spatial analyst→options在general标签中选province作为分析掩膜,点击spatial analyst→interpolate to raster→inverse distance weighted,在input points下拉框中输入rain1980,z字段选择rain,像元大小设置为10000

定性研究的论文案例

竭诚为您提供优质文档/双击可除 定性研究的论文案例 篇一:定量与定性研究的比较分析(结合案例分析) 基于“流动子女教育问题”对定量与定性研究的比较分析在做定量研究和定性研究的比较之前,我们必须弄清楚两者的概念,才能找准方向,但要我完整的解释什么是定量研究和定性研究,我是做不到的。只能根据文献资料做一个简单粗浅的解释。 一、概念界定定性研究又叫质性研究,它是指通过发掘问题、理解事件现象、分析人类的行为与观点来对社会现象的质的分析和研究,通过对社会现象发展过程及其特征的深入分析,对社会现象进行历史的、详细的考察,解释社会现象的本质和变化发展的规律。定量研究又叫量化研究,它是指在数学方法的基础上,确定事物某方面量的规定性的科学研究,通过研究社会现象的数量特征、数量关系和数量变化,进而去分析、考验、解释以及预测社会现象的发展趋势的研究方法和过程。 二、比较分析

根据阅读《流动人口子女教育研究的现状与趋势》(定性研究)与《关于长沙市进城农民工子女教育问题的调查与思考》(定量研究)这两篇关于流动子女教育问题主题的文献,以及结合“社会研究方法”课程的学习,我主要谈一下定性研究与定量研究的研究方法和研究逻辑方面的区别:(一)研究方法 关于两者研究的基本方式。《流动人口子女教育研究的现状与趋势》这篇定性研究文章主要是采取了“文献研究”的方式。通过对已有统计资料及相关教育文献的研究,如它开篇就例举了5篇对一个城市(如上海市、厦门市)或城市中的某一个区范围内的流动人口子女教育总体状况的调查,也运用了一些文献中可以适用的数据来了解流动人口对其子 女教育的意向状况和民工学校(打工子弟学校)的情况,探讨文献研究中关于流动人口子女教育问题的原因分析以及根 据现有资料来发现目前此领域的研究趋势,最终分析研究所得的资料提出自己对于今后对流动人口子女教育问题的研 究方向应深入和发展的几点意见。整篇文章作者都只是做一些总结和阐述,来描述性地解释流动子女教育研究的现状及趋势及解释一些问题的理解。因此,在研究方式上定性研究对于数据上的要求不是很高,也就是不注重对数据的具体分析。而是要求研究者有敏锐的洞察力,来分析自己所掌握的资料等来运用历史回顾、文献分析、访问、观察、参与经验

GIS矢量数据分析与栅格数据分析实验

G I S矢量数据分析与栅格 数据分析实验 This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020

本科学生实验报告姓名尹永义学号 专业地理科学班级 2014B _ 实验课程名称地理信息系统概论(实验) 实验名称矢量数据分析与栅格数据分析 指导教师及职称速绍华(讲师) 开课学期 2014 _至_ 2015_学年_下学期云南师范大学旅游与地理科学学院编印

3、实验理论依据或知识背景: 矢量数据分析矢量数据以点、线和面空间要素为输入数据。 分析结果的准确性取决于空间特征的位置及形状的准确性。 拓扑关系是一些矢量数据分析(如建立缓冲区和叠置分析)的一个因素。 基于邻近(Proximity)概念,建立缓冲区可把地图分为两个区域:一个区域位于所选地图要素的指定距离之内,另一个区域在指定距离之外。 在指定距离之内的区域称为缓冲区。 围绕点建立缓冲区产生圆形缓冲区。围绕线建立缓冲区形成一系列围绕每条线段的长条形缓冲带。围绕多边形建立缓冲区则生成由该多边形边 界向外延伸的缓冲区。 对线要素建立缓冲区未必在线两侧都有缓冲区,可以只在线的左侧或右 侧建立缓冲区。 缓冲距离(又叫缓冲大小)未必为常数,可以根据给定字段取值而变 化。 缓冲区边界也可以被融合掉,使得缓冲区之间没有叠置区。 地图叠置操作是将两个要素图层的几何形状和属性组合在一起,生成新 的输出图层。 输出图层的几何形状代表来自各输入图层的要素的几何交集。 输出图层的每个要素包含所有输入图层的属性组合,而这种组合不同于 其邻域。 所有叠置方法都是基于布尔连接符的运算,即AND、OR 和 XOR。 若使用 AND 连接符,则此叠置操作为求交(Intersect)。 若使用 OR 连接符,则此叠置操作称为联合(Union)。 若使用 XOR 连接符,则此叠置操作称为对称差异(Symmetrical Difference)或差异(Difference)。 若使用以下表达式 [(Input Layer)AND(Identity Layer)] OR (Input Layer),则该叠置操作称为识别(Identity)或减去 (Minus)。 模式分析是关于二维空间点要素空间分配的研究。 在整体水平上,模式分析可以揭示某分布模式是随机、离散还是集聚 的。 在局部水平上,模式分析可以检测出分布模式中是否含有高值或低值的局部集聚。 模式分析包括点模式分析、量测空间自相关的莫兰指数(Moran’s I)和量测高/低聚集度的G 统计量。 栅格数据分析 栅格数据分析是基于栅格像元和栅格的。 栅格数据分析能在独立像元、像元组或整个栅格全部像元的不同层次上进行。 一些栅格数据运算使用单一栅格,而另一些则使用两个或更多栅格数 据。 栅格数据分析也应考虑像元数值类型(数字型数值,类别型数值)。

