地理信息系统空间度量算法

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地理信息系统下的空间分析——第六章_空间数据的量算及统计分析方法0

地理信息系统下的空间分析——第六章_空间数据的量算及统计分析方法0

地理信息系统下的空间分析——第六章_空间数据的量算及统计分析方法0地理信息系统 (Geographic Information System, 简称GIS) 是一种用于捕捉、存储、管理、分析和展示地理数据的技术。

GIS的空间分析是指对地理数据进行计量和统计分析的过程。

本文将介绍GIS中空间数据的量算及统计分析方法。

一、空间数据的量算方法1.面积量算:面积量算是对地理空间对象的面积进行计算的方法。

常见的面积量算方法有几何方法、计算公式等。

在GIS中,可以通过点、线、面等要素的矢量数据来计算其面积。

2.距离量算:距离量算是对地理空间对象之间的距离进行计算的方法。

常见的距离量算方法包括欧氏距离、曼哈顿距离、最短路径距离等。

在GIS中,可以通过点、线、面等要素的矢量数据来计算其之间的距离。

3.方位角量算:方位角量算是对地理空间对象之间的方向角进行计算的方法。

常见的方位角量算方法有方位角计算公式等。

在GIS中,可以通过点、线要素的矢量数据来计算其之间的方位角。

二、空间数据的统计分析方法1.面状数据的统计分析:对面状数据进行统计分析是研究地理空间对象在空间范围内的分布情况和特征的方法。

常见的面状数据的统计分析方法有面积统计分析、面积比例统计分析、分区统计分析等。

2.点状数据的统计分析:对点状数据进行统计分析是研究地理空间对象在空间位置上的分布情况和特征的方法。

常见的点状数据的统计分析方法有点密度统计分析、距离统计分析、聚类统计分析等。

3.线状数据的统计分析:对线状数据进行统计分析是研究地理空间对象在空间路径上的分布情况和特征的方法。

常见的线状数据的统计分析方法有长度统计分析、方向统计分析、曲率统计分析等。

三、GIS空间分析的应用场景1.环境保护:通过对空间数据的量算和统计分析,可以评估环境状况和监测环境污染等问题。

2.城市规划:通过对地理空间对象的量算和统计分析,可以评估城市土地利用情况、交通网络等,为城市规划提供科学依据。

地理信息系统算法

地理信息系统算法

地理信息系统算法地理信息系统(Geographic Information System,简称GIS)是一种用于捕获、存储、管理、分析和展示地理数据的技术系统。

它利用计算机技术和地理学原理,将地理数据和空间信息整合在一起,以便更好地理解和解释地理现象。

地理信息系统算法是GIS的核心部分,它通过对地理数据的处理和分析,帮助我们揭示地理现象背后的规律和关系。

下面将介绍几种常见的地理信息系统算法。

1. 空间查询算法空间查询算法是GIS中常用的算法之一,它用于在地理数据中进行空间位置的查询与分析。

例如,通过空间查询算法,我们可以找到某个地区内所有满足特定条件的地理要素,如找到某个城市范围内的所有高楼大厦或某个区域内的所有道路网络。

2. 空间插值算法空间插值算法是GIS中用于推断未知空间位置的一种方法。

它基于已知的地理数据点,比如气象站点的温度观测数据,通过计算和分析这些点之间的关系,来预测未知位置的属性。

例如,通过空间插值算法,我们可以根据已有的温度观测数据,推断出整个地区的温度分布情况。

3. 空间分析算法空间分析算法是GIS中用于研究地理现象的空间关系的一种方法。

它通过对地理数据的处理和分析,来揭示地理现象的分布、密度、聚集程度等特征。

例如,通过空间分析算法,我们可以分析某个区域的人口分布情况,找出人口密集区和人口稀疏区。

4. 空间网络算法空间网络算法是GIS中用于解决网络分析问题的一种方法。

它通过对地理数据中的网络要素进行建模和分析,来解决路径规划、最短路径、网络连通性等问题。

