空间数据查询统计与应用案例
智能城市规划中的空间数据分析方法与应用
智能城市规划中的空间数据分析方法与应用智能城市是借助各种信息技术手段，通过收集、整合和分析城市中产生的大量数据，提供高效便捷的城市管理服务和优质的居民生活体验的现代城市形态。
在智能城市的规划与建设中，空间数据分析方法和应用起着重要的作用。
本文将深入探讨智能城市规划中的空间数据分析方法与应用，并提供一些具体案例以突出其重要性。
1. 空间数据分析方法在智能城市规划中，空间数据分析方法帮助分析师和决策者更好地理解城市内部的空间特征、现象和关系，为城市规划提供科学依据。
以下是一些常用的空间数据分析方法：1.1 空间插值分析：通过收集城市中不同位置的数据，如空气质量、噪音水平、交通流量等，利用插值方法构建连续的空间表面，帮助规划者了解城市内部的空间分布特征。
例如，通过空气质量插值分析，可以确定污染源的位置，从而制定相应的治理策略。
1.2 空间聚类分析：通过寻找城市内部具有相似特征的空间集群，帮助规划者发现空间分布的隐藏模式和规律。
例如，通过交通流量的空间聚类分析，可以确定城市内交通瓶颈区域，并提出相应的交通优化方案。
1.3 空间回归分析：通过建立空间数据之间的关系模型，帮助规划者预测城市发展趋势和变化。
例如，通过空间回归分析，可以预测城市的人口增长和土地利用变化，并为城市规划和基础设施建设提供参考。
2. 空间数据分析应用空间数据分析在智能城市规划中有着广泛的应用，涉及城市交通、环境保护、社区规划等多个领域。
以下是一些具体的应用案例：2.1 交通规划与优化：通过收集和分析城市交通数据，如交通流量、交通事故等，利用空间数据分析方法可以确定交通瓶颈区域、优化交通流动性，提高城市交通效率。
例如，利用交通数据分析，可以确定交通拥堵路段，通过调整信号灯配时和道路规划等手段，减少交通拥堵，提升市民出行体验。
2.2 环境监测与治理：通过收集城市环境数据，如空气质量、噪音水平、水质等，并使用空间数据分析方法，可以确定环境污染源和污染扩散路径，为环境治理提供科学依据。
《2024年基于R语言的空间统计分析研究与应用》范文
《基于R语言的空间统计分析研究与应用》篇一一、引言空间统计分析是地理学、环境科学、生态学等多个领域的重要研究工具。
随着大数据时代的到来，空间数据的获取和分析变得越来越重要。
R语言作为一种强大的统计分析工具，其在空间统计分析领域的应用也日益广泛。
本文将介绍基于R语言的空间统计分析的基本原理、方法及其在实践中的应用。
二、空间统计分析的基本原理空间统计分析是通过分析空间数据的分布、模式和关系，揭示空间现象的内在规律。
其基本原理包括空间自相关、空间插值、空间聚类、空间异常检测等。
1. 空间自相关：通过分析空间数据的分布模式，探究空间单位之间的依赖性和相似性。
2. 空间插值：根据已知的空间数据，推算未知区域的数据值。
3. 空间聚类：将空间数据按照其相似性进行分组，揭示空间数据的聚集特征。
4. 空间异常检测：通过比较空间数据与背景数据的差异，发现异常现象。
三、R语言在空间统计分析中的应用R语言作为一种强大的统计分析工具，其在空间统计分析领域的应用非常广泛。
下面将介绍R语言在空间统计分析中的常用包及其应用。
1. sp包：sp包是R语言中用于处理空间数据的常用包，提供了读取、编辑、可视化空间数据的功能。
2. rgeos包：rgeos包提供了各种空间几何运算功能，如点、线、面的距离计算、面积计算等。
3. raster包：raster包用于处理栅格数据，包括栅格数据的读取、插值、分析等。
4. spdep包：spdep包提供了各种空间自相关分析的功能，如全局自相关、局部自相关等。
在实践应用中，R语言可以用于城市规划、生态环境评估、地理信息系统等多个领域。
例如，在城市规划中，可以通过R语言对城市土地利用数据进行空间自相关分析，揭示土地利用的分布特征和趋势；在生态环境评估中，可以利用R语言对环境监测数据进行空间插值和聚类分析，评估环境质量的空间分布和变化趋势；在地理信息系统中，可以利用R语言对地理数据进行可视化处理和空间分析，提高地理信息的利用效率。
