空间数据分析分析解析
第七章空间数据的统计分析方法
第七章空间数据的统计分析方法空间数据的统计分析方法是指利用统计学的方法对空间数据进行分析和解释的技术和方法。
在空间数据分析中，空间自相关性分析、空间插值、空间聚类以及地图分析等都是常见的统计分析方法。
本章将介绍空间数据的统计分析方法。
1. 空间自相关性分析：空间自相关性是指空间上相邻区域之间的相似程度。
空间自相关性分析可以通过计算空间数据的空间自相关指标来评估空间数据的空间分布特征。
常用的空间自相关指标包括Moran's I指数和Geary's C指数等。
Moran's I指数可以衡量空间数据的聚集程度和离散程度，范围为-1到1，正值表示正相关，负值表示负相关，0表示无相关。
Geary's C指数则可以衡量空间数据的相似度，范围也为0到1，值越接近1表示越相似。
2.空间插值：空间插值是指根据已知的地点数据推断未知地点数据的值。
在地理信息系统中，常见的空间插值方法有逆距离加权插值、克里金插值和样条插值等。
逆距离加权插值是一种简单的插值方法，它假设周围数据点对未知点的影响程度与距离的倒数成正比。
克里金插值则更加复杂，它通过拟合半变异函数来估计未知点的值。
样条插值是一种基于局部多项式拟合的插值方法，它可以生成平滑的曲面。
3.空间聚类：空间聚类是指根据空间数据的相似性将地理区域分组的过程。
常见的空间聚类方法有基于网格的聚类、基于密度的聚类和基于层次的聚类等。
基于网格的聚类将地理空间划分为网格单元，然后根据网格单元内部的数据特征进行聚类。
基于密度的聚类则将地理空间划分为高密度区域和低密度区域，根据区域内部的数据分布进行聚类。
基于层次的聚类则是根据距离或相似度对地理区域进行分层聚类。
4.地图分析：地图分析是指利用地图和空间数据进行分析的方法。
在地图分析中，常见的方法包括热点分析、缓冲区分析和网络分析等。
热点分析可以用来识别具有显著高于或低于平均值的区域，帮助分析空间数据的高度聚集性。
空间数据分析方法有哪些(两篇)2024
空间数据分析方法有哪些（二）引言概述空间数据分析是一种重要的数据分析方法，在众多领域包括城市规划、地理信息系统、环境管理和农业等方面具有广泛应用。
本文将就空间数据分析方法进行详细的介绍和阐述，希望能够帮助读者更好地了解和运用这些方法。
正文内容一、地理分析工具1. 空间插值方法- 空间插值方法是一种将已知数据点的值推断到未知区域的方法。
常用的空间插值方法有反距离权重法、克里金法和径向基函数插值法。
这些方法可以通过数学模型推断出未知区域的值，从而帮助分析人员进行更加准确的决策。
- 反距离权重法假设周围已知点的权重与距离的倒数成正比，通过加权平均的方式来估计未知点的值。
克里金法则基于空间半变异函数对已知点进行插值，可以得到更加平滑的结果。
径向基函数插值法则使用基函数对已知点进行插值，可以灵活地应用于不同类型的数据。
2. 空间聚类方法- 空间聚类方法是对空间数据进行聚类分析的方法。
常用的空间聚类方法有基于密度的聚类和基于网格的聚类。
基于密度的聚类方法将空间数据划分为高密度和低密度区域，从而得到聚类结果。
基于网格的聚类方法则将空间数据划分为网格，并且根据网格内数据的特征进行聚类分析。
- 空间聚类方法在城市规划和地理信息系统等领域具有重要的应用。
通过空间聚类，可以发现具有相似特征的空间对象，从而更好地理解和分析空间数据。
3. 空间相关性分析- 空间相关性分析是研究空间数据之间关系的分析方法。
常用的空间相关性分析方法有空间自相关分析和空间回归分析。