例如,通过空间网络算法,我们可以计算出两个地点之间的最短路径,或者确定一个地区内的交通网络的连通性。

5. 空间统计算法空间统计算法是GIS中用于研究地理现象的空间分布规律的一种方法。

它通过对地理数据的统计分析,来揭示地理现象的空间相关性、空间自相关性等特征。

例如,通过空间统计算法,我们可以分析某个区域内地震的空间分布规律,找出地震的热点区域和冷点区域。

地理信息系统算法基础 课件

地理信息系统算法基础 课件

地理信息系统算法基础课件地理信息系统(Geographic Information System,简称GIS)是一种以电子方式存储、管理、分析和展示地理空间数据的系统。

而地理信息系统算法基础则是指用于处理地理空间数据的各种算法原理和方法。

在地理信息系统中,算法是至关重要的。

它们可以帮助我们有效地处理和分析大量的地理数据,从而提供有用的决策支持和解决方案。

下面,我们将介绍一些常见的地理信息系统算法基础。

1. 空间数据查询算法:这些算法用于从大规模地理空间数据集中快速检索数据。

其中,最常见的算法是R树算法和四叉树算法。

它们利用树状结构来组织空间数据,从而实现高效的查询。

2. 空间分析算法:这些算法主要用于对地理空间数据进行分析和处理。

例如,缓冲区分析算法可以计算某个地理要素周围一定距离范围内的区域,用于确定一些特定范围内的地理特征。

另一个例子是最短路径算法,它可以找到两个地点之间最短的路径。

3. 空间插值算法:这些算法主要用于从有限的采样数据中推断整个地理区域的属性。

例如,反距离加权插值算法可以根据已知的点数据来估计未知点的值。

其他常见的插值算法包括克里金插值算法和样条插值算法。

4. 空间统计算法:这些算法用于对地理空间数据进行统计分析。

例如,点模式分析算法可以识别地理空间中的聚集点、随机点或均匀点。

空间回归分析算法则用于探索地理特征之间的关联性。

除了上述的算法基础之外,还有许多其他的地理信息系统算法,如空间交互性度量算法、区域边界演化算法等。

它们为地理信息系统的发展和应用提供了重要的支持和指导。

地理信息系统算法基础是地理信息系统领域的核心内容。

通过学习和掌握这些算法,我们能够更好地处理和分析地理空间数据,为实际问题的解决提供良好的工具和方法。

地理信息系统空间分析的基本方法

地理信息系统空间分析的基本方法

地理信息系统空间分析的基本方法GIS空间分析的内涵极为丰富,包括空间查询、空间量测、叠置分析、缓冲区分析、网络分析、空间统计分类等多个方面。

GIS 空间分析技术方法包括以下两大类:空间基本分析基于空间图形数据的分析计算,即基于图的分析。

该分析功能与GIS 其他功能模块有紧密联系,技术发展也比较成熟。

主要有空间信息量算、缓冲区分析、空间拓扑叠置分析、网络分析、复合分析、邻近分析及空间联结、空间统计分析等。

空间模拟分析也称为专业型空间分析。

该技术解决应用领域对空间数据处理与输出的特殊要求,空间实体和关系通过专业模型得到简化和抽象,而系统则通过模型进行分析操作。

目前GIS 在该领域的研究相对落后,尚未形成一个统一的结构体系。

编辑本段地理信息系统空间分析的发展趋势GIS 技术的应用极大地促进了空间分析的需求和应用。

GIS 应用的最高目标是空间决策支持,而空间决策支持的核心必然是空间分析。

因此,基于GIS 的空间分析的发展方向为:由空间分析向时空分析领域拓展万事万物均处在一定的时空坐标系中,时间、空间和属性是地理实体的3 个基本特征,时空(Spatio-temporal)分析是指用于描绘随时间动态变化的空间物体和空间现象特征的一系列技术,其分析结果依赖于事件的时空分布。

时空数据库模型的研究起步于20 世纪90 年代,由于时空数据库的复杂性,对它的研究目前仍处于理论阶段,尚无成熟的商品化软件平台问世,故建立在其上的时空分析进展缓慢。