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。
空间数据案例式实验教程
空间数据案例式实验教程本文将介绍一个基于空间数据的案例式实验教程，帮助学习者更深入地理解和掌握空间数据的处理和分析方法。
一、实验目的通过案例式实验，加深对空间数据处理与分析方法的理解，进一步掌握空间数据处理较为重要的操作，为进一步学习和应用空间数据分析提供一定的基础。
二、实验内容本实验以某城市某个小区为例，基于GIS空间分析技术和空间数据加工方法，实现以下几方面的内容：1. 建立小区地理信息系统，包括小区的基本信息、道路、建筑物等。
2. 基于空间数据可视化工具，实现小区主要数据的可视化，包括地形、建筑、人口等。
3. 空间数据挖掘与分析，深入挖掘小区的人口情况、社区安全等关键问题。
4. 基于空间数据分析工具，实现小区的风险评估和治理方案设计。
三、实验流程1. 数据的收集和清洗根据小区实际情况，对其应用程序的使用做出判断，收集与小区有关的数据，并对数据进行清洗和提纯。
主要包括道路、建筑物、人口等信息，确保数据的可用性和可靠性。
2. 数据加工与地图制作根据收集的数据，利用GIS软件建立小区地理信息系统，并将收集到的数据进行加工，制作小区的数字地图。
数字地图是进行空间分析、可视化分析的重要基础，也是其他分析工作的前提条件。
3. 空间数据可视化将制作好的数字地图，基于空间数据可视化工具，实现小区主要数据的可视化。
这一步主要包括地形、建筑、人口等数据，对这些数据进行可视化处理，使其呈现在地图上，为后续的数据分析和决策制定提供可视化支持。
4. 空间数据挖掘与分析依据小区的实际情况，利用空间数据挖掘和分析工具，对小区的人口情况、社区安全等关键问题进行深入挖掘和分析。
包括根据人口分布情况进行重点区域的分析，从而辅助制定人口应急救援方案；根据道路拥堵情况，分析不同时间段交通状况，从而提供路网优化的建议，以及根据社区的安全状况进行风险评估，制定社区治理方案等工作。
5. 风险评估和治理方案设计依据小区的实际情况和分析结论，进行风险评估和社区治理方案的设计。
空间统计分析范文
空间统计分析范文空间统计分析是地理信息科学中一种重要的数据分析方法，通过对空间数据的统计分析，可以揭示地理现象的空间分布规律、相互关系和演变趋势，为决策和规划提供科学依据。
本文将介绍空间统计分析的基本原理、常用方法和应用案例。
一、基本原理1.空间自相关性：地理现象在空间上的分布往往呈现出一定的相关性，即位于空间上相邻的地理单元的属性值相似性较高。
空间自相关性是空间统计分析的核心概念，通过计算空间自相关指标，可以测量地理现象的空间聚集程度和相关性程度。
2.空间插值方法：地理现象通常是以离散的点、线或面数据的形式存在，为了将其转化为连续的表面，需要使用空间插值方法。
常见的空间插值方法包括反距离加权插值、克里金插值和样条插值等，可以在空间上插值出地理现象的连续分布。
3.空间聚类分析：地理现象的分布往往呈现出一定的聚类性，即具有相似属性值的地理单元在空间上聚集成簇。
空间聚类分析可以帮助识别和描述地理现象的聚集区域，并进一步分析其成因和特征。
4.空间揭示：地理现象的空间分布往往是由一系列空间因素所决定的，空间统计分析可以通过空间回归、模式识别和空间关联等方法，揭示地理现象与空间因素之间的关系和影响。
二、常用方法1. 空间自相关分析：通过计算空间自相关指标，如Moran's I指数和Geary's C指数等，来测量地理现象的空间相关性和聚集程度。
2.空间插值分析：通过使用插值方法，如反距离加权插值、克里金插值和样条插值等，将离散的点、线或面数据插值为连续的表面，以便进行空间分析。
3. 空间聚类分析：通过使用聚类算法，如K-means聚类和DBSCAN聚类等，识别和描述地理现象的聚集区域，并分析其成因和特征。
4.空间回归分析：通过建立空间回归模型，揭示地理现象与空间因素之间的关系和影响，如空间滞后模型和空间错误模型等。
5. 空间模式识别：通过使用空间统计指标，如吉尼系数、Getis-Ord G*统计量和纳入法等，识别地理现象的空间分布模式和热点区域。
