地理空间数据分析与GIS
GIS空间分析原理与方法
GIS空间分析原理与方法学院：资源与环境学院专业：地理信息系统班级：2011010班姓名：李松青学号：201101014GIS空间分析原理与方法地理信息系统是地理空间数据处理、分析的重要手段和平台。
在计算机软硬件的支持下，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、储存、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。
地理信息系统的核心是功能是空间分析。
空间分析使GIS超越一般空间数据库、信息系统和地图制图系统，不仅能进行海量空间数据中隐藏的模式、关系和趋势，挖掘出对科学决策具有指导意义的信息，从而解决复杂的地学应用问题，进行地学综合研究。
以下是对本册内容的总结：第一章地理空间数据源分析与GIS本章简要回顾了20世纪50年代以来地理空间数据处理与建模领域，探讨了GIS 环境下空间分析的基本框架。
1.地理空间数据处理与建模1.1数量地理学讲述了数量地理学的发展、与传统地理学的比较及其地理分析模拟方法（地理系统分析，随机数学方法，地理系统数学模拟）。
1.2 地理信息系统主要介绍了GIS的概念与功能1.3 地理计算介绍了地理计算的概念与地理计算的模型和方法2.地理空间数据挖掘2.1 地理空间数据挖掘概述介绍了数据挖掘的概念、发展及其体系结构2.2 地理空间数据立方体介绍了数据立方体的基本思想与数据立方体概念所涉及的维度类型（非空间维度，空间-非空间维度，空间-空间维度），度量值（数值度量，空间度量）和成员属性2.3 联机分析处理技术介绍了OLAP概念以及与地理空间数据立方体的关系。
2.4 地理空间数据挖掘典型方法地理空间数据挖掘主要方法有：地理空间统计方法，地理空间聚类方法，地理空间关联分析，地理空间分类与预测分析，异常值分析3.GIS环境下的空间分析3.1 空间分析概念介绍了空间分析的概念与本质特征，空间分析的研究对象与目标3.2 空间分析的萌芽与发展介绍了空间分析的发展过程3.3 GIS与空间分析介绍了GIS与空间分析的关系以及地理信息系统未能大量引入专业空间分析模块的原因。
《GIS空间分析原理与方法》考试复习资料
《GIS空间分析原理与方法》期末复习资料第一章地理空间数据分析与GIS1、什么是地理空间数据分析？它是通过研究地理空间数据及其相应分析理论、方法和技术，探索、证明地理要素之间的关系，揭示地理特征和过程的内在规律和机理，实现对地理空间信息的认知、解释、预测和调控。
2、什么是地理系统数学模拟？其模拟的一般过程是？建立地理系统数学模型的过程称为地理系统的数学模拟（简称地理模型）。
地理系统数学模拟的一般过程是：①从实际的地理系统或其要素出发，对空间状态、空间成分、空间相互作用进行分析，建立地理系统或要素的数学模型；②经验检查，若与实际情况不符，则要重新分析，修改模型；若大致相符，则选择计算方法，进行程序设计、程序调试和上机运算，从而输出模型解；③分析模型解，若模型解出错，则修改模型；若模型解正确，则对成果进行地理解释，提出切实可行的方案。
3、地理空间数据挖掘的体系结构？地理空间数据挖掘是数据挖掘的一个研究分支，其实质是从地理空间数据库中挖掘时空系统中潜在的、有价值的信息、规律和知识的过程，包括空间模式与特征、空间与非空间数据之间的概要关系等。
地理空间数据挖掘的体系结构由以下四部分组成：（1）图形用户界面（交互式挖掘）；（2）挖掘模块集合；（3）数据库和知识库（空间、非空间数据库和相关概念）；（4）空间数据库服务器（如ESRI/Oracle SDE，ArcGIS以及其他空间数据库引擎）。
4、什么是地理空间数据立方体？地理空间数据立方体是一个面向对象的、集成的、以时间为变量的、持续采集空间与非空间数据的多维数据集合，组织和汇总成一个由一组维度和度量值定义的多维结构，用以支持地理空间数据挖掘技术和决策支持过程。
5、地理空间统计模型的分为几类，它们的定义分别是什么？地理空间统计模型大致可分为三类：地统计、格网空间模型和空间点分布形态。