栅格数据的空间分析

栅格数据的空间分析 一、实验综述 1、实验目的及要求 实验目的:学习ARCGIS中栅格数据的空间分析基本方法,掌握ArcGIS9中栅格数据空间分析的基本方法和操作。 b5E2RGbCAP 实验内容:运用ARCGIS的空间分析扩展模块进行空间分析。 Arcgis10的栅格数据的空间分析基本方法:栅格数据 重分类、距离分析、采样点数据空间插值、栅格单元 统计、交叉面积表、邻域分析、栅格计算器等。 p1EanqFDPw 2、实验仪器、设备 ARCGIS软件、landuse和elevation等 二、实验步骤 1.栅格分析环境设置: 首先在ArcMap中执行菜单命令<自定义>-<扩展模块>,在扩展模块管理窗口中,将“spatial analysis空间分析”前的检查框打上勾。DXDiTa9E3d

ArcGIS10栅格数据空间分析模块

3、高程数据生成坡向图 在“Arctools-Spatial Analyst-表面分析”中双击打开“坡向”。按如下设置。点击“确定”,生成坡向图。jLBHrnAILg

4、高程数据生成等高线图 在“Arctools-Spatial Analyst-表面分析中”双击打开“等值线”。按如下设置。点击“确定”,生成等值线图。xHAQX74J0X

定量研究论文

定量研究论文 Final revision by standardization team on December 10, 2020.

论定量研究在社会研究中的运用 【摘要】定量研究和定性研究是社会科学研究领域中两种相对立的范式。尽管他们之间在哲学层面和技术层面都存在着区别,但是这两种方法的最终目的都是为了增加研究过程和结果的科学性和客观性。所以,在社会工作研究和工作中,只有将定量研究和定性研究方法并用才是科学的做法。 【关键词】定量研究社会工作方法论 社会工作是是助人自助的专业行为,在社会工作实践中,社工经常会遇到各种复杂的案例,需要解决各种社会问题,而在解决问题之前,对于社工最重要的就是要能全面的分析案主,帮助案主挖掘出产生问题的原因,即隐藏在某些表面现象后面的本质问题。在寻找问题根源,最求真理的过程中,社工的认识始终处于一个不断地建立一打破一重新建立的循环中逐渐发现解决问题的方法或真理。这个过程是一个复杂的过程,社工往往会走很多弯路,甚至失败,走入“绝境”。因此,作为专业的社会工作者,就必须使用科学合理的社会科学研究方法。社会科学研究方法有很多,定量研究和定性研究是其中的两种方法,在本文中,笔者将围绕定量研究谈谈在社会工作过程中的运用。 一、概念的界定 定量研究也称量化研究,它的思想起源于法国大革命和第一次工业革命,法国大革命使得民主思想深入人心;第一次工业革命之后,由于工业的发展和物质进化的激发,哲学的自然主义兴起,对科学的内容和形式给予了更多的重视。对民主与科学的崇尚逐步取代了宗教和神权,更多的自然主义的科学家关心社会问题,间接地的促进了社会科学研究的发展。目前,社会科学界对““定性研究方法”并无明确的定义。定量研究是指确定事

定型数据分析论文

评分表 题目:探讨大学生是否是党员对智育成绩高能入党的看法 学号:xxxx 姓名:xxxx 评分标准 项目要求分值得分 写作1.题目恰当 2.摘要书写合理、规范10 3.图表,公式规范 4.引用,注释规范 10 5.文章书写结构合理,语言流畅, 结构完整。无错别字 30 内容6.观点合理10 7.分析方法,手段合理恰当。30 8.结论可信10 合计100

定性数据分析期末论文 题目:探讨大学生是否是党员对智育成绩高能入党的看法班级:xxx级数学与应用数学xxx班 姓名: xxx 学号: xxx

探讨大学生是否是党员对智育成绩高能入党的看法 摘要 1、目的 为了更好的建立党员与群众之间的关系,党员与党员之间的关系,从而更科学更具体的发展我们系的党员。我们通过调查2011级四个班的学生们对是否是党员与对智育成绩高能入党的看法。通过这个调查了解同学们的心声,听听她们的意见。 2、方法 通过对2011级四个班的同学进行发问卷的形式进行调查,了解他们对智育成绩高能否入党的看法,并对这个数据进行收集整理分析,其中对数据进行分层与压缩处理,其中压缩包括层压缩,行压缩,列压缩,分别用Excel和spss软件,把数据表示成直观的图表表示和数据处理结果的直观显示。 3、结果 通过对2011级四个班的同学进行问卷调查,并对数据进行分析处理结果如下: G=5986 H=3682 Kendall T系数T=0.1533 se(T)=0.4417 U=T/se(T) =0.3471 P=P(N(0,1) ≥0.3471)≈0 Gamma系数r=0.2383 se(r)=0.6992 U=r/ se(r) =0.3408 P=P(N(0,1) ≥0.3408)≈0 Somers 系数se(d B|C)=0.2417 U= d B|C/ se(d B|C) P=P(N(0,1)

