非结构化文本数据的GIS描述性查询方法

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地理信息系统概论

第一章：导论1、地理信息系统地理信息系统的定义在计算机硬件、软件系统支持下，对整个或部分地球表层（包括大气层）空间中的有关地理分布数据进行采集、存储、管理、计算、分析、显示和描述的技术系统。

其目的是为土地利用、自然资源管理、环境、交通、城市市政设施以及其它管理内容的规划和管理等领域提供决策支持。

地理信息系统（Geographic Information System GIS）的定义（1）工具角度(Tools)：GIS是在计算机硬件、软件及网络技术支持下，对有关空间数据进行输入、处理、存贮、查询、检索、分析、显示、更新和提供应用的技术系统。

（2）学科角度(Science) ： GIS是集计算机科学、地理学、测绘遥感学、环境科学、城市科学、空间科学、信息科学和管理科学为一体的新兴边缘学科。

（3）服务角度 (Service ) ： GIS是服务于GIS可用于土地管理、房地产经营、污染治理、环境保护、交通规划、上下管线管理、市政工程服务和城市规划、自然资源调查、环境研究、土地详查与利用、森林管理、农作物估产、各种灾害预测与防治、国民经济．调查和宏观决策分析等。

地理信息系统具有以下4个的特征：1、地理信息系统的外壳是计算机化的技术系统，它又有若干相互关联的子系统构成，如数据采集子系统、数据管理子系统、数据处理和分析子系统、图象处理子系统、数据产品输出子系统等。

这些子系统功能的强弱，直接影响在实际应用中对地理信息系统软件和开发方法的选型。

2、地理信息系统操作的对象是地理空间数据，即由点、线、面这三类基本要素组成的地理实体。

地理空间数据的最根本特点是每一个数据都按统一的地理坐标进行编码（地理编码），实现对其定位、定性和定量描述。

只有在地理信息系统中，才实现了空间数据的空间位置、空间属性和时态三种基本要素的统一。

3、地理信息系统的技术优势在于它的数据综合、模拟和空间分析评价能力，可以得到常规方法或普通信息系统难以得到的重要信息，实现地理空间过程的演化和预测。

定性研究分析方法

定性研究分析方法
定性研究是一种通过描述、解释和理解现象的研究方法，较少使用统计分析和数学模型，而主要依赖于文本数据、观察、访谈和人类行为等非结构化或半结构化数据的分析。

以下是一些可以使用的定性研究分析方法：
1. 文本分析：对文本数据（如书籍、文章、采访记录）进行内容分析，通过标记、归类和编码来提取关键主题、观点和模式。

2. 相关矩阵分析：将研究对象的多个变量进行互相关联，以寻找它们之间的关系和模式。

3. 地理信息系统（GIS）分析：将空间数据和地理位置信息与其他数据集结合，以了解地理模式和趋势。

4. 跨文化比较：通过比较不同文化、社会群体或国家之间的差异和相似之处，以揭示其效果或影响。

5. 示例分析：通过深入研究一些具体案例、个体或事件，以推断出一般性或普遍性模式。

6. 群组或团队动力学分析：研究群体或团队内部的相互作用、决策过程和关系，以了解其影响和结果。

7. 理论综合：将不同理论观点、概念和模型集成在一起，以创建一个更全面和综合的理论框架。

这些方法可以根据研究目的和研究对象的特点进行选择和组合使用，以达到对现象深入理解和解释的目的。

gis 定义查询用法 -回复

gis 定义查询用法-回复GIS (地理信息系统) 的定义和用法GIS是地理信息系统(Geographic Information System)的缩写，是一种在电子设备上捕捉、存储、管理、分析和展示地理空间数据的技术。