随着近期计算机技术和GIS 的飞速发展,作为客观现实世界抽象和表示的时空数据模型日渐成为人们关注的热点课题。

时空分析的有效模型基于GIS 的空间分析和CI 的融合,将该领域拓展到计算科学、统计学、数学、物理学、神经系统科学、认知学、电子工程、计算地理学等领域,使得GIS 可以将这些学科的最新成果应用于空间决策支持。

另外,CI 技术之间的相互结合更加拓展了空间分析的应用领域,如模糊逻辑与模糊神经网络相结合的模糊神经网络,神经网络与遗传算法和免疫算法相结合探询网络结构和权重优化等。

地理信息系统中的空间数据分析方法和使用教程

地理信息系统中的空间数据分析方法和使用教程

地理信息系统中的空间数据分析方法和使用教程地理信息系统(Geographic Information System,简称GIS)是一种集地理空间数据收集、存储、管理、分析和展示于一体的综合性工具。

其中,空间数据分析是GIS的核心功能之一,它帮助人们了解和解释地理现象,并为决策提供支持。

本文将介绍地理信息系统中的空间数据分析方法和使用教程。

一、空间数据分析方法1. 空间查询分析地理信息系统中的空间查询分析是通过对地理空间数据进行查询和筛选,从而获取特定的空间信息。

空间查询可以通过属性查询和空间关系查询实现。

属性查询是基于地理空间数据的属性,在数据库中执行条件查询。

空间关系查询是根据地理对象之间的空间关系,如相交、包含、邻近等进行查询分析。

2. 空间缓冲分析空间缓冲分析是一种常用的地理信息系统中的空间分析方法,它以某一地理空间对象为中心,根据设定的缓冲距离,生成一系列缓冲区域。

空间缓冲分析可以用于分析地理要素的覆盖范围、相互作用范围以及对环境的影响等。

3. 空间插值分析空间插值分析是通过已知的点数据,推算未知地点的数值。

它使用插值算法,根据给定的空间数据点,在空间上生成连续的表面。

空间插值分析用于补充缺失数据、推算未来趋势以及对地理现象进行模拟和预测。

4. 空间聚类分析空间聚类分析是通过对地理要素进行分类和聚类,揭示地理现象的空间集聚特征。

它可以帮助我们发现空间上的热点区域、人口分布密度等。

常用的空间聚类分析方法有基于密度的聚类方法和基于网格的聚类方法。

5. 空间统计分析空间统计分析是通过计算地理要素的空间分布和相互关系,揭示地理现象的统计特征。

它可以帮助我们理解地理数据的空间相关性、局部差异性和空间自相关性等。

常用的空间统计分析方法包括空间自相关分析、热点分析和空间回归分析等。

二、空间数据分析使用教程1. 数据准备在进行空间数据分析之前,首先需要对数据进行准备。

这包括收集和整理地理空间数据,将其转换为GIS所支持的数据格式,如shapefile、GeoJSON等。

GIS常见的基本算法

GIS常见的基本算法

GIS常见的基本算法GIS(地理信息系统)领域中使用的基本算法非常多样化,可以分为数据处理算法、空间分析算法和地理可视化算法等方面。

以下是一些常见的基本算法:1.地图投影算法:地图投影是将地球表面上的经纬度坐标映射到平面坐标系上的过程。

常见的地图投影算法包括经纬度转换为平面坐标的算法,如墨卡托投影、等距圆柱投影、兰勃托投影等。

2.空间索引算法:空间索引算法是对空间数据进行高效存储和检索的关键。

常见的空间索引算法包括四叉树、R树、k-d树等。

这些算法能够将空间数据分割成多个子区域,并建立索引结构,以便在查询时快速定位目标数据。

3.空间插值算法:空间插值算法用于在已知或有限的观测点上估算未知点的值。

常见的空间插值算法包括反距离加权插值(IDW)、克里金插值和径向基函数插值等。