关于大数据分析结课论文

大数据论文 摘要数据发展到今天,已不再是一个新的概念,基于大数据技术的应用也层出不穷,但作为一项发展前景广阔的技术,其很多作用还有待挖掘,比如为人们的生活带来方便,为企业带来更多利益等。现今,互联网上每日产生的数据已由曾经的TB级发展到了今天的PB级、EB级甚至ZB级。如此爆炸性的数据怎样去使用它,又怎样使它拥有不可估量的价值呢?这就需要不断去研究开发,让每天的数据“砂砾”变为“黄金”。那么如何才能将大量的数据存储起来,并加以分析利用呢,大数据技术应运而生。大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化的处理。本文就大数据技术进行了深入探讨,从大数据的定义、特征以及目前的应用情况引入,简述了大数据分析的统计方法、挖掘方法、神经网络方法和基于深度学习框架的方法,并对大数据分析流程和框架、大数据存储模式和服务机制、大数据分析中的多源数据融合技术、高维数据的降维技术、子空间分析、集成分析的处理方法等做了概述。最后,以网络信息安全为例,阐述了该领域的大数据分析过程和方法。 关键词大数据;数据挖掘;深度学习;大数据分析;网络信息安全一、大数据概述

1.1大数据的定义和特征 目前,虽然大数据的重要性得到了大家的一致认同,但是关于大数据的定义却众说纷纭。大数据是一个抽象的概念,除去数据量庞大,大数据还有一些其他的特征,这些特征决定了大数据与“海量数据”和“非常大的数据”这些概念之间的不同。一般意义上,大数据是指无法在有限时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。科技企业、研究学者、数据分析师和技术顾问们,由于各自的关注点不同,对于大数据有着不同的定义。通过以下定义,或许可以帮助我们更好地理解大数据在社会、经济和技术等方而的深刻内涵。2010年Apache Hadoop组织将大数据定义为,“普通的计算机软件无法在可接受的时间范围内捕捉、管理、处理的规模庞大的数据集”。在此定义的基础上,2011年5月,全球著名咨询机构麦肯锡公司发布了名为“大数据:下一个创新、竞争和生产力的前沿”的报 告,在报告中对大数据的定义进行了扩充。大数据是指其大小超出了典型数据库软件的采集、存储、管理和分析等能力的数据集。该定义有两方而内涵:(1)符合大数据标准的数据集大小是变化的,会随着时间推移、技术进步而增长;(2)不同部门符合大数据标准的数据集大小会存在差别。目前,大数据的一般范围是从几个TB到数个PB(数千TB)[2]。根据麦肯锡的定义可以看出,数据集的大小并不是大数据的唯一标准,数据规模不断增长,以及无法依靠传统的数据库技术进行管理,也是大数据的两个重要特征。大数据价值链可分为4个阶段:数据生成、数据采集、数据储存以及数据分析。数据分析是大数据价值链的最后也是最重要的阶段,是大数据价值的实现,是大数据应用的基础,其目的在于提取有用的值,提供论断建议或支持决策,通过对不同领域数据集的分析可能会产生不同级别的潜在价值。 在日新月异的IT业界,各个企业对大数据都有着自己不同的解读.大数据的主要特征5个,即5" V”特征:Volume(容量大)、Variety(种类多)、Velocity(速度快)、难辨识(veracity)和最重要的Value(价值密度低)。 Volume(容量大)是指大数据巨大的数据量与数据完整性。可指大数据集合中包含的数据多,也可指组成大数据的网络包含的子数据个数多。 Variety(种类多)意味着要在海量、种类繁多的数据间发现其内在关联。大数据中包含的各种数据类型很多,既可包含各种结构化数据类型,又可包含各种非结构化数据类型,乃至其他数据类型。 Velocity(速度快)可以理解为更快地满足实时性需求。大数据的结构和内容等都可动态变化,而且变化频率高、速度快、范围广,数据形态具有极大的动态性,处理需要极快的实时性。 Veracity (难辨识)可以体现在数据的内容、结构、处理、以及所含子数据间的关联等多方面。大数据中可以包含众多具有不同概率分布的随机数和众多具有不同定义域的模糊数。数间关联模糊不清、并且可能随时随机变化。