使用MySQL进行空间数据查询与分析
使用MySQL进行空间数据查询与分析MySQL是一种广泛应用于数据库管理系统的软件，在日常生活和工作中扮演着重要的角色。
除了传统的数据管理和处理功能外，MySQL还具备强大的空间数据查询和分析能力。
本文将详细介绍如何使用MySQL进行空间数据查询与分析，以帮助读者更好地利用这一功能。
一、空间数据的概念和应用空间数据是指与地理空间或几何空间相关的数据，例如地理坐标、面积、距离等。
在现实生活中，我们经常需要处理与空间相关的数据，如制定配送路线、规划城市布局、分析地震分布等。
因此，空间数据查询和分析成为了数据库管理系统的重要功能之一。
二、MySQL中的空间数据类型在MySQL中，空间数据类型可以通过使用扩展包来实现。
MySQL提供了几种常见的空间数据类型，包括点（Point）、线（LineString）、多边形（Polygon）等。
通过使用这些数据类型，我们可以轻松地存储和查询空间数据。
三、创建空间数据表要使用MySQL进行空间数据查询与分析，首先需要创建一个空间数据表。
在创建表时，我们可以为某一列指定特定的空间数据类型。
例如，我们要创建一个空间数据表来存储城市的边界信息，可以使用以下的SQL语句：CREATE TABLE cities (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,name VARCHAR(255),boundary POLYGON);在这个例子中，我们创建了一个名为cities的空间数据表，其中包含了id、name和boundary三列。
其中，boundary列的类型为POLYGON，表示多边形类型的空间数据。
四、插入和查询空间数据在创建了空间数据表后，我们可以通过INSERT语句向表中插入空间数据。
例如，我们可以插入一些城市的边界信息，如下所示：INSERT INTO cities (name, boundary)VALUES ('北京', ST_GeomFromText('POLYGON((116.3125 39.9741, 116.4375 39.9741, 116.4375 39.9175, 116.3125 39.9175, 116.3125 39.9741))')),('上海', ST_GeomFromText('POLYGON((121.415 31.1825, 121.55 31.1825, 121.55 31.1075, 121.415 31.1075, 121.415 31.1825))'));以上的SQL语句中，我们利用了ST_GeomFromText函数将经纬度坐标转换为空间数据类型，并将其插入到boundary列中。
如何进行数据处理中的空间数据分析(一)
空间数据分析是指在数据处理过程中，对具有地理位置属性的数据进行分析和研究的过程。
随着技术的发展，我们现在能够获取和处理的数据量越来越大，其中很多数据都包含了地理位置信息。
这些地理位置信息的存在，为我们提供了更多的分析和应用的可能性。
本文将讨论如何进行数据处理中的空间数据分析。
一、空间数据的特点和意义空间数据与其他数据相比具有一些独特的特点。
首先，空间数据具有地理位置属性，这使得我们能够将数据与地理信息进行联系和结合，从而获得更全面、更准确的结果。
其次，空间数据通常具有一定的空间自相关性，即附近地区的数据具有一定的相似性。
这个特点使得我们可以通过空间插值方法来填补数据的空缺或缺失值。
最后，空间数据具有一定的空间变异性，即不同地区的数据存在差异性。
这使得我们可以通过空间统计方法来挖掘地理数据中的空间规律和趋势。
对于空间数据分析的意义来说，它不仅可以帮助我们更好地理解和解释地理现象，还可以为环境规划、资源管理、城市规划等领域提供决策支持。
在环境规划中，空间数据分析可以帮助我们了解不同地区的环境质量，从而采取相应的措施进行保护和改善。
在资源管理中，空间数据分析可以指导资源配置和利用，以提高资源利用效率。