空间自相关分析可以帮助分析人员理解空间数据的空间分布模式，了解空间数据之间的依赖关系。
空间回归分析则是研究空间数据之间的线性关系，并进行回归分析。
- 空间数据的相关性分析可以帮助分析人员发现隐藏在数据背后的规律和关系，从而做出更加准确的决策。
4. 空间网络分析- 空间网络分析是研究网络结构和空间数据之间关系的分析方法。
常用的空间网络分析方法有路径分析、中心性分析和聚类分析。
空间数据的分析
立数据恢复机制，以便于在必要时进行数据恢复。
03 空间数据分析方法
统计分析法
描述性统计
多元统计分析
对空间数据进行基本的统计描述，如 均值、方差、偏度、峰度等，以了解 数据的分布和特征。
运用多元统计方法，如主成分分析、因 子分析等，对空间数据进行降维和特征 提取，以揭示数据的主要特征和结构。
推论性统计
数据预处理与清洗
针对原始空间数据中存在的噪声、异常值和缺失值 等问题，需要进行有效的预处理和清洗。
数据质量评估与改进
建立数据质量评估体系，对空间数据进行定 期评估和改进，提高数据的可用性和可信度 。
算法复杂性与计算效率问题
算法优化与改进
针对空间数据分析中的复杂算法，研究算法优 化和改进方法，提高计算效率和准确性。
时空大数据分析与挖掘
发展时空大数据分析和挖掘技术，揭示时空数据的内在规律和潜在 价值，为决策提供支持。
跨平台、跨领域应用拓展
推动空间数据分析技术在跨平台、跨领域的应用拓展，促进其在智 慧城市、环境保护、公共安全等领域的广泛应用。
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缺失值处理
对于缺失的空间数据，可 以采用插值、填充等方法 进行处理，以保证数据的 完整性。
异常值处理
对于异常的空间数据，需 要进行识别和处理，以避 免对分析结果产生不良影 响。
数据转换与标准化
坐标转换
将不同坐标系下的空间数 据转换为统一的坐标系， 以便于进行空间分析和可 视化。
数据格式转换
将不同格式的空间数据转 换为统一的格式，以便于 进行数据处理和分析。
发展多源数据协同分析算法，挖掘多 源数据之间的关联和互补信息，提高
统计学中的空间数据分析方法及其应用
统计学中的空间数据分析方法及其应用统计学是一门研究数据收集、处理、分析和解释的学科，而空间数据分析则是统计学中的一个分支，专门研究具有空间属性的数据。
随着技术的发展和数据的积累，空间数据分析在各个领域的应用越来越广泛。
本文将介绍统计学中的空间数据分析方法及其应用。
一、空间数据的特点空间数据具有一定的特点，主要包括空间相关性、空间异质性和空间自相关性。
空间相关性指的是空间上相邻地点的数据值之间存在相关性，即靠近的地点具有相似的属性。
空间异质性指的是地点之间的差异性，即不同地点的数据值有所不同。
空间自相关性指的是地点的数据值与其周围地点的数据值之间存在相关性。
二、空间数据分析方法1. 空间插值方法空间插值方法是一种通过已知数据点的观测值来估计未知地点的数据值的方法。
常见的空间插值方法包括反距离加权插值法、克里金插值法和样条插值法等。
这些方法可以根据数据的特点选择合适的插值方法，并利用已知数据点的观测值来推断未知地点的数据值。
2. 空间回归方法空间回归方法是一种用于分析空间数据中因果关系的方法。
它结合了经典的回归分析方法和空间统计方法，可以考虑空间相关性对回归模型的影响。
常见的空间回归方法包括空间滞后模型、空间误差模型和空间滞后误差模型等。
这些方法可以帮助我们理解空间数据中的因果关系，并提供预测和决策支持。
3. 空间聚类方法空间聚类方法是一种将空间数据划分为具有相似属性的区域的方法。