基于ArcGIS对栅格进行平滑处理

基于ArcGIS对栅格图像进行平滑处理 栅格数据获取的途径多种多样,造成了栅格数据质量的很大差异,一些质量较差的栅格数据存在大量“噪音”象元,即在表达同类型的地理要素时,出现个别像元值与周边像元不一致的情况,数据中噪音栅格象元的存在为数据的使用和分析带来了极大的不便,因此经常需要对栅格进行平滑的预处理操作。 在ArcGIS软件的空间分析工具箱中,提供了大量的栅格数据处理工具,其中对栅格数据进行平滑处理的工具在去除图像上的椒盐噪音的处理中有非常重要的作用 1. 主滤波工具 1.1 主滤波工具原理 主滤波工具的原理是根据像元邻域内的众数值来替换像元。主滤波需要满足两个条件才能发生替换。首先,相同值的邻近像元的数量必须多到可以成为众数值,或者至少一半的像元必须具有相同值。即,如果指定的是众数参数,则四分之三或八分之五的已连接像元必须具有相同的值;如果指定的是半数参数,则需要四分之二或八分之四的已连接像元具有相同的值。其次,那些像元必须与指定的滤波器的中心相邻(例如,四分之三的像元必须相同)。第二个条件与像元的空间连通性有关,目的是将像元的空间模式的破坏程度降到最低。如果不满足这些条件,将不会进行替换,像元的值也将保持不变。 在下图中,主滤波应用于输入栅格,使用最近的四个像元(四个正交的相邻像元)作为滤波器,并要求众数(四分之三的像元)值是相同的,才能更改相应像元的值。仅更改那些被三个或三个以上值相同的(正交)像元包围的像元。 输入栅格输出栅格 在下图中,应用了主滤波,使用最近的八个像元作为滤波器,并要求至少一半的值(八

分之四的像元)相同,才能更改像元的值,此时的平滑效果更佳。 输入栅格输出栅格 1.2 主滤波工具应用 在“ArcToolbox工具箱——空间分析工具——栅格综合——众数滤波”路径下找到工具双击打开,工具界面如下图所示: 要使用的相邻要素数: 确定在滤波器核中使用的相邻像元数。 FOUR —滤波器内核将是与当前像元直接相邻(正交)的四个像元。这是默认设置。EIGHT —过滤器内核将是距当前像元最近的八个相邻像元(3 × 3 窗口)。 替换阈值 在进行替换之前指定必须具有相同值的相邻(空间连接)像元数。

定性研究论文框架:学术论文的八股文写作方法

写在前面: 大部分的学术论文,基本遵循了“前言/背景介绍→文献回顾→研究方法/设计→研究结果→讨论”的框架。换句话说,当你在写作一篇学术论文时,完全可以按照上述路径架构自己的论文,然后在这个框架中,填充自己的具体研究内容就可以了。 前言/背景介绍 描述研究所涉及的相关社会背景和清晰阐述具体研究问题。如研究在哪里开展的,研究的社 会背景和脉络是什么,以及本研究对该领域的实践和政策等方面的有什么重要意义。 将本研究问题和具体的研究目标跟与此相关的社会问题、健康问题或相关知识、理论联系起来。简要论述为什么定性研究方法适用于该研究问题。 文献回顾 首先,回顾与本研究问题相关的最新研究发现。 其次,简要讨论相关的,尤其是研究对象相关理论视角。 然后,指出在回应类似研究问题的复杂性时采用不同研究方法可能会遇到的局限。 最后,总结以往研究的优点和不足。 研究方法 研究方法部分应详细阐述开展本研究的原因、研究过程以及执行步骤。应注意,如果定性研 究只是研究所采取的混合研究方法(mixed methods)的一个组成部分,那么在文章中应尽早 明确这一点。 描述研究者的价值判断或者所持观点和立场,包括可能会影响到研究过程和结果的研究者的 个人特征和背景。描述作者的反身性(reflexivity)不仅能使读者清楚地认识到作者是如何看 待研究对象和研究本身,而且对透明化(transparent)研究过程具有重要意义。此部分一般需交代以下各方面要求的内容,但也视具体研究而定,如不适用,请简述原因: 01具体研究方法 确定具体的研究视角或方法(例如传记法、叙事研究法、民族志法、扎根理论法、现象学法 和影像发声方法等)。 简要描述研究中用到的理论视角和关键概念(允许使用图表来帮助理解这些概念)。 告诉读者关于选择研究方法的基本原理,为什么这个方法适合此研究问题,以及所选的研究 方法将如何完成论文所描述的研究目标。 02招募和抽样过程 详细阐明研究成员是如何招募来的。如果研究的对象是人的话,他们是如何参与到本研究中的。 清楚描述抽样方法和抽样的类型(如目的性抽样、方便性抽样、滚雪球抽样等)。 汇报样本量以及样本的特征,被调查者是否存在中途退出或拒绝参与的情况,并解释为什么 该样本量足够满足本研究需求。 详细描述本研究抽样方法在内的研究单位、涉及物质环境及调查环境,但需要保护被调查者 的隐私。

数据分析课程论文

数据分析课程论文 题目:我国留守儿童的教育现状及发展对策研究作者: 班级学号姓名分工成绩 指导教师: 院系: 学期:2014-2015(1)

1、绪论 1.1、研究背景 1.2、研究意义 1.3、研究方法 1.4、概念 2、我国留守儿童家庭教育发展的状况 3、我国留守儿童家庭教育中存在的问题 4、我国留守儿童家庭教育发展的相关对策小结 参考文献

本文章是对留守儿童教育现状及对策研究,自改革开放以来,随着我国社会经济的发展和城市化进程以及农村产业结构调整的加快,国家对农民工更加关怀提供好的政策使得农村剩余劳动力纷纷外出寻找工作,许多人在外地城市站稳脚跟。但有相当一部分没有能力和条件将自己的子女安置在其所在的城市,只能将其留在家中,由老人照顾或者将子女托管给亲属朋友照顾。家长们把孩子托管给老人或者亲属,甚至让儿童自己在家就学。这便产生了农村留守儿童——我国社会转型期特殊的社会群体。许多儿童因种种原因而留守在家里,失去了直接监护人,孩子面临无人监管的状态,由于年龄小,自理能力差,行为上缺少教育,思想上缺少正确引导,学习上缺少帮助,心理上缺少疏导,生活上缺少照顾,从而引发了教育、情感、心理、生活等一系列问题。监管教育严重缺失,已成为制约留守儿童有效管理,影响其健康成长的严重社会问题。 关键词:留守儿童教育问题对策研究社会教育 对于留守儿童教育中存在的问题进行研究,并提出一些相应的对策