在城市规划中，空间数据分析可以帮助我们了解城市的社会经济状况、人口分布等信息，从而为城市的规划和发展提供参考。
二、空间数据分析的方法和技术在进行空间数据分析时，我们可以借助许多方法和技术来获得有关地理数据的更多信息和洞察力。
下面将介绍几种常用的空间数据分析方法和技术。
1. 空间插值空间插值是一种通过已知数据点来推测未知数据点的方法。
在空间数据分析中，空间插值可以用来填充数据的空缺或缺失值。
常用的空间插值方法包括反距离权重插值法、克里金插值法等。
2. 空间统计空间统计是一种通过对地理数据进行统计分析来挖掘地理数据中的空间规律和趋势的方法。
常用的空间统计方法包括点模式分析、聚类分析、地理加权回归等。
3. 空间关联空间关联是一种通过探究地理数据之间的相互关系来预测未来的空间模式的方法。
数字技术在空间信息管理中的应用案例分析
数字技术在空间信息管理中的应用案例分析随着数字技术的迅猛发展，其在空间信息管理方面的应用越来越广泛。
本文将从实际案例出发，分析数字技术在空间信息管理中的应用，探讨其对空间信息管理的影响。
案例一：地理信息系统（GIS）在城市规划中的应用城市规划是一个复杂而庞大的系统工程，需要大量的空间信息作为基础支持。
利用地理信息系统（GIS），可以对城市的地理空间数据进行收集、存储、管理和分析。
比如，在规划一座新城市时，可以利用GIS对城市的地貌、土地利用、交通网络等进行综合分析，为城市规划者提供科学的决策依据。
通过数字技术的应用，城市规划实现了从静态的平面设计到动态的数字模拟，提高了规划效率和准确性。
案例二：无人驾驶技术在交通管理中的应用无人驾驶技术是数字技术在交通管理领域的一项重要应用。
通过数字技术的支持，交通管理部门可以实时获取车辆的位置、速度和道路状况等信息，实现对车辆的远程调度和监控。
同时，无人驾驶技术还可以通过智能交通系统（ITS）实现交通信号的自动控制，优化交通流量，减少交通拥堵。
这一应用不仅提升了交通管理的效率，还大大提高了交通运输的安全性和智能化水平。
案例三：大数据分析在环境监测中的应用环境监测是保护环境、预防污染的重要手段。
通过数字技术的支持，可以实现对环境参数进行多维度、实时监测。
利用大数据分析技术，可以将海量的监测数据进行整合和分析，提取出有价值的信息，并进行精准预测和决策。
比如，在大气污染监测中，通过对城市的空气质量数据进行大数据分析，可以及时发现污染源，并采取相应措施进行治理。
数字技术的应用提高了环境监测的效率和准确性，为环境保护提供了有力支持。
案例四：室内定位技术在商场管理中的应用商场管理需要对商场内的顾客行为和商品位置进行实时监控和管理。
利用室内定位技术，商场可以通过各种传感器、Wi-Fi和蓝牙信号等手段，对顾客进行定位，并实时追踪其行为轨迹。
通过数字技术的支持，商场管理者可以根据顾客的行为习惯和位置信息，进行精准的定向推销和布局优化，提升顾客满意度和商业价值。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
值较一致，但与邻域的值差异较大。
多边形由聚集在一起的相互连接的单元网格组成，区域内 部的网格值相同或差异较小，但与邻域网格的值差异较大。
空间数据
栅格数据结构
优点： a. 表达地理要素比较直观； b. 容易实现多元数据的操作；
c. 便于与遥感图像及扫描输入数据相匹配建库和使用等。
缺点： a. 数据精度取决于网格的边长； b. 数据冗余； c. 网络分析和建立网络连接关系比较困难。
属性特征：描述地物的自然或人文属性的定性或定量指标。 时态特征：指地理数据采集或地理现象发生的时刻或时段。
地理空间数据= 空间特征数据+属性特征数据+时态特征数据
空间数据
空间数据的表示
在二维空间中，不同类型的空间要素都可抽象表示为点、 线、面三种基本的图形要素： y 面标识点
面 实体点 弧段
空间数据查询统计与应用案例
南京师范大学
主要内容
空间数据 空间数据查询 空间数据统计 应用案例
空间数据
空间数据是GIS的核心，也有人称它是GIS的血液，因为
GIS的操作对象是空间数据，因此设计和使用GIS的第一步工作