4.空间分析算法:空间分析算法用于研究地理现象之间的空间关系。

常见的空间分析算法包括缓冲区分析、空间叠置分析、网络分析、空间聚类分析等。

5.地图匹配算法:地图匹配是将实际观测点与地理信息数据库中的地理对象进行匹配的过程。

常见的地图匹配算法包括最短路径算法、马尔可夫链算法、HMM(隐马尔可夫模型)等。

6.空间平滑算法:空间平滑算法用于消除地理数据中的噪声和不规则性。

常见的空间平滑算法包括高斯滤波、均值滤波、中值滤波等。

7.空间插值算法:空间插值算法用于对连续型地理现象进行预测和估计。

常见的空间插值算法包括反距离加权插值(IDW)、克里金插值和径向基函数插值等。

8.地理网络算法:地理网络算法用于在地理网络上找到最短路径、最小生成树等。

常见的地理网络算法包括迪杰斯特拉算法、弗洛伊德算法等。

9.地理可视化算法:地理可视化算法用于将地理信息以可视化的形式展现出来。

常见的地理可视化算法包括等值线绘制算法、色彩映射算法、3D可视化算法等。

10.遥感图像分类算法:遥感图像分类是将遥感图像中的像素分配到不同的类别中的过程。

常见的遥感图像分类算法包括最大似然分类、支持向量机(SVM)分类、随机森林分类等。

地理信息技术专业中的空间分析方法介绍

地理信息技术专业中的空间分析方法介绍

地理信息技术专业中的空间分析方法介绍地理信息技术作为一门关注地球空间信息的学科,涉及诸多领域的空间数据处理和分析。

空间分析是地理信息技术中一个重要的工具,它通过对地理现象的空间关系进行量化和分析,帮助人们深入理解地理现象的规律和特点。

这篇文章将介绍地理信息技术专业中常用的空间分析方法。

一、地理空间分析方法1. 空间查询空间查询是地理信息系统中最基础的空间分析方法之一。

它通过设定特定的查询条件,从地理空间数据库中检索特定的地理对象。

常用的空间查询包括点查询、线查询、面查询等。

例如,当我们需要查询某一地区的医院分布情况时,可以通过空间查询筛选出该地区范围内的医院数据。

2. 空间统计空间统计是地理信息技术中常用的分析方法之一。

它通过对地理空间数据的统计分析,揭示其分布的规律和趋势。

常用的空间统计方法包括核密度估计、泰森多边形分析等。

例如,核密度估计可以用于分析某一地区的人口密度分布情况,从而为城市规划提供参考依据。

3. 空间插值空间插值是一种根据有限的采样数据,估计未知位置上的属性值的方法。

它通过对已知采样点之间的关系进行推断,填补未知位置上的数据缺失。

常用的空间插值方法包括反距离加权插值、克里金插值等。

例如,根据已知地震台站的测量数据,可以通过空间插值方法推断其他地区的地震活动情况。

4. 空间交互分析空间交互分析是一种基于地理空间关系的分析方法,用于研究不同空间对象之间的相互作用和影响。

常用的空间交互分析方法包括缓冲区分析、最近邻分析等。

例如,缓冲区分析可以用于分析某一工厂周围的环境污染范围,进而评估其对周围居民的影响程度。

5. 空间模型空间模型是一种通过数学模型对地理现象进行描述和分析的方法。

它基于地理空间对象的属性和拓扑关系,构建相应的数学模型,来模拟和预测地理现象的发展趋势。

常用的空间模型有空间自相关模型、地理加权回归模型等。

例如,空间自相关模型可以用于分析某一地区的犯罪率和社会经济因素的关系。

如何利用地理信息系统进行测绘数据的空间分析

如何利用地理信息系统进行测绘数据的空间分析

如何利用地理信息系统进行测绘数据的空间分析地理信息系统(Geographic Information System,简称GIS)是一种综合应用技术,能够对地理空间数据进行有效管理、存储、分析和展示。