它可以帮助我们发现空间数据中的簇群结构和空间集聚现象。
常见的空间聚类方法包括DBSCAN、K-means和层次聚类等。
这些方法可以帮助我们理解空间数据中的空间分布特征，并为资源配置和规划提供参考。
三、空间数据分析的应用1. 环境监测空间数据分析在环境监测中有着广泛的应用。
通过收集和分析空气质量、水质、土壤质量等空间数据，可以评估环境污染程度和分布情况，为环境保护和治理提供科学依据。
2. 城市规划空间数据分析在城市规划中也发挥着重要作用。
地理信息系统中的空间数据管理与分析方法
地理信息系统中的空间数据管理与分析方法地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种以地理信息为基础，具有数据抽象、空间数据管理、空间分析和空间可视化等功能的计算机辅助系统。
在现代社会中，GIS已经广泛应用于地理领域的研究和应用中，为地理信息的管理和分析提供了强大的工具和技术支持。
而在GIS中，空间数据的管理和分析方法是关键的环节，本文将对地理信息系统中的空间数据管理和分析方法进行探讨。
一、空间数据管理空间数据管理是地理信息系统中的核心要素，它涉及到如何有效地对地理信息进行保存、组织和维护的方法与技术。
常见的空间数据管理方法主要包括数据模型、数据结构和数据存储。
1. 数据模型数据模型是空间数据管理的基础，它定义了描述地理现象和地理实体的方式和规则。
常见的数据模型包括层次模型、关系模型和对象模型。
其中，层次模型以树状结构表示空间对象之间的关系；关系模型以表格形式表示空间对象之间的关系；对象模型以对象的属性和几何信息描述空间对象。
2. 数据结构数据结构是指在空间数据管理中，将地理实体和属性存储在计算机中的组织方式。
常见的数据结构包括邻接列表、拓扑关系和网格结构等。
其中，邻接列表通过记录对象的相邻关系描述空间图形的连接关系；拓扑关系通过表示图形元素的接触或覆盖关系描述地理实体的关系；网格结构是将地理区域划分成规则网格，每个网格单元存储与之相关的空间数据。
3. 数据存储数据存储是指将地理信息以适当的方式存储在计算机系统中。
常用的数据存储方式有矢量数据存储和栅格数据存储。
矢量数据存储以点、线、面等几何图元和属性表的方式存储地理信息；而栅格数据存储则以像元矩阵的方式存储地理信息。
二、空间数据分析空间数据分析是GIS的重要应用之一，它通过对地理信息的处理和加工，提取出地理信息的有用特征和关系，为决策制定和问题解决提供科学依据。
常见的空间数据分析方法主要包括空间查询、空间统计和空间建模等。
空间数据分析分析解析
空间数据分析分析解析空间数据分析是指通过对空间数据进行处理、分析和解析，以获得对空间现象和空间关系的深入理解。
它是地理信息系统（GIS）的核心功能之一，被广泛应用于城市规划、环境保护、交通运输、农业决策等领域。
空间数据分析能够揭示地理现象的模式和趋势，为决策者提供科学、准确的信息支持。
空间数据分析的核心方法包括空间查询、空间统计和空间建模。
空间查询是指对空间数据进行检索和筛选，根据特定的条件获取所需的数据。
例如，可以查询其中一地区内的房价分布、道路密度、绿地覆盖等信息。
空间统计则是通过统计分析方法，对空间数据的分布特征和相互关系进行量化和描述。
常用的空间统计方法有空间自相关分析、核密度估计、热点分析等。
空间建模则是利用数学模型和算法，对空间数据的演化和变化过程进行预测和模拟。
典型的空间建模方法包括地理加权回归、环境模拟等。
以城市规划为例，空间数据分析可以帮助规划师了解城市的土地利用、人口分布、交通流动等情况，为城市规划和土地利用决策提供科学依据。
