第七章 空间数据分析
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
第7章_空间数据的可视化
面状符号，当地图符号所代表的概念在抽象意义下可认为是定位于几何上的面时，
称为面状符号。符号所代表的范围与地图比例尺有关，且不论这种范 围是明显的还是隐喻的，是精确的还是模糊的
第2 节 地图语言与符号库
二、地图符号(库)的功能、分类和设计 4、地图符号的设计
设计地图符号，除优先考虑地图内容各要素的分类、分级的要求外，还应 着重顾及构成地图符号的6个图形变量，即： 形状、尺寸、方向、亮度、密度、色彩 其中，尤以图形的形状、尺寸和色彩最为重要，被传统的地图符号理论 称之为地图符号的三个基本要素。 按符号的生成方式地图符号分为：矢量符号和栅格符号
B、科学研究成果的信息表达 (1)客观现象数据质量与结构的控制； (2)科学数据可视化计算与分析； (3)计算机图形制作与显示； 。 (1)制作直观化的科学图像，以阐明科学研究中的各种现象； (4)图像数据的计算机处理； (2)科学研究过程的模拟； (5)四维时空现象的模拟； (3)复杂数据的可视化处理； (6)人机交互的可视化界面设计。 (4)研究成果的可视化表达。
教学重点 1. 空间信息的可视化过程 2. 地图符号的设计及矢、栅地图符号库的建立
教学活动
在网络上，检索地理信息可视化的相关内容, 了解空间信息可视化的新进展。
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第1 节
空间信息可视化概述
一、可视化(Visualization)
将客观现实构成人脑意象的方法和过程， 或对不可直接察觉的某种东西进行直观表示。
的主题(不属于地图符号的范畴)
第2 节 地图语言与符号库
一、地图语言与地图的色彩 2、地图的色彩
色彩是地图语言的重要内容 地图上运用色彩可增强地图各要素分类、分级的概念，反映制图对象的 质量与数量的多种变化； 利用色彩与自然地物景色的象征性，可增强地图的感受力； 运用色彩还可简化地图符号的图形差别和减少符号的数量；
第7章空间数据库系统设计2精品PPT课件
分析系统环境和 条件；
确定系统边界；
确定计算机实现 的功能；
抽象出系统模型
返回
（二）E-R模型
➢ 描述： E-R模型是构建信息系统或数据库概念模型的一种 有效工具或有效方法（也称为E-R方法）。
➢ 组成：实体类（简称实体）、关系类（简称关系）和属性
范畴/类
➢ 描述：范畴/类是一种扩展实体关系模型，即E-C-R（EntityCategory-Relationship）模型中的一个抽象概念——“实体集 的一个子实体集”。
范畴/类与分化的概念有些相似，区别是前者涵盖的范 围更为广泛，允许不同类型的实体组成实体集，如线状可以 是河流，也可以是道路，而河流和道路是不同类型的实体。
表达
学生
空间实 体类型
宗地 Polygon G T
坐标标识
实体名称 拓扑标识
属性
姓名、性别、 ……
产权人姓名、地址、……
E-R方法比较
实体 类型
基本E-R方法
一种：
三种：
一 般 实 体 （ 无 一般实体（与
空间实体对应） 空间实体对应）
空间E-R方法
多空间尺度/类型 表达的空间实体
关系 一种： 类型
➢ 表达：这三类关系分别用菱形、六边形、双线六边形表 示。
基本E-R方法和空间E-R方法比较
基本E-R方法
空间E-R方法
实体 构成
实体 一般实体及其属性
地理实体 一般实体地（产权人姓名、地址） 年龄、入学时间、 多边形（坐标、拓扑关系） 住址）
实体
（一）空间数据需求分析步骤
➢ 用户需求调查 ➢ 分析空间数据现状 ➢ 系统分析
空间数据分析方法
空间数据分析方法
空间数据分析方法是指对于地理空间数据进行处理和分析的方法，它包括以下几种方法：
1. 空间统计分析：是指对地理空间数据进行统计学分析的方法，如聚类分析、因子分析、回归分析等。
2. 空间交互分析：是指对地理空间数据进行交互作用分析的方法，如空间关联分析、空间自相关分析等。
3. 空间插值分析：是指对地理空间数据进行插值处理的方法，如反距离加权插值法、克里金插值法、天顶角插值法等。
4. 空间模式分析：是指对地理空间数据进行模式分析的方法，如空间聚类分析、空间密度分析等。
5. 空间多元分析：是指对地理空间数据进行多因素分析的方法，如主成分分析、判别分析等。
6. 空间决策支持：是指对地理空间数据进行决策支持的方法，如空间优化模型、空间决策树等。
综上所述，空间数据分析方法在地理信息系统和遥感技术中得到了广泛应用，它能够有效地提高地理数据的分析、解释和应用能力。
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。
《空间数据分析》课件
分析人口分布、消费水平、交通 状况等数据，评估潜在市场的规 模和需求。
为企业提供选址建议，优化资源 配置和提高市场占有率。
犯罪活动的空间数据分析
详细描述
总结词：通过空间数据分析，揭 示犯罪活动的时空规律和特征， 为预防和打击犯罪提供科学依据 。