它涉及到地理学、地图学、数学和计算机科学等学科的知识，并可应用于各种领域，如城市规划、环境管理、土地开发、物流和公共健康等。

本文将逐步解释GIS的定义和用法。

一、GIS的定义1. GIS的基本概念：GIS是一种采用计算机技术进行地理数据处理的系统。

它通过将地理特征和属性数据与地图相结合，实现对空间数据的存储、查询、输入、编辑和可视化等操作。

2. GIS的组成要素：a. 地理特征数据（Spatial Data）：包括地理对象的地理位置信息，如点、线和面等。

b. 属性数据（Attribute Data）：描述地理特征的特性和属性，如人口数据、气候数据等。

c. 地图（Map）：是地理特征数据和属性数据的可视化结果。

3. GIS的关键能力：a. 数据获取和存储：通过各种途径收集地理数据，并将其存储在数据库中。

b. 数据分析和处理：利用统计学、空间分析等方法对地理数据进行分析和处理。

c. 数据可视化：将分析结果通过地图、图表等方式进行可视化展示。

d. 空间查询和决策支持：通过查询和分析地理数据，帮助用户做出决策。

二、GIS的用法1. 城市规划和土地开发：GIS可以帮助城市规划师确定最佳土地用途，评估地理特征对基础设施的影响，并预测可持续发展的趋势。

2. 环境管理和资源保护：GIS可以用于监测和评估环境状况，例如水源质量、气候变化和森林覆盖等。

它提供了对环境问题的监测、分析和决策支持。

3. 交通和物流规划：GIS可以分析交通网络，优化道路布局，规划最佳路线和物流方案，提高运输效率和减少成本。

4. 公共健康管理：GIS可以跟踪和预测传染病的传播路径，评估医疗资源的分布情况，并制定针对性的公共卫生政策。

地理信息系统概论重点讲义(4)

重点一空间数据库模型1．空间数据库空间数据库是地理信息系统在计算机物理存储介质上存储的与应用相关的地理空间数据的总和，一般是以一系列特定结构的文件的形式组织在存储介质之上的。

2．空间数据库模型空间数据库模型是关于现实世界中空间实体及其相互间联系的概念，为描述空间数据组织和设计空间数据库模式提供了基本的方法。

一般而言，GIS 空间数据模库型由概念数据库模型、逻辑数据库模型和物理数据库模型三个有机联系的层次所组成。

3．数据库概念模型：( conceptual model)概念模型为了把现实世界中的具体事物抽象、组织为某一数据库管理系统支持的数据模型。

人们常常首先将现实世界抽象为信息世界，然后将信息世界转换为机器世界。

也就是说，首先把现实世界中的客观对象抽象为某一种信息结构，这种信息结构并不依赖于具体的计算机系统，不是某一个数据库管理系统(DBMS)支持的数据模型，而是概念级的模型，称为概念模型。

4．逻辑模型逻辑模型，是指数据的逻辑结构。

在数据库中，逻辑模型有关系、网状、层次，可以清晰表示个个关系。

在管理信息系统中，逻辑模型：是着重用逻辑的过程或主要的业务来描述对象系统，描述系统要“做什么”，或者说具有哪些功能。

1)关系数据模型是把数据的逻辑结构归结为满足一定条件的二维表格，每个二维表格称为一个关系。

关系模型以记录组或数据表的形式组织数据，便于利用各种地理实体与属性之间的关系进行存储和变换，不分层也无指针，是建立空间数据和属性数据之间关系的一种非常有效的数据组织方法。

2)关系数据库：是建立在关系数据库模型基础上的数据库，借助于集合代数等概念和方法来处理数据库中的数据。

目前主流的关系数据库有oracle 、SQL、access 、db2 等。

3)对象—关系管理模式是指在关系型数据库中扩展，通过定义一系列操作空间对象(如点、线、面)的API 函数，来直接存储和管理非结构化的空间数据的空间数据库管理模式。