1 绪论 1.1 研究背景 自改革开放以来,国家对农民工更加关怀提供好的政策使得农村剩余劳动力纷纷外出寻找工作,许多人在外地城市站稳脚跟。但有相当一部分没有能力和条件将自己的子女安置在其所在的城市,只能将其留在家中,由老人照顾或者将子女托管给亲属朋友照顾。这些孩子基本上处于受义务教育阶段,据全国妇联统计,当前中国留守儿童约为5800万人,占全部农村儿童的32%左右。在全部的农村留守儿童中学龄前儿童占27%,已达到1570万人左右,而14周岁以下的留守儿童数量达到了4000多万人。这么一个庞大的弱势群体,国家虽然在关注但是关注的还远远程度不够。留守儿童由于亲情缺失,心理健康方面有阴影,很大一部分表现为内心封闭,情感冷漠,自卑孤僻,缺乏交流,缺乏爱心,甚至有的孩子还脾气暴躁冲动易怒,由小事引发打架斗殴。学习成绩方面也因为性格等放面的原因不能尽如人意 1.2 研究的目的和意义 随着我国社会、经济、政治的快速发展,越来越多的农村青壮年走入城市,农村留守儿童会越来越多,留守儿童的教育问题会越来越大。本课题研究能够了解留守儿童的学习现状,做到有针对性的分析问题。通过调查研究深入了解留守儿童主要存在问题,在留守儿童心理问题方面找到一些有效措施、纠正、排除、防止留守儿童出现心理、行为的偏差。促进学校的教育使教育教学质量提高,让留守儿童的父母安心务工,还可以积累一些留守儿童的教育经验。更好的帮助留守儿童健康向上的生活和发展。 1.3 国内外的研究现状 目前,国外对我国农村留守儿童关注较多,但是还谈不上研究。国内有社会各界人士已经对留守儿童做了大量的研究,搜索“留守儿童”就能搜索到很多有关于留守儿童的研究。党和政府对留守儿童教育比较关注,各地纷纷开展对留守儿童的关注活动并施行一系列的帮扶政策。但是关注的程度仍然不够,很多时候这些孩子在生活上得不到很好的照顾,失去了父母的约束,学习成绩下降,容易受到不良因素的诱惑。孩童时期正是一个极其需要父母在身边关爱、指引的重要时期,当留守儿童缺少父母的关爱时,极有可能性格发展缺失。尤其在对其管理、生活安排方面缺乏应有的照顾和爱护,由此很多问题得不到及时解决越积越多,甚至出现犯罪等现象。这样不仅仅影响自身发展同时还严重影响整个社会。 本研究采用定量和定性相结合的方法。定量研究主要是通过对部分人口抽样调查数据的统计分析和推断,把握全国农村的留守儿童在数量、区域分布、年龄、性别、受教育的状况、监护人情况等方面的总体状况和发展趋势。定性研究包括两个方面:一是了解政府机构相关

博士论文写作指南(定性研究类)

中山大学政治与公共事务管理学院 博士学位论文写作指南 (定性研究类) 一、目的 为使采用定性研究方法的博士生了解定性研究的基本知识点,掌握学位论文写作框架,制定本指南。 方法论是现代社会科学研究的核心性基础知识和研究技能,基本知识应完全并能够批判性地使用。 对于博士生来说,在定性方法论方面的要求是,能够准确使用且最好在一定程度创造性地使用所采用的研究方法,实现自己的研究目的。 写作过程的方法论细节或方法论学术问题,请与指导老师及导师组交流。 二、定性研究知识框架 Ⅰ定性研究的学术地位与趋势 定性研究是针对实证主义研究方法的局限而逐步形成的。 对定性研究方法有突出贡献的学科有人类学、社会学、心理学。等等。 目前,定性研究越来越为社会科学接受。 Ⅱ定性研究方法的含义及实质 定性研究方法是以后实证主义哲学思想(如符合互动理论,现象学,常人方法论等)为基础,在自然情境下通过研究者和研究对象之间的系统互动,综合运用多角化技术对所研究问题的逻辑关系和意义机制进行描述、解释、预测和应用的研究方法的统称。 Ⅲ定性研究的特征 定性研究是整体主义或情境主义。

定性研究是藉由人、情境与时空关系而形成研究框架。 定性研究不排除,但要求研究者尽量消除自己的“前设”和“偏见”,并随着研究的进展,不断调整自己的研究设计、方案。 Ⅳ定性研究种类 目前,比较公认的定性研究方法包括: 民族(人种)志研究; 现象学研究; 扎根理论; 历史比较研究法; 自传/传记/生命史。 此外,案例研究,规范研究也可以归属到定性研究的范围。 Ⅴ定性研究的一般过程 确定研究题目 选择某一种或若干种定性研究方法 选择研究情境 设计接触研究对象的策略及步骤 收集资料 编码分析以及解释资料 反省研究者在研究情境中所扮演的角色 理论结论 三、定性研究论文格式