在测绘领域,GIS的空间分析功能可以为测绘数据的处理提供强大的支持。

本文将讨论如何利用GIS进行测绘数据的空间分析。

一、测绘数据的空间分析概述测绘数据的空间分析是指通过对数据的地理位置进行分析,以揭示地理现象之间的关联性和规律性。

空间分析可以用于地图制作、资源管理、环境保护等领域。

GIS通过引入地理坐标系统和地理数据模型,将地理数据转化为数字数据,从而实现空间分析的功能。

二、测绘数据的空间分析方法1. 空间关系分析空间关系分析是测绘数据空间分析的基础。

它通过测绘数据之间的拓扑关系、相邻关系等进行分析,揭示地理现象之间的空间关系。

例如,可以通过测绘数据中的点、线、面的空间位置来分析附近的设施分布、交通网络等。

2. 缓冲区分析缓冲区分析是指对指定地理要素周围一定范围内的区域进行分析。

在测绘数据中,可以利用缓冲区分析测量道路上离河流一定距离范围内的建筑分布情况。

此外,缓冲区分析还可以进行风险评估,如计算河流周围一定距离内的人口密度,以预测洪水影响范围。

3. 叠置分析叠置分析是指将多个图层的空间数据进行叠置,以检测它们之间的空间关系和重叠程度。

对于测绘数据,叠置分析可以用于土地利用规划、城市规划等方面。

通过将土地利用图、建筑分布图等图层进行叠置,可以找出不符合规划要求的区域,并提出相应的整改方案。

4. 空间插值分析空间插值分析是通过测绘数据中的已知点来推测未知点的属性值。

例如,利用已知的降雨站点的降雨量数据,可以通过空间插值分析推断某个地区的降雨量分布。

这对于农业灌溉、水资源利用等都有重要意义。

三、测绘数据的空间分析实例以某市城市规划为例,通过GIS进行测绘数据的空间分析,可以为城市规划提供理论依据。

首先,利用空间关系分析,可以从测绘数据中提取出各类要素之间的拓扑关系,如道路网络、河流分布、建筑密度等。

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空间查询
简单的点线面相互关系拓扑查询包括: 简单的点线面相互关系拓扑查询包括: 面面查询:如与某个多边形相邻的多边形有哪些; 面面查询 如与某个多边形相邻的多边形有哪些; 如与某个多边形相邻的多边形有哪些 面线查询:如某个多边形内包含哪些线; 面线查询 如某个多边形内包含哪些线; 如某个多边形内包含哪些线 面点查询:如某个多边形内有哪些点状地物; 面点查询 如某个多边形内有哪些点状地物; 如某个多边形内有哪些点状地物 线面查询:如某条线经过的多边形有哪些; 线面查询 如某条线经过的多边形有哪些; 如某条线经过的多边形有哪些 线线查询:如与某条河流相连的支流有哪些; 线线查询 如与某条河流相连的支流有哪些; 如与某条河流相连的支流有哪些 线点查询:如某条道路上有哪些桥梁, 线点查询 如某条道路上有哪些桥梁,某条输电线上有哪些变电 如某条道路上有哪些桥梁 站;点面查询:如某个点落在那个多边形内; 点面查询 如某个点落在那个多边形内; 如某个点落在那个多边形内 点线查询:如某个结点由哪些线相交而成; 点线查询 如某个结点由哪些线相交而成; 如某个结点由哪些线相交而成
空间信息量算
2.面积 . 多边形的面积是一个重要指标。 多边形边界可以分 多边形的面积是一个重要指标 。 解为上下两半, 解为上下两半 , 其面积就是上半边界下的积分值与下 半边界下的积分值之差。 半边界下的积分值之差 。 设面状物体的轮廓边界由一 …, )表示 个点的序列P 个点的序列P1 (x1 , y1), P2 ( x2, y2 ), …,Pn (xn, yn)表示 其面积为: ,其面积为
v0 v2
v 三维三角形示例
x0 y0 1 (x1− x0) (x2 − x0) 2s = = x1 y1 1 ( y1− y0) ( y2 − y0) x2 y2 1 = (x1− x0)( y2 − y0) − (x2 − x0)( y1− y0)