（1）地统计：是以区域化变量理论为基础，以变差函数为主要工具，研究空间分布上既具有随机性又具有结构性的自然现象的科学。
地理信息系统中的空间数据分析与建模
地理信息系统中的空间数据分析与建模地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种利用计算机软硬件系统对地理空间数据进行采集、储存、管理、分析和展示的技术。
在当今信息技术快速发展的背景下，GIS在各个领域都得到了广泛的应用。
其中，空间数据分析与建模是GIS的核心功能之一。
空间数据分析是GIS的基础，它利用地理信息系统的技术和工具，对地理空间数据进行处理和分析，揭示地理对象以及地理对象之间的关系和规律。
空间数据分析可以包括多方面的内容，比如地理特征提取、空间模式分析、路径分析等。
通过对空间数据进行分析，可以帮助我们深入了解地理现象的内在规律，从而为决策提供科学依据。
空间数据建模是GIS中的另一个重要环节，它是将现实世界中的地理对象抽象为计算机可识别的模型，以便进行数据管理、分析和可视化等操作。
在地理信息系统中，空间数据建模可以包括三维建模、地图建模、空间关系建模等。
通过空间数据建模，我们可以将复杂的地理现象转化为简洁的模型，使得地理数据的存储和处理更加高效和准确。
在GIS中，空间数据分析与建模的应用广泛涉及到各个领域。
在城市规划中，利用GIS技术可以对城市的用地分布、道路网络、人口密度等进行分析，优化城市规划方案。
在环境保护方面，GIS可以帮助监测和评估环境污染程度，为环境治理和保护提供可靠的数据支持。
在交通管理中，GIS可以进行交通流量分析、路线规划等，优化交通系统的布局和调控。
随着技术的不断进步，GIS的应用正在朝着更加复杂和智能化的方向发展。
例如，结合人工智能技术，可以对大规模的遥感影像数据进行自动分类和分析，实现高精度的土地利用和覆盖监测。
同时，与物联网技术结合，可以将传感器数据与空间数据进行融合，实现对现实世界的实时感知和分析。
然而，空间数据分析与建模中也存在一些挑战和难点。
首先，地理空间数据的处理和分析需要大量的计算资源和存储空间，尤其是针对海量和高分辨率的遥感影像数据，需要建立高效的算法和平台进行处理。
使用GIS技术进行地理数据空间分析的实用指南
使用GIS技术进行地理数据空间分析的实用指南地理信息系统(GIS)技术已经成为现代社会中不可或缺的工具之一。
通过GIS技术，我们能够有效地处理和分析地理数据，了解地理空间中的事物和现象。
本文将为读者提供一份使用GIS技术进行地理数据空间分析的实用指南，帮助读者更好地利用该技术。
一、GIS技术的基本原理在深入了解GIS技术之前，我们需要了解其基本原理。
GIS是一种以计算机为基础的技术，通过将地理空间数据与属性数据进行关联，创建一个具有可视化效果的地图。
GIS技术的核心是空间分析，它能够帮助我们理解地理空间中的关系和模式，并利用这些信息做出决策。
二、数据获取与准备在进行地理数据空间分析之前，我们首先需要获取需要分析的数据。
可以通过多种途径获取地理数据，如航拍图像、卫星影像、遥感数据、传感器数据等。
一旦获取到数据，我们需要对其进行清理和准备工作，包括数据的格式转换、去除异常值等。
这一步不仅能够提高数据的质量，还能够减少后续分析的困难和误差。
三、空间数据分析方法1. 空间查询：空间查询是最常见的地理数据空间分析方法之一。
通过空间查询，我们可以从地图中选择特定区域或特定属性的要素。
例如，我们可以查询某个地区的人口密度或土地利用类型。
空间查询的结果可以帮助我们找出特定地点的相关信息，从而为后续分析提供支持。
2. 空间统计：空间统计能够帮助我们理解和描述地理空间中的模式和关系。
通过空间统计，我们可以探索地理空间中的聚集现象、空间自相关性等。
这些统计结果可以帮助我们了解特定环境下的特征和规律，从而更好地进行决策和规划。
3. 空间插值：空间插值是一种用于填充无数据区域的方法。
通过空间插值，我们可以根据已知的数据点推算出未知区域的数值。