数据分析与挖掘论文

数据挖掘算法——神经网络模型 摘要:通过分析数据挖掘中现有的算法的研究现状以及它们的局限性,介绍一种基于数据库的数据挖掘算法——神经网络模型,本文最后也提出了神经网络模型在数据挖掘中存在的一些问题和发展前景。 关键字:神经网络模型,数据挖掘 引言: 数据挖掘是适应信息社会从海量的数据库中提取信息的需要而产生的新学科。它是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉。数据挖掘往往针对特定的数据、特定的问题,选择一种或者多种挖掘算法,找到数据下面隐藏的规律,这些规律往往被用来预测、支持决策。它的应用非常广泛,只要该产业有分析价值与需求的数据库,皆可利用数据挖掘工具进行有目的的发掘分析。常见的应用案例多发生在零售业、制造业、财务金融保险、通讯及医疗服务。 数据挖掘技术的方法: ①神经网络方法:神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题,因此近年来越来越受到人们的关注。典型的神经网络模型主要分3大类:以感知机、bp反向传播模型、函数型网络为代表的,用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型;以hopfield的离散模型和连续模型为代表的,分别用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型;以art模型、koholon模型为代表的,用于聚类的自组织映射方法。神经网络方法的缺点是"黑箱"性,人们难以理解网络的学习和决策过程。 ②遗传算法:遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法,是一种仿生全局优化方法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。 ③决策树方法:决策树是一种常用于预测模型的算法,它通过将大量数据有目的分类,从中找到一些有价值的,潜在的信息。它的主要优点是描述简单,分类速度快,特别适合大规模的数据处理。 ④粗集方法:粗集理论是一种研究不精确、不确定知识的数学工具。粗集方法有几个优点:不需要给出额外信息;简化输入信息的表达空间;算法简单,易于操作。粗集处理的对象是类似二维关系表的信息表。目前成熟的关系数据库管理系统和新发展起来的数据仓库管理系统,为粗集的数据挖掘奠定了坚实的基础。但粗集的数学基础是集合论,难以直接处理连续的属性。而现实信息表中连续属性是普遍存在的。因此连续属性的离散化是制约粗集理论实用化的难点。 ⑤覆盖正例排斥反例方法:它是利用覆盖所有正例、排斥所有反例的思想来寻找规则。首先在正例集合中任选一个种子,到反例集合中逐个比较。与字段取值构成的选择子相容则舍去,相反则保留。按此思想循环所有正例种子,将得到正例的规则。 ⑥统计分析方法:在数据库字段项之间存在两种关系:函数关系(能用函数公式表示的确定性关系)和相关关系(不能用函数公式表示,但仍是相关确定性关系),对它们的分析可采用统计学方法,即利用统计学原理对数据库中的信息进行分析。可进行常用统计(求大量数据中的最大值、最小值、总和、平均值等)、回归分析(用回归方程来表示变量间的数量关系)、相关分析(用相关系数来度量变量间的相关程度)、差异分析(从样本统计量的值得出差异来确定总体参数之间是否存在差异)等。

论文写作指导——论文定性研究和定量研究

论文写作指导 ——规范·方法·范例 国泰安信息技术有限公司 GTA Information Technology Company

第二部分文体类型与研究方法 二、论文研究方法 (六)定性研究和定量研究 6.1 定性研究 定性研究是对现象进行“质”的理论思辨。主要功能是“解释”。其研究程序为: 6.1.1 收集资料 (1)观察法。主要观察并记录人们的言和行。观察者应尽可能的系统、准确、客观地记录所发生的事情,可以现场笔记或时间发生后不久的笔记,或现在录音或摄像。 (2)访谈法。记录可以是访谈当时的书面记录、访谈后的书面记录和录音。一般情况下,录音是更好的选择。 (3)专题小组讨论法。应先录音并转写成书面材料。 6.1.2 整理和分析资料 (1)方法。定性资料分析运用的是归纳法,通过整理分析资料得出假说或理论。 首先将原始资料系统化、条理化,然后将资料编码、分类、集中,比较和浓缩,最后对资料进行解释、推广,形成假说、理论或基础理论,并再次在原记录中对这些理论或假说进行验证、修改,这一过程需要好多次才能完成。 (2)基本分析程序 ①逐字逐句、认真细致地阅读原始材料,对具体内容进行分类、编码,对不同的文件赋予相应的属性,并在备忘录上记录自己的一些初步想法。然后,从访谈中抽出某一类别的内容再仔细的阅读、思考,并与其它类别的内容进行比较、联系,形成相应的理论,再回到访谈资料中验证理论是否正确,并进行修正。如此反复多次,得出结论。 ②运用“QSR Nvivo”定性分析软件对内容进行分析,前提将全部录音文字全部录入电脑;