v0
v1 二维三角形示例
若v0、v1、v2是逆时针排列,面积是正数;反之为负。 v0、v1、v2是逆时针排列,面积是正数;反之为负。
空间查询
1、基于空间关系查询 、 空间实体间存在多种空间关系,包括拓扑、距离、 空间实体间存在多种空间关系,包括拓扑、距离、方 位等。如查找满足下列条件的城市: 位等。如查找满足下列条件的城市: 在京沪线的东部;距离京沪线不超过 公里 公里; 在京沪线的东部;距离京沪线不超过50公里 城市人口大于100万; 城市区域面积 万 城市区域面积5000平方公里 平方公里. 城市人口大于 平方公里
空间信息量算
几何量算
1.长度 . 线状物体的长度是最基本的形态参数之一, 线状物体的长度是最基本的形态参数之一, 在矢量 数据格式下,线由点组成, 数据格式下,线由点组成,线状物体表示为一个坐标串 (Xi, Yi),而线长度可由两点间直线距离相加得到。则线 ,而线长度可由两点间直线距离相加得到。 状物体长度的计算公式为: 状物体长度的计算公式为:
Ai = ( yi+1 + yi )(xi − xi+1 ) / 2 2 2 Xi Ai = (xi+1 + xi+1xi + xi )( yi+1 − yi ) / 6 Yi Ai = ( yi2+1 + yi+1 yi + yi2 )(xi − xi+1 ) / 6
按梯形计算重心位置
空间信息查询与量算
查询和定位空间对象, 查询和定位空间对象,并对空间对象进行量 算是GIS的基本功能之一,它是GIS进行高层次 的基本功能之一,它是 算是 的基本功能之一 进行高层次 分析的基础。 分析的基础。在GIS中,为进行高层次分析,往 中 为进行高层次分析, 往需要查询定位空间对象,并用一些简单的量测 往需要查询定位空间对象, 值对地理分布或现象进行描述,如长度、面积、 值对地理分布或现象进行描述,如长度、面积、 距离等。实际上, 距离等。实际上,空间分析首先始于空间查询和 量算,它是空间分析的定量基础。 量算,它是空间分析的定量基础。
空间信息量算
2.面积 . 三角形的面积公式有: 三角形的面积公式有:
1 s = absin θ 2
1 s = bh 2
b2 s= 2(cot θ + cot ϑ)
s = s(s − a)(s − b)(s − c)
1 s= 4a2b2 − (a2 + b2 + c2 )2 4
1 s = (a + b + c) 2
S1
X
S1=(x2-x1)(y1+y2)/2+ (x3-x2)(y2+y3)/2 + (x4-x3)(y3+y4)/2 + (x5-x4)(y4+y5)/2
空间信息量算
3.弯曲度 . 弯曲度是描述线状物体弯曲程度的一个重 要参数, 要参数 , 它定义为曲线长度与曲线的两个端 点之间长度的比值, 点之间长度的比值,即 :
1 xi S= ∑ 2 i=1 xi+1
n
yi yi+1
Y
2.面积 .
1 xi S= ∑ 2 i=1 xi+1
n
yi yi+1
o
S2
S S1
X
S=S2-S1
Y
(X5,y5) (X1,y1) (X2,y2) (X4,y4) (X3,y3)
1 n xi S= ∑ 2 i=1 xi+1
yi yi+1
o
w=
观测 的路 径长 度 起 点到 终点的 直线 距离
空间信息量算
4. 重心量算
分两种情况: 分两种情况: 1)面的重心。可以理解为多边形内的平衡点, 块被悬挂起来的平衡点。 块被悬挂起来的平衡点。
空间信息量算
面状目标重心可以通过计算梯形重 心的平均值而得到。 心的平均值而得到。将多边形的各个 顶点投影到x 轴上, 顶点投影到 x 轴上 , 就得到一系列梯 形(如图),所有梯形重心的联合就 如图) 确定了整个多边形的重心。 确定了整个多边形的重心。
空间分析的主要方法
( 1) 基于地图的空间图形分析, GIS中的缓冲区 叠加分析、 基于地图的空间图形分析,如GIS中的缓冲区、叠加分析、数 中的缓冲区、