这在地理数据分析中尤为重要，可以帮助我们填补数据缺失的空白，提高数据的完整性和准确性。
四、地理数据可视化地理数据可视化是GIS技术的一大特点，它能够将抽象的地理数据转化为可视化的地图或图表。
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。
地理信息系统与空间数据分析
地理信息系统与空间数据分析地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种将地理空间数据进行捕捉、存储、查询、分析和显示的技术系统。
地理信息系统与空间数据分析的结合，不仅可以帮助我们深入了解地球的地理特征和空间关系，还能为环境保护、城市规划、资源管理、灾害预防等领域提供有力的决策支持。
一、地理信息系统的定义和基本概念地理信息系统是一种用来管理和分析与地理位置相关的信息的技术系统。
它包括地理数据捕捉（数据采集和输入）、地理数据存储（数据管理和组织）、地理数据查询（数据检索和查询）、地理数据分析（空间分析和属性分析）和地理数据显示（地图输出和可视化）等五个主要组成部分。
通过这些功能的结合，地理信息系统能够整合不同来源的地理数据，帮助用户从地理空间的角度理解和解决复杂问题。
二、地理信息系统的应用领域1. 环境保护和资源管理：地理信息系统可以帮助管理者监测和评估环境变化，如森林砍伐、湖泊水质改变等，从而制定出更有效的环境保护政策和资源管理方案。
2. 城市规划和土地管理：地理信息系统可以提供城市土地利用和规划的决策支持，帮助规划师分析城市的道路网络、建筑分布、人口密度等，为城市的可持续发展提供参考。
3. 交通运输和物流管理：地理信息系统可以优化交通路线和运输网络，降低运输成本，提高物流效率。
通过分析交通流量、道路拥堵等数据，还可以帮助规划交通政策和改善交通系统。
4. 灾害风险评估和应急响应：地理信息系统可以对地震、洪水、火灾等自然灾害进行风险评估，预测潜在灾害风险。
同时，还可以支持应急响应，快速定位救援资源和受灾区域。
5. 农业和自然资源管理：地理信息系统可以帮助农民进行土地评估、农作物监测、灌溉规划等，提高农业生产的效率和质量。
在自然资源管理方面，地理信息系统可以协助管理森林、水源、矿产等资源，确保其合理利用和可持续发展。
三、空间数据分析在地理信息系统中的作用空间数据分析是地理信息系统的核心功能之一，它基于地理空间关系，通过对地理数据的处理和分析，揭示地理现象背后的模式、趋势和关联。
地理信息科学专业GIS实践心得地理数据分析与空间决策
地理信息科学专业GIS实践心得地理数据分析与空间决策地理信息科学专业GIS实践心得：地理数据分析与空间决策GIS（地理信息系统）是一种利用计算机和各种地学信息处理技术，用于收集、存储、管理、分析和展示地理数据的系统。
在我学习地理信息科学专业的过程中，我深入了解了GIS的原理和应用，特别是在地理数据分析和空间决策方面的实践经验。
在这篇文章中，我将分享我在这方面的心得体会。
一、地理数据分析的重要性及方法地理数据分析是GIS的核心功能之一，它对于解决地理问题和探索地理现象具有重要意义。
在地理数据分析过程中，我们可以利用空间分析、统计分析、网络分析等多种技术手段，从不同维度解读和理解地理现象。
1. 空间分析空间分析是GIS中最常用的分析方法之一。
通过对地理数据的几何关系进行计算和量化，我们可以揭示地理空间中的相互关联和影响。
例如，利用空间缓冲区分析，我们可以确定某一地区内与特定地物相关的范围，以及范围内的资源分布和利用情况。
2. 统计分析统计分析是用于描述和解释地理现象的重要手段。
通过统计数据的收集、整理和分析，我们可以获得地理现象的分布规律、趋势变化等信息。
例如，利用统计分析，我们可以确定一个城市不同区域的人口密度变化情况，以便更好地规划城市的基础设施。
3. 网络分析网络分析是在地理数据分析中常用的一种方法，它主要解决的是基于网络结构的问题。
例如，在交通规划中，我们可以通过网络分析来确定最佳路线，优化交通流量，提高交通效率。