通过空间查询，可以获取其中一地区内不同用地类型的分布情况，为规划师提供土地利用的基础数据。
通过空间统计，可以分析城市的空间结构和分布格局，如通过核密度估计分析人口的集聚程度，通过热点分析找出交通拥堵的热点区域。
通过空间建模，可以预测城市未来的发展趋势，如通过地理加权回归模型预测不同因素对房价的影响程度。
空间数据分析在环境保护领域也有重要应用。
例如，通过分析植被覆盖的空间分布，可以评估生态系统的健康状况和生物多样性水平。
通过空间查询和空间建模，可以确定环境敏感区域，以制定环境保护政策和措施。
通过空间统计，可以发现环境污染的热点区域，并考察其空间关联性，为环境监测和治理提供指导。
此外，空间数据分析还在交通运输、农业决策、应急管理等领域发挥着重要作用。
例如，在交通运输领域，可以利用空间数据分析来评估道路网络的覆盖率和服务质量，找到交通拥堵的瓶颈，优化交通流动。
空间数据分析
空间数据分析在当今数字化的时代，数据无处不在，而空间数据作为其中的一个重要组成部分，正发挥着日益关键的作用。
空间数据，简单来说，就是带有地理位置信息的数据，它可以是关于城市的建筑分布、道路网络，也可以是自然环境中的地形地貌、河流走向，甚至是我们日常生活中的店铺位置、公交站点等。
对这些空间数据进行有效的分析，能够为我们提供丰富的信息和深刻的洞察，帮助我们做出更明智的决策。
想象一下，城市规划师在规划新的住宅区时，如果能够对现有的土地利用、交通流量、公共设施分布等空间数据进行深入分析，就可以更合理地布局新的建筑，优化交通路线，确保居民能够享受到便捷的服务。
同样，在环境保护领域，研究人员通过分析森林覆盖、土壤类型、气候条件等空间数据，可以更好地制定保护策略，预防自然灾害的发生。
那么，究竟什么是空间数据分析呢？它是一种综合运用统计学、地理学、计算机科学等多学科知识和技术的方法，旨在从大量的空间数据中提取有价值的信息、发现模式和关系，并以直观易懂的方式呈现出来。
这不仅需要我们掌握专业的理论知识，还需要熟练运用各种工具和软件。
空间数据分析的方法多种多样。
其中，最基础的当属空间数据的采集和整理。
这就像是烹饪前准备食材一样，只有确保数据的准确性、完整性和一致性，后续的分析工作才能顺利进行。
在采集数据时，我们可以通过卫星遥感、地理信息系统（GIS）、全球定位系统（GPS）等技术手段获取。
比如，通过卫星遥感图像，我们能够清晰地看到大面积的土地利用情况；利用 GIS 系统，可以将不同来源、不同格式的数据整合在一起，并进行预处理和标准化。
接下来是空间数据的描述性统计分析。
这包括计算数据的平均值、中位数、标准差等统计指标，以及绘制直方图、箱线图等图形，以便直观地了解数据的分布特征。
比如，我们想要了解某个城市不同区域的房价分布情况，通过描述性统计分析，就可以快速掌握房价的整体水平、波动范围以及异常值等信息。
空间数据分析还涉及到空间关系的分析。
一文读懂什么是空间数据分析(2024)
引言：在当今数字化时代，人们生活和工作的方方面面都产生了大量的数据。
其中，空间数据是一种特殊类型的数据，它包含地理位置信息，能够提供地理上的视角来分析和理解各种现象和问题。
空间数据分析是一项重要的技术和方法，它可以帮助我们挖掘数据中蕴含的有关地理位置的知识和见解。
本文将深入探讨什么是空间数据分析，以及其在不同领域的应用和意义。
概述：空间数据分析是一种以地理位置信息为基础的数据分析方法，它通过对数据中的地理位置信息进行提取、分析和可视化，帮助人们揭示地理位置与现象之间的关联和规律。