③编码:用恰当的概述性文字对文字内容的某一部分做出标记; 自由编码 树状编码 案例编码 ④定性研究方法不容易,起资料收集、整理和分析很烦琐、复杂。对于某些特殊类型的问题需要用最恰当的方法; ⑤争议的焦点是能否用定量研究的评价标准如信度、效度和可推广性来评估定性研究的质量; ⑥比较一致的倾向是用效度来评估定性研究的质量,验证效度常用三角检验法(用三种或更多方法对结果进行比较、验证和补充。),也可用评估其信度(通过比较不同人员独立分析同一资料的结果是否一致来验证。)。 ⑦分析软件仅能免去笔记、剪贴的麻烦那,但仍需研究者逐字逐行地深入阅读分析。 (3)适合的研究领域: ①观察法:适合研究社会角色和正式组织; ②访谈法:适合研究个体经历; ③专题小组讨论法:更适合研究态度和经历以及在特定的文化背景下知识是如何产生的及如何运用的。 6.2 定量研究 定量研究的主要功能是“实证”,即进行“是什么”和“为什么”的描述、推断和预测,在经济学等领域称“实证研究”。采用的主要方法为:统计、测量、评价方法等。定量研究的基本过程与步骤如下: (1)选题阶段 ①选题。确定研究的内容,定义要研究的概念,即问题的界定。 a. 问题必须是有意义的、可操作的、有资料的; b. 概念化并陈述研究的问题

矢量数据与栅格数据分析

一、实验目的与要求 目的: 1.从这个实验中掌握如何合理利用空间分析中的缓冲区分析和叠置分析解决实际问题。 2.学会用 ArcGIS9 进行各种类型的最短路径分析,了解内在的运算机理。 要求: 练习1:所寻求的市区是噪声要小,距离商业中心要近,要和各大名牌高中离的近以便小孩容易上学,离名胜古迹较近环境优雅。 练习2:给出到达指定目的地的路径选择方案,根据不同的权重要求得到不同的最佳路径,并给出路径的长度;根据需求找出最近的设施的路径。 二、实验准备 实验1:城市市区交通网络图(network.shp ),商业中心分布图(Marketplace.shp),名牌高中分布图(school.shp),名胜古迹分布图(famous place.shp ),区域边框(frame.shp ),这些文件综合在一起是city.mxd 。 实验2:一个GeoDatabase 地理数据库:City.mdb ,内含有城市交通网、超市分布图,家址以及网络关系。 三、实验内容与主要过程 练习1:市区择房分析 打开 ArcMap,将文件加入到窗口中,注意设置单位,否则接下来的操作会受影响。 图1 设置单位为M (1)主干道噪音缓冲区的建立 1)选择交通网络图层(network.shp),打开图层的属性表,在右下角的打开 option 选项中,在菜单中选择 select by attributes,在 select by attributes 对话框中进行设置,就将市区的主要道路选择出来了。 图2 选择市区主要道路 2)点击缓冲区按钮对选择的主干道进行缓冲区的建立,首先在缓冲区对象图层,选择交

通网络图层(network),然后将下面的 Use Only the Selected Feature(仅对选择的要素进行分析)选中,单击 next; 3)确定尺寸单位,选择第一种缓冲区建立方法(At a specified distance),指定缓冲区半径为 200 米,单击 next; 图3 确定尺寸单位 4)由于不是分别考虑一个图层的各个不同的要素的目的,所以我们在这里选择的是第一种边界设定类型(Dissolve barriers between),然后指定好缓冲区文件的存放路径和文件名后,单击 OK,完成主干道噪音污染缓冲区的建立。 图4 道路缓冲区 (2)商业中心影响范围建立 1)建立大型商业中心的影响范围。首先点击缓冲区按钮,在缓冲区对象图层选择商业中心分布图层,单击 next; 2)确定尺寸单位,选择第一种缓冲区建立方法,以其属性字段 YUZHI 为缓冲区半径,单击 next; 3)选择的是第一种边界设定类型,然后指定好缓冲区文件的存放路径和文件名后,单击OK,完成商业中心影响范围缓冲区的建立。 图5 商业中心缓冲区 (3)名牌高中的影响范围建立

Arcgis操作 实验八:栅格数据处理

实验八:栅格数据处理 一、实验目的 1、掌握栅格数据进行裁切、拼接、提取等操作; 2、掌握投影变换方法。 二、实验准备 数据准备: 1幅1:25万矢量数据(Vector),为白水县的行政范围。地理坐标系统,其中大地基准是D_North_American_1927,参考椭球体是Clarke 1866。 2幅1:25万DEM数据(DEM1和DEM2)。地理坐标系统,其中大地基准是D_Krasovsky_1940,参考椭球体是Krasovsky_1940。 软件准备: ArcGIS Desktop9.x,ArcCatalog 三、实验内容 白水县跨两个DEM图幅,提取出白水县的DEM数据,并将数据转换成高斯克吕格投影系统。获取具有投影坐标系统的特定边界DEM数据。工作流程如图1所示。 图1 工作流程 四、实验步骤 (1)白水县行政范围的提取