字高程模型,数字地面模型等; 字高程模型,数字地面模型等; ( 2) 空间动力学分析,有城市扩张模型(驱动力等) 空间动力学分析,有城市扩张模型(驱动力等)、空间价格竞争
空间查询
图形和属性的互查是最常用的查询,主要有两类: 图形和属性的互查是最常用的查询,主要有两类: 1、按属性信息的要求来查询定位空间位置,称为“属性 、按属性信息的要求来查询定位空间位置,称为“ 查图形” 如在中国行政区划图上查询人口大于4000万且 查图形”。如在中国行政区划图上查询人口大于 万且 城市人口大于1000万的省有哪些 称为 万的省有哪些?称为 查询. 城市人口大于 万的省有哪些 称为SQL查询 查询 2、根据对象的空间位置查询有关的属性信息,称为“图 、根据对象的空间位置查询有关的属性信息,称为“ 形查属性” 如一般的GIS软件都提供一个“INFO”工具 软件都提供一个“ 形查属性”。如一般的 软件都提供一个 工具 让用户利用鼠标,用点选、画线、矩形、 ,让用户利用鼠标,用点选、画线、矩形、圆、不规则多 边形等工具选中地物,并显示所查询对象的属性列表, 边形等工具选中地物,并显示所查询对象的属性列表,可 进行有关统计分析。 进行有关统计分析。
i i
其中, 为离散目标物 为离散目标物, 为该目标物权重。 为其坐标。 其中,i为离散目标物,Wi为该目标物权重。Xi与Yi为其坐标。
空间信息量算
5. 形状量算 当把城市作为单个面状目标看待时, 当把城市作为单个面状目标看待时 , 可以直接使用面状目标的形状系数, 可以直接使用面状目标的形状系数 , 如形 状率、圆形率、紧凑度等, 状率 、圆形率 、紧凑度等,这些指标计算较 简单,但只反映一个抽象的形状; 简单,但只反映一个抽象的形状; 当把城市作为面状目标的集合看待时 可以使用放射状指数、 , 可以使用放射状指数 、 标准面积指数等 形状系数, 这些指标计算较复杂, 形状系数 , 这些指标计算较复杂 , 但反映 了城市内部的具体联系。 在多数指标中, 了城市内部的具体联系 。 在多数指标中 , 都以圆形作为城市的标准形状。 都以圆形作为城市的标准形状。
模型(区位优势) 空间择位模型(中心地等) 模型(区位优势)、空间择位模型(中心地等); ( 3) 空间信息分析,是指根据数据或统计方法建立的模型, 空间信息分析,是指根据数据或统计方法建立的模型,如空间
聚类、空间自相关、回归模型等。实际上, 聚类、空间自相关、回归模型等。实际上,同一种空间分析方法 和模型可以归属于不同的类型。例如, 和模型可以归属于不同的类型。例如,中心地属于空间信息分析 模型,但中心地的形成又追求服务距离最短的动力学机制, 模型,但中心地的形成又追求服务距离最短的动力学机制,可归 属于空间动力学模型。 属于空间动力学模型。
空间信息量算
2)面状分布离散目标的重心 )
可理解为其分布中心。 可理解为其分布中心 。 其重心计算方法是取离散 目标的加权平均中心, 目标的加权平均中心,它是离散目标保持均匀分布的 平衡点。 计算公式为: 平衡点。 计算公式为:
XG
∑W X = ∑W
i i i i
i
,
YG
∑W Y = ∑W
i i i
空间信息量算
1)形状比(FORM RATIO) 形状比(FORM 形状比= / 形状比=A/L2 其中,A为区域面积,L为区域最长轴的长度。 为区域面积, 为区域最长轴的长度 为区域最长轴的长度。 其中, 为区域面积 该指标能反映城市的带状特征, 该指标能反映城市的带状特征,城市的带状特 征越明显则形状比越小。显然, 征越明显则形状比越小。显然,如果城市为狭 长带状分布,其长轴两端的联系是不便捷的。 长带状分布,其长轴两端的联系是不便捷的。
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