空间数据分析的核心思想是将数据与地理位置相结合，从而更好地了解和解释各种现象和问题。
正文内容：一、空间数据的特点1.空间数据的定义和属性：空间数据是指具有地理位置信息的数据，它可以用地理坐标系统来描述，例如经纬度或投影坐标。
同时，空间数据通常具有其他属性，如时间、属性值等。
2.空间数据的表达形式：空间数据可以以矢量或栅格形式进行表达。
矢量数据以点、线、面等几何对象来表示，而栅格数据以像元或格网来表示。
3.空间关系和拓扑关系：空间数据具有丰富的空间关系和拓扑关系，如包含、相交、接触等，这些关系对于空间数据分析非常重要。
4.空间数据的可视化：空间数据的可视化是将地理位置信息以可视化形式展示出来，帮助人们更好地理解和分析数据。
常见的空间数据可视化方法包括地图、图表等。
5.空间数据的数据结构和存储：空间数据的数据结构和存储是空间数据分析的基础，常见的数据结构包括点、线、面和多边形等，而存储方式则有数据库、文件等。
二、空间数据分析的方法和技术1.空间数据的获取与处理：空间数据的获取是空间数据分析的第一步，常见的获取方式包括GPS定位、遥感技术等。
而空间数据的处理则包括数据清洗、数据转化等。
2.空间数据的描述和统计：空间数据的描述和统计是对空间数据进行整体了解和分析的基本方法，包括空间特征描述、空间关系统计等。
3.空间数据的模型和分析：空间数据的模型和分析是对空间数据进行建模和分析的高级方法，常见的分析方法包括空间插值、空间聚类等。
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不规则多边形表示场是经常使用的一种近似 技术,如Thiessen多边形. 提出及原理:荷兰气候学A· H· Thiessen提出
根据离散分布气象站的降雨量计算平均降雨量
的方法，即将所有相邻气象站连成三角形，作
这些三角形各边的垂直平分线，每个气象站周
围的若干垂直平分线便围成一个多边形。用这
个多边形内所包含的一个唯一气象站的降雨强
该值与真实零点之间的差值,因此数量关系的运算
受到限制,加减运算有效,乘除无效.
比率属性:数值与真实零点之间差异幅度的 度量,两个比率数值之间的加减乘除运算是有 效的,如100Kg人的重量是50Kg人的两倍.
空间广延量(面积)与空间强度量(密度).
此外还要注意数据的方向与周期. 空间数据的性质
空间数置上的数值,最常用的分位数:
p=0.75,p=0.25,分别记为 Q3 , Q1 ,其含义为
小于 Q3 , Q1 的数据的个数分别占数据总数的
75%和25%,因此也称为上,下四分位数. 2)极差 上下四分位数之间的差值为半极差(H):
H Q3 Q1 极差是度量数据分散性的指标.
归模型与空间自回归模型被提出,导致空间
计量经济学的出现.
20世纪90年代,空间分析的发展与 GIS的发展紧密结合在一起, GIS为空间分 析提供了广泛的数据源,空间分析集中体现 在以下4个方面:
1)GIS的数据革命极大地促进了空间分析
在众多领域的应用.
2)数据环境发生了巨大的变化,空间分析需
要的海量数据,迫切需要新一代的以数据为
连续场描述的是空间-时间框架下地理变
量的空间变化.
表示连续世界的空间数据模型都是某种程
度的近似,这些模型包括:规则(不规则)的空 间点,等值线,规则单元格,不规则三角网,及多 边形等.点模型与线模型不能完整地表示场, 因为所关心的地理变量的值只存在于特定的 点或线的位置上. 空间插值的方法将基于点或线的模型转 化为基于面的模型,如三角网,多边形.
并揭示了空间加权矩阵的本质.