二、空间决策的原则与应用空间决策是GIS应用的重要环节，它将地理数据分析的结果应用于实际问题的解决和决策制定，对于城市规划、自然资源管理、环境保护等领域具有重要意义。
1. 空间决策原则在进行空间决策时，我们应该遵循以下原则：（1）问题导向原则：根据实际问题确定决策目标，确保决策的实用性和可行性。
（2）数据驱动原则：合理利用地理数据，将其作为决策的基础和支持。
（3）综合考虑原则：综合考虑经济、社会、环境等因素，避免片面决策，保证决策的综合效益。
地理信息科学专业GIS应用实践中的空间数据处理与空间分析技术总结
地理信息科学专业GIS应用实践中的空间数据处理与空间分析技术总结地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种空间数据处理和分析的强大工具，它在地理信息科学专业的应用中扮演着重要角色。
本文将总结在GIS应用实践中，空间数据处理与空间分析技术的应用和重要性。
一、空间数据处理技术空间数据处理是GIS应用的基础，它涉及到数据的获取、存储、整理和处理等步骤。
在GIS应用实践中，空间数据处理技术主要包括数据获取和数据预处理两个方面。
1. 数据获取数据获取是GIS应用的第一步，主要包括地图扫描、遥感影像采集和全球卫星导航系统（GNSS）等手段。
地图扫描可以将纸质地图数字化，使其能够在GIS系统中进行分析。
遥感影像采集则通过卫星或无人机获取高分辨率的遥感影像数据，用于地理空间分析。
GNSS系统则可以采集地理信息，并具有高精度的位置定位功能。
2. 数据预处理数据预处理是指将原始数据进行格式转换、去噪和纠正等操作，以保证数据质量和准确性。
数据格式转换是将不同数据源的数据进行整合，使其具有一致的格式和结构。
数据去噪是通过滤波、插值等算法降低数据中的噪声和误差。
数据纠正则是对数据进行校正，修复获取过程中可能存在的误差。
二、空间分析技术空间分析技术是GIS应用的核心，它能够帮助我们理解地理空间的关系、发现地理规律，并为决策提供科学依据。
在GIS应用实践中，常用的空间分析技术包括空间查询、空间统计和空间建模等。
1. 空间查询空间查询是指对空间数据进行搜索和检索的过程，它可以帮助我们分析地理实体之间的关系。
常见的空间查询包括邻近查询、交叉查询和包含查询等。
通过空间查询，我们可以确定地理实体的位置和属性，并进行相关性分析。
2. 空间统计空间统计是利用统计学方法分析空间现象的分布规律和相关性。
常见的空间统计技术包括空间自相关分析、聚类分析和热点分析等。
通过空间统计，我们可以研究地理现象的空间分布特征，发现规律并进行推断。
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✓ Gahegan在1999年发表的论文中细致地谈到“…地理计算 关注利用一系列方法的工具箱丰富地理模拟和分析大量高 度复杂的、非确定性的问题…这是人类有意识的努力去探 索地理学与计算机科学之间的关联。这是一个真正的对于 数量地理学家的技术，也是计算机科学家进行计算性应用 的丰富源泉。”
对于现代地理学而言，数学方法不仅 是应用地理学研究中进行预测、决策、规 划及优化设计的工具，也是理论地理学研 究中进行逻辑推理和理论演绎的手段。
数量地理学与传统地理学研究方法比较
传统地理学 分析方法所采 用的推理方式 以经验归纳型 综合为主，以 观察材料和事 实为基础，由 直接的类推得 出现实世界的 结论，这一方 法难以回避特 殊情况或解释 者的主观好恶 问题。
GIS 是以应用为导向的空间信息技术， 强调空间实体及其关系，注重空间分析与模拟， 是重要的地理空间数据管理和分析工具。
✓GIS是客观现实世界抽象化的数字模型
✓GIS是地理空间数据管理、显示与制图 的集成工具
✓GIS是地理空间数据分析模拟与可视化 的技术平台
客观现实世界极其复杂，运用各种
数据采集手段和量测工具，如野外调查、 遥感技术等，获取有关客观世界的数据， 把各种来源和类型的地理空间数据数字 化，输入计算机，按一定的规则组织管 理，构建客观现实世界的抽象化数字模 型，即GIS。