就是根据系统的功能，获取所需要的空间数据，并创建空间数 据库。 现在空间数据已广泛应用于社会各行业、各部门，如城市 规划、交通、银行、航空航天等。
or and
条件
条件 条件
主要内容
空间数据 空间数据查询 空间数据统计 应用案例
空间数据统计
GIS中空间数据的统计分析，是指对GIS地理数据库中的专 题数据进行统计分析。
空间数据统计
为什么要进行空间统计分析？
空间数据的直观、综合评价
空间数据的主要特征和内在联系
空间数据的分类和评价
空间数据统计
C.选择之前生成的熊猫槽域范围图fb，点击鼠标右键并选择Open Attribute Table命令，打开fb属性表。点击fb属性表左上角Option按 钮的下拉箭头，选择Export命令（如图），导出fb属性数据表，参数 设置如图所示，点击确定按钮；当出现提示是否需要加载该数据表， 选择“是（Y）”；
空间数据统计
4）空间插值 基于探索性数据分析结果，选择合适的数据内插 模型，由已知样点来创建表面，研究空间分布。 常用的内插函数有： 线性内插 双线性内插 多项式内插 样条函数
多层曲面叠加法等
空间数据统计
5）空间回归 研究两个或两个以上的变量之间统计关系，通过 空间关系，包括考虑空间的自相关性，把属性数据 与空间位置关系结合起来，更好地解释地理事物的 空间关系。 主要模型有： 经典统计回归模型 空间加权回归模型 空间联立自回归模型
空间数据查询是指基于给定的属性和空间约束条件从地理数 据库中查找指定地理对象及其属性的过程。
空间数据查询
空间查询的方式
a.给出图形信息：如鼠标点取，拉框等方式 1）检索其相应属性；
2）检索其空间拓扑关系。
b.给出属性特征条件 1）检索对应的空间实体； 2）查询属性。
空间数据查询
空间查询的种类
几何参数查询 空间定位查询 空间关系查询 属性查询
案例二：制作熊猫分布密度专题图
A.加载熊猫活动足迹数据。 B.熊猫的生存必须满足一定的槽域范围。在ArcToolBox中选择 Spatial Analyst Tools→Distance→Path Distance Allocation设置相应 参数，点击OK，生成熊猫槽域范围图。
【操作步骤】
案例二：制作熊猫分布密度专题图
结点
岛
x
空间数据
空间关系
空间关系是指地理空间实体之间相互作用的关系。 空间关系主要有：
拓扑空间关系：用来描述实体间的相邻、连通、包
含和相交等关系； 顺序空间关系：用于描述实体在地理空间上的排列 顺序，如实体之间前后、上下、左右和东、南、西、 北等方位关系； 度量空间关系：用于描述空间实体之间的距离远近 关系。
几何坐标关系有更大的稳定性，不随投影变换而变化。
利用拓扑关系有利于空间要素的查询。 可以根据拓扑关系重建地理实体。例如根据弧段构建多 边形，实现道路的选取，进行最佳路径的选择等。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
空间数据
表示地理实体的空间数据包括空间特征和属性特征，对具 有这些复杂特征的空间数据，如何组织和建立它们之间的联系， 以便计算机存储和操作，这称为数据结构。数据结构是GIS的
【结论分析】
通过地理信息系统的查询功能，能够清晰快速的了解我国各省市 的区域位置，形状，面积等信息，相比传统的纸质地图，利用GIS软 件更加简便和直观，也更加有助于提升学生的学习兴趣，同时加深 对相关知识的记忆。
案例二：制作熊猫分布密度专题图
【情境导入】
大熊猫是我国国家级珍惜保护动物，熊猫的生存必须满足一定槽 域（独占的猎食与活动范围）条件。因此，科学准确的分析熊猫的 分布情况，对合理制定保护措施和评价保护成效具有重要的意义。
空间数据统计
3）分级统计分析 是对数据的进一步处理分析，通过分级可以把数 据划分为不同级别，体现数据自身的特征，为应用 研究及专题制图提供基础。 方法： 1.单一分级法和复合分级法（按使用分级方法多少） 2.等值分级法和不等值分级法（按极差是否相等） 3.自定义分级法和模式分级法（按确定极差的方法）
空间数据统计