1) 打开1:25万矢量数据(图2)。 2) 利用Analysis Tools 工具箱,Extract 工具集中的Select 工具,依据“name ”字段, 即SQL 表达式设置为“"NAME" = '白水县'”,提取出白水县地图数据(图3)。 A 展开Analysis Tools 工具箱,打开Extract 工具集,双击Select ,打开Select 对 话框。 B 在Input Features 文本框中选择输入“E :/ChP4/Ex1/Vector ”矢量数据。 C 在Output Feature Class 文本框键入输出的数据的路径与名称“E : /ChP4/Ex1/vector_Select ”。 D 单击Expression 可选文本框旁边的按钮,打开Query Builder 对话框,设置 SQL 表达式“"NAME" = '白水县'”。 E 单击OK 按钮,完成操作。 图2 原始矢量数据

7_栅格数据基本分析方法

实验七栅格数据基本分析方法 1.实习目的 掌握基于栅格数据的空间分析基本方法,提高利用栅格数据解决地学空间问题的能力。具体实习内容如下: (1)掌握距离运算与制图分析方法; (2)掌握栅格数据统计分析方法,包括单元统计、邻域统计、分区统计等运算方法; (3)掌握栅格重分类方法,理解栅格重分类的基本思想和应用领域; (4)学会使用栅格计算器进行栅格运算,体会栅格数据信息挖掘方法和应用的模式。 2.实验环境与数据准备 (1)软件准备:ArcMap、ArcCatalog、加载空间分析模块(Spatial Analyst)(平台) (2)数据准备:河北省城市、县城、乡村位置点文件,河北省交通线要素,河北省湿地分布的多边形要素。 3.] 4.实验方法 ArcGIS在空间分析模块(Spatial Analyst)中提供了一套用于栅格数据分析的工具集。Spatial Analyst 是ArcGIS的外置扩展模块,需要单独进行加载。在ArcMap的【Tools】菜单下,点击【Extensions】,选中Spatial Analyst,即可加载此模块。 3.1.分析环境设置 进行空间分析前,首先设置分析环境。包括工 作目录选择、栅格单元大小设定、分析区域选定、 坐标系统模式、过程文件管理等。 点击【Spatial Analyst】,选择【Options】菜单项, 弹出环境定义对话框,选择General、Extent、Cell Size 进行切换,实现分析环境的自定义(图7-1)。 3.2.距离运算 ArcGIS中的距离制图包括:直线距离函数 (Straight Line)、分配函数(Allocation )、成本距 离加权函数(Cost Weighted)、最短路径函数 (Shortest Path),可以实现常用的距离运算与制图 图7-1分析环境设置 分析。 直线距离分析计算:点击【Spatial Analyst】,选 择【Distance】→【Straight Line】,打开直线距离制图对话框(如图7-2所示)。通过Distance to选择需计算直线距离的图层,定义最大距离的值(Maximum distance),设定输出单元大小(Output cell size),选择是否创建直线方向数据(Create direction)和直线分配数据(Create allocation),最后确定输出栅格的文件名(Output raster)。在设定文件名时,如果保持选项,则生成临时图层。最后点击OK按钮,即可完成直线距离制图。 如图7-3所示,为利用游憩点数据生成的直线距离制图结果,因在直线距离制图对话框中选择同时生成直线方向(Create direction)和直线分配(Create allocation)数据,所以运算时,同时生成了直线方向数据(图7-4)和直线分配数据(图7-5)。 ; 如果考虑通过路线的耗费成本,则需要利用成本距离加权函数。在【Spatial Analyst 】下拉菜单中选

定性数据分析论文

2014—2015学年第一学期《定性数据》期末论文 题目不同年级与性别对奖助学金渴望度定性数据分析姓名常XX 学号20120623104 学院数学与统计学院 专业统计专业 2014年 12月 18 日

不同年级与性别对奖助学金渴望度定性数据分析 摘要:定性数据分析是数据分析的一个重要内容,它在实践中有着广泛的应用,如问卷调查、产品检验、医学统计等领域中经常用到列联表的定性数据分析来。列联表的定性数据分析不 χ检验、似然比检验、相合性的度仅可以分析分类特征之间的相互依赖关系,还可以进行2 χ检量和检验、计算相关系数作相关分析也可以进行一致性与读了性的检验。本文主要采用2验、似然比检验、相合性的度量和检验来对不同年级、不同性别的大学生对奖助学金渴望度的独立性、相合性检验,最终得到对奖助学金的渴望度与性别无关、与年级有关。 χ检验似然比检验相合性度量 关键词列联表2

一、问题简述 为了解高某校不同年级不同性别的大学生对奖助学的渴望程度,对某校大一年级、大二年级共80位同学关于奖助学金的调查,并取其中的年级、性别、渴望度三个指标生成列联表,对列联表做定性数据分析。 二、符号说明 2χ :卡方统计量 2ln -Λ:似然比统计量 U :统计量 p :概率 τ :相合性度量统计量 三、理论方法 理论:列联表一般来说,有二维的r c ? 列联表,假设将n 个个体根据两个属性A 和B 进行分类,属性A 有r 类:1, ,r A A ,属性B 有c 类:1,,c B B 。n 个个体中既属于i A 类又属于j B 类的有ij n 个。得如下二维的r c ?列联表: 表一 其中,,i ij j n n += ,1, ,;i r = j i ij n n +=,1,,,i j i j j c n n n ++===。 如果n 个个体根据三个或三个以上的属性分类,就会有三维或三维以上的列联表,对于高维的列联表一般将其压缩为二维列联表在对数据进行统计分析或对高维列联表进行分层在检验。

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