地理计算的各种定义
✓ Opens haw在2000年进一步深化对于地理计算的 理解，认为：地理计算是一种高性能计算，用以解 决目前不能解决的、甚至未知的空间问题的科学。 具有三方面特点：（1）是强调地理主题；（2） 对现存问题承认有新的或更好的解决办法，且可 以解决以前不能解决的问题；（3）地理计算需要 独特的思考方式，由于基于海量计算代替残缺的 知识或理论的过程，故能够增强机器的智能。
本框架。
1.1 地理空间数据处理与建模
地理空间数据分析：
是地理学和地理信息科学领域的重要研 究内容。通过研究地理空间数据及其相应分 析理论、方法和技术，探索、证明地理要素 之间的关系，揭示地理特征和过程的内在规 律和机理，实现对地理空间信息的认知、解 释、预测和调控。
1.1 地理空间数据处理与建模
实地考察 收集资料 根据已有的概念 体系条理化 归纳、概括 地理解释 建立理论与法则
比较
传统地理学方法
观察实践 先期模式 提出假设
资料筛选
建立模型 失败
反复检验
成功
建立理论与法则
数量地理学方法
数量地
理学以理论 演绎为主， 整个研究过 程经历了提 出假设、建 立模式、检 验假设和建 立理论四个 步骤，符合 感性－理性 －实践这一 认识的过程 规律。
狭义：地理计算是地理信息科学的核心内容之一， 主要研究地理信息科学的方法学问题，包括算法、建模和 计算体系。我们主张一般情况下采用狭义定义。地理计算 的内容除了建模、算法之外，还有一般方法学问题。
2. 地理计算模型与方法
地理计算的目标： 是将地理学领域的知识引入计算机工具，
设计合适的地理数据挖掘和知识发现操作，研发 时空尺度上的集群算法，获得超越目前软件、硬 件能力的地理数据分析方法，用可视化和虚拟现 实的手段实现地理问题的理解与交流。
数量地理学中地理数据分析模拟方法
1
地理系统分析
2
随机数学方法
3
地理系统数学模拟
地理系统分析
地理系统分析：指扬弃地理事物繁琐的枝 节，抽象出地理事物在结构与功能上的主线，揭 示地理事物动态演变的方向与强度，预测其状态 变化和稳定性程度，将复杂、高级的地理系统简 化为次一级简单的系统，进而探讨地理要素之间 的数量关系。
20世纪60年代 末至70年代
数量地理学发 展中期阶段
在地理学研究中应用 多元统计方法和计算机技术
20世纪70年代 末至今
数量地理学 日趋成熟阶段
地理学与运筹学、模糊数学、 系统科学、GIS技术等结合
数量地理学与传统地理学的比较
数学方法是人们进行数字运算和求解 的工具，能以严密的逻辑和简洁的形式描 述复杂的问题，表达极为丰富的实质性思 想。
1.1.3 地理计算
1. 地理计算的概念与内涵 2. 地理计算模型与方法
1.地理计算的概念与内涵
20世纪90年代中期，英国著名地理学家，里 兹大学计算地理研究中心Stan Openshaw教授认为 空间数据挖掘已成为数量地理学中一个重要分支， 并以地理计算命名这个新的学科。
Stan Openshaw因此被称为“地理计算之父”。
（2）地理系统是具有空间范围和地域界线的系统，确定界线、进 行地理区域的划分等（二级判别分析、多级判别、逐步判别等数学分 类技术）；
（3）在探讨地理系统结构、类型组合、空间关系时，常运用系统 聚类分析方法；
（4）分析地理系统的空间特性时，常用趋势面分析方法； （5） 地理系统研究中十分重视系统目标、系统结构的研究，以使 地理系统达到符合一定目标的最佳状态，常用运筹学方法； （6）模拟地理系统状态的转移规律时还包括马尔柯夫链、多元线 性方程组、微分方程的应用等。
空间分析使GIS超越一般空间数 据库、信息系统和地图制图系统， 能挖 掘出对科学决策具有指导意义的信息， 从而解决复杂的地学应用问题，进行地 学综合研究的技术系统。
目前多数GIS的应用还局限于数据库 型GIS层面上，没有充分利用和开发GIS 的空间分析功能。
因此，建立完善的空间数据分析理论 和方法体系，集成先进的空间数据分析工 具，增强GIS的空间分析能力，使数据库 型GIS上升为分析型GIS，是GIS技术与应 用的发展目标和趋势。