6）空间分类 基于地图表达，采用与变量聚类分析相类似的方 法来产生新的综合性或者简洁性专题地图。 包括： 多变量统计分析 如：主成分分析、层次分析 空间分类统计分析 如：系统聚类分析、判别分析
主要内容
空间数据 空间数据查询 空间数据统计 应用案例
案例一：基于GIS的查询功能认识我国各省
c. 便于进行地理实体的网络分析 缺点：
多层空间数据的叠合分析比较困难
空间数据
栅格数据结构
基于栅格模型的数据结构简称为栅格数据结构，指将空间 分割成有规则的网格，在各个网格上给出相应的属性值来表示 地理实体的一种数据组织形式。 点由一个单元网格表示，其数值与近邻网格值明显不同。 线段由一串有序的相互连接的单元网格表示，各个网格的
空间数据
什么是空间数据？
空间数据（Spatial Data）是描述地理数据中空间特征部分 的数据，即描述地理现象或地理实体的空间位置、形状、大小 以及它们之间关系（如拓扑关系）的数据。 简单来说，它是数据的一种特殊类型，指凡是带有空间坐 标的数据，如建筑设计图、机械设计图和各种地图表示成计算
机能够接受的数字形式。
空间数据
A1 N2 A7 P2 A6 A5 N3 P3 A4 P1 A2 N4
N1
A3
P4
N5
邻接关系：
面：P1/P2，P4； P2/P1，P4； P3/P4；P4/P1，P2，P4 点：N1/N2，N3…… 线：A1/A2，A6，A7；A2/A1，A3，A5，A7……
空间数据
A1 N2 A7 P2 A6 A5 N3 P3 A4 P1 A2 N4
空间数据
A1 N2 A7 P2 A6 A5 N3 P3 A4 P1 A2 N4
N1
A3
P4
N5
包含关系：
P4包含P3；或P3包含于P4
空间数据
A1 N2 A7 P2 A6 A5 N3 P3 A4 P1 A2 N4
N1
A3
P4
N5
连通关系：
A1与A2连通；A3与A5连通……
空间数据
除结点、弧段和多边形来描述图形要素的拓扑
核心技术，一直是GIS领域的重要研究课题。
空间数据结构一般分为：
a. 基于矢量模型的数据结构 b. 基于栅格模型的数据结构
空间数据
矢量数据结构
基于矢量模型的数据结构简称为矢量数据结构。它是利用欧
几里德（Euclid）几何学中的点、线、面及其组合体来表示地
理实体空间分布的一种数据组织方式。 优点： a. 最好地逼近地理实体的空间分布特征，数据精度高 b. 数据存储的冗余度低
空间数据
空间拓扑关系
地图上的拓扑关系是指图形在保持连续状态下的变形（缩 放、旋转和拉伸等），但图形关系不变的性质。
邻接关系：同类图形要素之间的拓扑关系，如点与点，线与线，
面与面。 关联关系：不同类别图形要素之间的拓扑关系，如点与线，线 与点，线与面，面与点。 包含关系：同类但不同级图形要素之间的拓扑关系（只有面类 要素才有包含关系）。 连通关系：空间图形中弧段之间的拓扑关系。
最大值、最小值、极差、均值、中指、总和、众数、 等。
空间数据统计
2）探索性数据分析 探索性数据分析能让用户更深入了解数据，认识 研究对象，从而对与其数据相关的问题做出更好的 决策。 主要包括确定统计属性、探测数据分布、全局和局 部异常值、寻求全局的变化趋势、研究空间自相关性 和理解多种数据集之间相关性。
C.打开省级行政区划图属性表，操作如图所示。
案例一：基于GIS的查询功能认识我国各省
D.选择属性表中“AREA”属性，右键选择“降序排列”（如图）， 可以找出面积最大的几个省。
案例一：基于GIS的查询功能认识我国各省
E.在属性表中选择面积最大的三个省，显示结果如图。
案例一：基于GIS的查询功能认识我国各省
关系外，不同类型的空间实体间也存在着拓扑关
系。 对于点、线、面三种类型的空间实体，它们两 两之间存在着分离、相邻、重合、包含或覆盖、 相交5种可能的关系。
空间数据
关系
点－点 点－线
相邻
相交
相离
包含
相离
点－面
线－线 线－面 面－面
空间数据
空间数据的拓扑关系，对数据处理和空间分析具有重要的 意义： 拓扑关系能清楚地反映实体之间的逻辑结构关系，它比
空间统计分析包括空间数据的统计分析及数据的空