1981年Ripley对空间点分布模式进行 了研究,提出了测度空间点模式的K函数方法,
OpenShaw对空间数据中的可塑面积单元
问题进行了深入研究,这对正确使用空间数 据及解释空间结果意义重大.
Anslin提出描述局部相关性的测度方
法与统计量,这一时期空间相关性的空间回
8)地理模型与决策支持 第2章 空间数据的性质 2.1地理世界的概念模型与数据模型 对现实世界进行高度抽象,概括其概念模型, 然后建立适应于计算机存储与表示的数据模型.
2.1.1地理世界的概念模型
1)离散实体
通过其独特的局部化特征相互区别,通过特
定属性的个体被识别,如建筑物,街道等.
离散对象观的重要特征是可以计数.
气候类型区的划分,很多专家意见不一. 2地理现象测度的不确定性 2.1物理测量误差(高山海拔测量)
2.2数字化误差
2.3不同来源数据集整合时的误差
3地理对象表示的不确定性
3.1栅格数据表示的不确定性
栅格数据将空间划分为等面积的单元格
(像素),一个单元格不完全是一个属性构成, 而包含了某几个属性,这样的单元格为混合 元,但一个单元格只能有一个值,这样混合元
复杂的建模分析.
ESDA技术是EDA的推广,空间数据存
在自相关性,使数据无法满足独立性假设.
1.1EDA 与可视化基本方法
包括两种类型:1)计算EDA,2)图形EDA技术
1.1.1箱线图
属性数据表不能反映总体特征,分布特征与
相互之间关系,需要通过统计方法集中反映数
据集中性,分散性,偏态性,异常性等.箱线图是
面积单元对分析结果的影响,1)尺度效应:
空间单元经聚合改变尺度大小时,空间数据的 统计分析结果也会发生变化,且不同聚合方案 得到不同的结果.2)划区效应:不同聚合方式
对分析结果的影响.
可塑性面积单元问题是由区域数量,规模, 形状对空间数据分析的影响.
P24有关两种效应的说明
MAUP对政治也有影响.
名义属性:是对地理实体的分类,地理对象的名称 对数字的名义属性进行运算没有任何意义.
是最好的例子,名义属性包括数字,文字,甚至颜色. 序数属性:序数属性的类型存在等级关系,序数属
性的算术运算也没有任何意义.如区域收入等级
划分.平均数无意义,中位数则有意义.
间距属性:一个值对另一个值的差异幅度,而不是
驱动的地理探索与建模工具,使分析处理过
程中多维复杂性不被忽略.
3)高性能计算机的出现,使复杂数据处理的
空间分析成为可能.
4)神经网络,遗传算法成为空间分析的范例
空间分析的研究内容 1)空间数据模型与地理世界的表示 2)探索性空间数据分析与可视化
3)空间数据的性质
4)空间数据分析的点模式方法 5)面数据的空间分析方法与空间回归模型 6)空间连续数据的分析方法 7)地图代数与栅格数据建模技术
中位数的本质是数据排列的位置,不受异常 值的影响,比均值稳定.
中位数反映数据的集中性,描述分散性的统
计量是极差:
R x( n) x(1)
分位数是另一种利用数据的位序描述数据 的统计量,设p是[0,1)之间的一个数,有n 个位序统计量,则p分位数为:
x([ np ]1), np不是整数 Qp 1 ( x( np ) x( np 1) ), np是整数 2
度来表示这个多边形区域内的降雨强度
泰森多边形的特性是：
1),每个泰森多边形内仅含有一个离散点数据； 3),位于泰森多边形边上的点到其两边的离
2),泰森多边形内的点到相应离散点的距离最近； 散点的距离相等
2.1.2 GIS空间数据模型---矢量与栅格 离散对象与连续场只考虑了地理现象的概念 或方式,不能以数字的形式表示地理数据. 1)栅格数据 栅格表示中,地理空间被划分成矩形单元格 矩阵,所有的地理变化通过对单元格赋予性质或
空间分析的概念与研究进展 1.空间分析的概念
4种相互联系的空间分析概念:空间数据操作,
空间数据分析,空间统计分析,空间建模. 1.1空间数据操作 主要应用于GIS中,包括缓冲区分析,距离, 路径,面积计算及空间查询 1.2空间数据分析
空间数据描述性与探索性分析技术与方法,
特别是对规模庞大的数据集,通过数据图形化
明确不确定性的类型,来源及产生机制对 提高空间数据质量,建立控制与修正机制意义 重大.