5．物理模型，在管理信息系统中，物理模型：描述的是对象系统“如何做”、“如何实现”系统的物理过程。

描述数据的方法有哪些

描述数据的方法有哪些
描述数据的方法有以下几种：
1. 描述性统计：使用各种统计指标（如平均值、中位数、标准差、最大值、最小值等）对数据进行描述和总结。

2. 图形描述：通过绘制直方图、折线图、散点图等图形展示数据的分布和变化情况。

3. 探索性数据分析（EDA）：通过数据可视化和统计方法，挖掘数据的潜在规律和特征，发现数据中的模式、异常和趋势。

4. 频率分布表：将数据按照数值的范围划分为不同的区间，统计每个区间内的频数或频率。

5. 百分位数与四分位数：用于衡量数据中的分布情况，如中位数、上四分位数、下四分位数等。

6. 箱线图：通过绘制数据的上下四分位数、中位数和离群值，描述数据的分布和离散程度。

7. 直方图：将数据按照数值的范围划分为不同的区间，用柱状图表示各区间内的频数或频率。

8. 概率分布函数（PDF）与累积分布函数（CDF）：用于描述一组数据的概率分布情况。

9. 相关分析：衡量不同变量之间的关联性或相关性，常用的方法有相关系数和散点图。

10. 回归分析：用于建立变量之间的数学模型，预测一个变量对其他变量的依赖
程度。

11. 聚类分析：将数据根据相似性进行分组，揭示数据内部的结构和模式。

12. 地理信息系统（GIS）分析：将数据与地理位置进行关联，分析地理空间上的分布和差异。

13. 文本分析：对文本数据进行分析和解释，提取其中的主题、情感和关键词。

14. 时间序列分析：对时间序列数据进行分析，预测未来的趋势和波动。

15. 网络分析：分析数据中的网络结构和关系，揭示不同节点之间的连接和影响关系。

GIS是什么东西

空间关系：拓扑和网络
空间关系，比如拓扑和网络，也是一个GIS数据库的重要部分。使用拓扑是为了管理要素间的共同边界、定义和维护数据的一致性法则，以及支持拓扑查询和漫游（比如，确定要素的邻接性和连接性）。拓扑也用于支持复杂的编辑，和从非结构化的几何图形来构建要素（例如，用线来构建多边形）。
原始量测值（例如卫星影像）
经过解译的信息 l 通过空间分析和建模处理而得来的数据
通过层之间共同的地理位置，我们可以很容易地得到多个层之间的空间关系。
GIS使用普通的对象类来管理这些简单的图层，同时凭借一套功能丰富的织机构，并且具有各种表现方式的大量数据集。因此对于GIS数据集很重要的是：
GIS集成了多种类型的空间数据
在一个GIS中，同类型的地理对象集合被组织成图层，例如地块、水井、建筑物、正射影像以及基于栅格的数字高程模型（DEM）。明确定义的地理数据集对于一个实用的地理信息系统是相当重要的，同时专题信息集合使用层来组织，这样的思想也是GIS数据集一个关键的思想。
数据集可以用于表达：
回答者：ws198152 - 秀才三级 4-27 11:57
GIS是基于一种使用地理术语来描述世界的结构化数据库。
这里我们来回顾一些在空间数据库中重要的基本原理。
· 地理表现形式
作为GIS空间数据库设计工作的一部分，用户要指定要素该如何合理的表现。例如，地块通常用多边形来表达，街道在地图中是中心线（centerline）的形式，水井表现为点等等。这些要素会组成要素类，每个要素类都有共同的地理表现形式。
· 使用简单并易于理解
· 易于同其他的地理数据集结合使用
· 能够被有效地编辑与校验
· 能够形成具有内容详实，使用和目标描述明确的清晰文档

地理信息系统中的大数据分析技术

地理信息系统中的大数据分析技术随着大数据时代的到来，地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）在数据量和多样性方面也面临着巨大的挑战。

对于地理信息系统来说，大数据分析技术将大大提高其能力和效率，使其在不同领域中得到更广泛的应用。

一、大数据的挑战地理信息系统中的大数据主要包括空间数据和非空间数据两类。

空间数据是指通过位置坐标来描述地理空间上的对象和现象，例如地理位置、地形、气候等；非空间数据则是指与地理数据相关的其他数据，如传感器数据、社交媒体数据、传统文化数据等。