计算地理学是数量地理学向深层次的拓展， 强调数学模型与模拟实验并重的理念，凭借计算 机工具对地理学问题进行定量或非定量分析的抽 象概括和综合研究，解决海量、复杂数据集或数 据库分析的复杂空间问题。
地理计算学包含丰富的模型和方法体系，不 仅采纳了传统的数量地理学理论与模型
还涉及一系列新的理论技术方法： （1）GIS：创建数据库；
GIS中存贮了海量数据，迫切需要高 效、精确、科学地分析，找出数据所蕴涵 的意义，进而了解事物的性质与规律，为 科学决策提供必需的信息。(对数据“点石 成金” )
因此，GIS领域由原来重点关注数据 库创建和系统开发建设，逐渐转向重点 关注空间分析和空间建模。
GIS的奠基人之一M.F.Goodchild曾 指出：“地理信息系统真正的功能在于 它利用空间分析技术，对空间数据的分 析”。
数量地理学 地理信息系统 地理计算
1.1 地理空间数据处理与建模
• 1.1.1 数量地理学 • 1.1.2 地理信息系统 • 1.1.3量地理学（Quantitative Geography） 又称计量地理学或地理数量方法，是应用数 学思想方法和计算机技术进行地理学研究的 科学。
地理空间数据分析的发展：
从对地理现象及其空间关系的文字记载，到 利用数学概念和方法进行解释性描述；
从传统统计学方法和数学模型对地理现象 和过程的模拟，到基于地理信息系统的多维地理 空间数据表达、管理、地理过程的动态模拟、可 视化分析和决策支持；
从空间数据挖掘技术到高性能计算技术支 撑下的地理计算方法 。
面临浩如烟海的数据，人们呼唤从数据的汪 洋大海中去芜存精、去伪存真
✓ 2003年8月，我国亚运村地理学术沙龙谈到“虚拟地理实 验室”建设，认为地理计算既不是数量地理学，也不是 GIS，而是智能计算在地理学中的精确应用，是强大的高 性能计算，其理论驱动是科学。
地理计算定义（广义、狭义）
广义：地理计算是以计算机方法为基本科学工具的处 理地理信息和分析地理现象的地理学分支，它包括地理信 息处理与管理、地理数据挖掘、地理过程建模模拟以及支 持这些处理与分析的软件工程和计算体系研究，如地理信 息系统、地理决策支持系统和空间网格体系。它是地理信 息科学的另一种说法，外延包括数量地理学、遥感、地理 信息系统、建模模拟和计算体系。
客观世界
空间数据获取 基于数学法则
数据
空间数据输入
数 空间数据管理 据
GIS
库
客观世界的抽象化过程
1.1.3 地理计算
随着计算机技术、数学方法的不断进步，空 间数据分析处理方法论也随之革新，20世纪90年 代，一门融合了计算机科学、地理学、地球信息 科学（Geomatics）、信息科学、数学和统计学 理论与方法的地理计算（GeoComputation）开始 形成并逐渐发展起来，数量地理学进入全新的计 算地理学（Geocomputational Geography）时代， 地理空间数据分析与建模有了一个新的技术平台。
第1章 地理空间数据分析与GIS
1.1 地理空间数据处理与建模
1.2 地理空间数据挖掘 1.3 GIS环境下的空间分析
第一节：简要回顾20世纪50年代以来地 理空间数据处理与建模领域重要的技术方法 --数量地理学、地理信息系统和地理计算；
第二节：论述数据分析领域中迅速发展
的新技术——数据挖掘； 第三节：讨论GIS环境下空间分析的基
地理系统数学模拟
地理系统的数学模拟（简称地理模型）： 建立地理 系统数学模型的过程。
地理系统数学模拟的一般过程： （1）从实际的地理系统或其要素出发，对空间状 态、空间成分、空间相互作用进行分析，建立地理系 统或要素的数学模型。 （2）经验检查，若与实际情况不符，则要重新分 析，修改模型；若大致相符，则选择计算方法，进行 程序设计、程序调试和上机运算，从而输出模型解。 （3）分析模型解，若模型解出错，则修改模型； 若模型解正确，则对成果进行地理解释，提出切实可 行的方案。
步骤：（1）列出所研究等级系统的要素清 单；（2）根据地理系统的实际绘出各要素的联 系框图；（3）再以定量方法研究系统要素之间 的关系。