利用警务数据和GIS技术，分析犯 罪活动的空间分布和热点区域。
探究犯罪活动与人口分布、社会 经济等因素的关联，揭示犯罪活 动的成因和规律。
为警务部门提供情报支持，制定 针对性的防控措施和巡逻计划。
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空间数据挖掘的方法
包括空间关联规则挖掘、空间聚类、空间分类、时空数据挖掘等 。
空间数据挖掘的应用
在城市规划、环境保护、灾害预测等领域具有广泛的应用价值。
机器学习在空间数据分析中的应用
监督学习
利用已知结果的数据进行训练，建立预测模型，对新的空间数据进行 预测。
无监督学习
通过对无标签数据进行学习，发现数据的内在结构和规律。
空间聚类分析
总结词
将相似的空间数据点聚集成群组
详细描述
空间聚类分析通过将相似的空间数据点聚集成群组，揭示数 据的内在结构和模式。聚类结果可以根据距离度量、密度等 指标进行评估，并用于分类、识别异常值和进行决策支持。
04
空间数据挖掘与机器学习
空间数据挖掘
空间数据挖掘的定义
空间数据挖掘是指从大量空间数据中提取有用信息的过程，这些 信息可以是隐藏的、未知的或非平凡的。
社交媒体数据的获取方式
社交媒体数据可以通过爬虫等技术获取，但需要遵 守相关法律法规和隐私保护原则。
社交媒体数据的处理和分 析
社交媒体数据处理和分析需要针对其特点进 行，包括文本挖掘、情感分析、用户行为分 析等。
《空间数据分析》总结复习
分布形态度量
偏度和峰度等统计量可以 帮助我们了解空间数据的 分布形态。
探索性空间数据分析方法
空间自相关分析
通过计算Moran's
I、
Geary's C等统计量，评估
空间数据是否存在自相关
性。
空间异常值检测
利用局部空间自相关统计 量（如Local Moran's I） 识别空间异常值或热点区 域。
空间聚类分析
空间数据挖掘流程
包括数据准备、数据选择、数据预处理、空间挖掘、模式评估及 知识表示等步骤。
空间数据挖掘特点
处理海量数据、挖掘空间关系、可视化表达等。
空间关联规则挖掘方法与技术
关联规则基本概念
描述数据项之间存在的某种有趣的关系或模 式。
空间关联规则挖掘方法
包括Apriori算法、FP-Growth算法等，针 对空间数据特点进行改进和优化。
包括地图、遥感影像、GPS数据、地理信息系统等；
采集方法
包括手工数字化、扫描数字化、遥感解译、GPS测量等。
空间数据预处理技术
1 2
数据清理
去除重复、错误和不完整的数据；
数据变换
进行坐标转换、比例尺变换、数据格式转换等；
3
数据集成
将不同来源、不同格式的数据整合到一起。
空间数据质量评价与控制
质量评价
三维空间分析与决策支持
在三维可视化基础上进行空间分析， 为城市规划、环境监测、灾害评估等 提供决策支持。
04 空间数据统计分析方法
描述性统计分析方法
01
02
03
集中趋势度量
包括均值、中位数和众数 等，用于描述空间数据的 中心位置。
离散程度度量
空间数据分析的基本方法与技巧
空间数据分析的基本方法与技巧空间数据分析是指通过对地理空间数据进行整理和分析，以发现其中的模式、关联和趋势的过程。
它在许多领域中都起着重要的作用，如环境科学、城市规划、地理信息系统等。
本文将介绍空间数据分析的基本方法与技巧。
一、地理空间数据的类型地理空间数据主要可以分为两种类型：点数据和面数据。
点数据是指在地理空间中具有特定位置的数据，如地震发生的经纬度坐标、某个城市的人口密度等。
面数据是指在地理空间中具有一定范围的数据，如国家、城市、湖泊的边界等。
二、地理空间数据的获取与整理在进行空间数据分析之前，首先需要获取必要的地理空间数据。
这可以通过多种方式实现，如使用卫星遥感数据、GPS定位设备或调查问卷等。
获取到数据后，还需要进行整理和预处理。
这包括清洗数据、去除异常值、统一坐标系统等步骤，以确保数据的准确性和一致性。
三、空间数据可视化可视化是空间数据分析中重要的一步。
通过将地理空间数据以图形或图像的方式呈现，可以更直观地理解数据所蕴含的信息。
常用的地理可视化方法包括制作热力图、散点图、等高线图等。
此外，地理信息系统软件如ArcGIS和QGIS也提供了丰富的可视化工具，方便用户进行空间数据的展示和分析。
四、空间数据聚类分析聚类分析是将具有相似特征的地理空间数据划分为不同的类别或群组的方法。
常见的聚类方法包括K均值聚类和DBSCAN聚类。
K均值聚类通过将数据划分为预先指定的K个类别，使得每个数据点都属于距离最近的类别中心点。
DBSCAN聚类则通过根据数据点的密度将其归类到不同的簇中。
五、空间数据相关性分析相关性分析是研究地理空间数据之间关系的方法。
通过分析地理空间数据之间的相关性，可以发现它们之间的关联和依赖关系。
在相关性分析中，常用的方法包括相关系数分析和空间自相关分析。
相关系数分析可以衡量两个地理空间数据之间的线性相关程度，例如计算经济发展水平与人均GDP的相关系数。
而空间自相关分析则可以衡量地理空间数据的空间集聚程度，例如研究城市人口分布的空间自相关。