这些数据的数量庞大、类型繁多，同时也存在着高维度、高分辨率、高速度的特点，给地理信息系统的分析和处理带来了很多挑战。

二、大数据分析技术在地理信息系统中的应用1.基于空间统计的大数据分析：通过对大数据中的空间信息进行统计分析，可以发现地理空间上的模式和规律，如资源分布、人口密度、疾病传播等。

通过空间数据挖掘、时空模式识别、空间插值等技术，可以有效提取和利用大数据中的空间信息。

3.基于机器学习的大数据分析：机器学习是大数据分析中的重要技术之一，可以用于从大数据中挖掘隐藏的模式、规律和关联。

在地理信息系统中，机器学习可以用于地貌分类、遥感图像分割、土地利用预测等方面，提高地理数据分析的速度和准确度。

4.深度学习在地理信息系统中的应用：深度学习是机器学习的一个分支，通过神经网络模型的训练和优化，可以从大数据中提取高级抽象的特征表示。

在地理信息系统中，深度学习可以应用于对象检测、图像识别、地理标注等方面，为地理信息系统的智能化和自动化提供支持。

三、大数据分析技术面临的挑战1.数据质量问题：由于大数据的庞大规模和多样性，数据质量问题成为大数据分析的主要挑战之一、地理信息系统中的大数据往往会受到噪声、缺失和不一致性等问题的影响，因此需要在分析过程中进行数据清洗和校验。

2.非结构化数据分析问题：地理信息系统中的大数据不仅包括结构化数据，还包括大量的非结构化数据，如文本、图像、音频等。

GIS名词解释

数据：是通过数字化或记录下来可以被鉴别的符号，不仅数字是数据，而且文字、符号和图象也是数据，数据本身并没有意义。

信息：是用数字、文字、符号、语言等介质来表示事件、事物、现象等的内容、数量或特征，以便向人们（或系统）提供关于现实世界新的事实的知识，作为生产、管理和决策的依据。

信息系统是由计算机硬件、网络和通讯设备、计算机软件、信息资源、信息用户和规章制度组成的以处理信息流为目的的人机一体化系统。

数据处理：是指对数据进行收集、筛选、排序、归并、转换、存储、检索、计算，以及分析、模拟和预测等等操作。

传输技术（Transmission technology）：指成分利用不同信道的传输能力构成一个完整的传输系统，使信息得以可靠传输的技术。

地理信息：是指表征地理圈或地理环境固有要素或物质的数量、质量、分布特征、联系和规律等的数字、文字、图像和图形等的总称；它属于空间信息，具有空间定位特征、多维结构特征和动态变化特征。

空间信息：是反映地理实体空间分布特征的信息。

空间分布特征包括实体的位置、形状及实体间的空间关系、区域空间结构等。

地理信息系统：地理信息系统是一种决策支持系统。

它的定义由两方面组成，一方面，地理信息系统是一门学科，是描述、存储、分析和输出空间信息的理论和方法的一门新兴交叉学科；另一方面，地理信息系统是一个技术系统，是以地理空间数据库为基础，采用地理模型分析方法，适时提供多种空间和动态的地理信息，为地理研究和地理决策服务的计算机技术系统。