1.不确定性的类型
1.1空间不确定性 这种不确定性是由对象定义的主观性引起
的,如不清晰的边界,空间对象的属性具有主
观性.
1.2对象定义的不确定性
对象定义依赖于人为规定
1.3关系不确定性
生物量与测树因子的关系
1.4分区问题
若数据序列 x1 , x2 ,, xn 符合正台分布总 体 2 N (, ) ,则其总体的上下四分位数为:
r3 0.674 , r1 0.674
1空间依赖性与空间异质性 1.1空间依赖性
空间上距离相近事物的相似性比距离远的
事物的相似性大.其含义如下: 空间某一位置i,某变量的值与其邻近位置j 上的观测值有关,其形式为:
yi f ( y j ),i 1,2,, n; i j
假如地理现象是由一个过程及其表述的
环境定义,过程表示现象基本因素的变化,环
境表示现象的观测框架(空间与时间),空间
依赖性表示环境对过程的重要影响.
这样传统统计理论关于独立同分布的假
设是不成立的.
空间依赖性是通过空间自相关测度的,空
间自相关的指标多样,可分为全局测度与局 部测度.
全局测度给出研究区域整体的一个参数或指数
局部测度提供与数据观测点等量的参数或指数
1.2空间异质性
用多折线表示曲线.
矢量形式表示的区域:形成区域多边形顶点的 点被获取,此方法表示区域比栅格简单,因栅格 表示多边形需列出所有单元格. 2.1.3属性数据的测度
地理信息中的属性非常广泛,有的是自然或
环境的，有的是社会或经济的,区分属性信息
的测度类型很重要.
量测层次上将属性数据分为离散尺度或连 续尺度,定性的或定量的.
反映属性数据这些特征的常用方法.
1)中位数与分位数
某一变量的n个记录为: x1 , x2 ,, xn
数据的值从小到大进行排序
x(1) , x( 2) ,, x( n)
中位数是从小到大排列数据中位于中间位置
的数:
x n 1 , n为奇数 ( ) 2 M 1 , n为偶数 ( x n x n 1 ) ( ) ( ) 2 2 2
更详细的划分如下:
变量类型 点 线
空间表示
面 表示
案发地的 道路是否 环境保护 土地利用 名义(=) 分类 在修补 的功能区 类型 区域中城 城市中各 道路的等 土壤质量 序数( , ) 镇按收入 县的收入 级分类 等级 水平排序 水平 河流的平 城市中各 各城镇的 间距 均海拔高 县的产值 地表温度 产值份额 度 份额 连锁店销 道路.河流 区域的人 比率 降水量 售额 长度 均收入
维数是离散实体的显著特征,实体自然被 抽象为点(只有位置的0维实体),线(具有长 度属性的一维实体)和多边形(占据一定面积 的2维实体).
点,线与多边形的抽象与研究与空间尺度有
关,如大尺度时城市就是一个点,城市为研究对
象时就是一个多边形. 具有连续变化的自然现象不适合用离散对象 方法表示. 空间对象的几何形态与属性特征共同构成
地理信息的完整信息.属性特征常用表描述,表
的一行是一个离散实体,一列是对象一个属性.
离散对象也可以表示连续变化的场,如用 等高线表示地形的连续起伏,线的稀疏表示 空间变化的剃度.
2)连续场(标量场与矢量场)