地理数据：是以地球表面空间位置为参照，描述自然、社会和人文景观的数据，主要包括数字、文字、图形、图像和表格等。

空间数据：是指用来表示空间实体的位置、形状、大小及其分布特征诸多方面信息的数据，它可以用来描述来自现实世界的目标，它具有定位、定性、时间和空间关系等特性。

空间数据是一种用点、线、面以及实体等基本空间数据结构来表示人们赖以生存的自然世界的数据。

地理学：研究地球表层自然要素与人文要素相互作用及其形成演化的特征、结构、格局、过程、地域分异与人地关系等。

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（ａｕｔＦｃｌｏｙｆＲｓｕｃｎｉｅｒｇｕｍｉｎｅｓｙｏｉｃｎｅｈｏｏｙｕｍｉｕｎｎ６０９，Ｃｉａｅｏｒｅｇｎｅｎ，ＫｎｎＵｉｒｔｆＳｅｅｄＴｃｎｌ，ＫｎｎＹｎａ５０３ｈｎ）Ｅｉｇｖｉｃｎａｇｇ
询相关联的地理要素。关键词：同义词词林；述性查询；结构化数据；理信息系统描非地中图分类号：Ｐ１．３Ｔ３０Ｔ３１１；Ｐ－５文献标志码：Ａ
ＤｅｃｉｔｖｕｅｙｍｅｈｏｓｄｎｕｔｕｃｕｅｅｔｄｔｎＳｓｒｐｉｅｑｒｔｄｂａｅｏｎｓｒｔｒｄｔｘａａｉＧＩ
ＪｕｎｌｆＣｍｐｔｒＡｐｌａｉｎｏｒａｏｕｅｐｉｔｓｏｃｏ
ＩＳ０１９８ＳＮ１０．０１
２１．９００２０．ｌ
计算机应用，０２３（）２８２８２１，２９：４３— ４７
文章编号：０１— ０１２１）９—２８０１０９８（０２０４３— ５
ＡｓａｔｉｃｅｔｄｔｎｌｅｇａｈｃＩｏｍａｏｙｔ（Ｉ）Ｓｔｃｒｒｅ－ｔｃｒｄａｒｕｅｕｒｐｓｓｂｔｃ：ＳｅｔａｉｏａＧｏｒｐｉｎｒｔｎＳｓｍＧＳ ’ｓｕｔｅｏｓｍｉｒｔｅｔｂｔｑｅｙｏｅｒｎｈｒｉｆｉｅｒｕｄｓｕｕｔｉ
ｓｒｏｉｔｔｎｏｎｕｃｕａｙａｄｓｏｅｏｕｒｅｔｎｅ，ａＧＩｅｃｐｉｅｑｅｔｏｏｅｔｅａｅｏ — ｏｔｆｌａｉｎｉｐｔａｃｒｃｎｃｐｆｑｅｓｎｅｃｓＳｄｓｒｔｕｒｍｅｈｄｆｒｔｘ・ｌｔｄｎｎｍｉｏｙｉｖｙｒｓｒｃｕｅｅｔｄｔａｕｇｓｅａｅｎｔｅｅｐｎｅｅｓｎｏｉｔｎｒｆＥｎｌｈｓｎｎｍБайду номын сангаас ＴｎＹｉｉｉ．ｔｔｒｄｔｘａａｗｓｓｇｅｔｄｂｓｄｏｈｘａｄｄｖｒｉｆａｄｃｉａｙｏｇｉｙｏｙ，ｏｇＣｉＣＬｎｕｏｏｓ
（昆明理工大学国土资源工程学院，昆明６０９）５０３（通信作者电子邮箱ｐｇｎｙｎ９８２．ｏｕｏｇｉｇ２＠１６ｃｍ）
摘
要：对传统地理信息系统（Ｉ）构化或半结构化属性查询方法对查询语句输入的精度及查询范围的限针ＧＳ结
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非结构化文本数据的ＧＩ述性查询方法Ｓ描
蒲海霞，李佳田，李锐，育枫，何王华
ｃｍｐｌｄｂｒｉｎｔｕｅｏｅｈｏｏｙｏｉｙＨａｂｎＩｓｉｔｆＴｃｎｌｇ．Ｂａｉｒｃｓｓｔａｃｌｔｏｒｌｔｎｂｔｅｅｃｐｉｅｑｅｅｔｎｅａｄｅｔｓｃｐｏｅｓｉｏｃｌｕａｅｃｒｅａｉｅｗｅｎｄｓｒｔｕｒｓｎｅｃｎｏｉｖｙ
制，出了以哈尔滨工业大学《提同叉词词林》扩展版文本相关度计算为核心的非结构化文本数据ＧＳ描述性查询方Ｉ法。基本过程是根据描述性查询语句计算其与地理要素所关联的文本的相关度，进而以相关度值得出概括性查询结
果。对比实验结果表明，述性查询方法不但支持查询语句输入的多样化，描而且能够有效地得出与输入的描述性查