GIS中的数据分析
利用GIS技术进行空间数据分析的步骤与技巧
利用GIS技术进行空间数据分析的步骤与技巧引言：在当今信息时代，地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）以其强大的数据处理能力和空间分析功能，成为了各行各业不可或缺的工具。
在各类规划、环境评估、市场分析等研究项目中，利用GIS技术进行空间数据分析已经成为一项必备的技能。
本文旨在介绍利用GIS技术进行空间数据分析的步骤与技巧，帮助读者迅速上手。
一、数据准备任何一次GIS分析都离不开高质量的地理数据。
在进行空间数据分析之前，我们需要搜集并准备好所需的地理数据。
这些数据可以包括卫星影像、数字地图、地形地貌数据、社会经济数据等。
最好将这些数据保存在一个独立文件夹下，便于管理和使用。
二、数据导入在得到所需的地理数据后，我们需要将其导入到GIS软件中，以便进行后续的分析工作。
通常，GIS软件支持导入各种格式的地理数据，比如Shapefile、GeoTIFF、KML等。
我们只需选择合适的导入功能，将数据文件导入到GIS软件中即可。
三、数据清理导入后的地理数据可能存在各种问题，比如重叠、空缺、错误等。
在进行空间数据分析之前，我们需要对这些数据进行清理和处理，以保证数据的准确性和完整性。
例如，我们可以使用GIS软件的编辑工具，手动修改地图上的错误或调整图层的位置。
四、数据预处理空间数据分析之前，有时需要对数据进行预处理。
例如，我们可以在进行空间插值之前，对高程数据进行填充空值或者降噪处理，以减少不确定性对分析结果的影响。
如果需要将不同数据进行比较和分析，我们还可以进行坐标系的转换，以确保数据的一致性和可比性。
五、空间分析正式进行空间数据分析时，我们可以根据具体的研究目的选择不同的空间分析方法。
常用的空间分析方法包括空间插值、缓冲区分析、栅格分析、网络分析等。
这些方法可以帮助我们揭示地理现象的时空分布规律，并为决策提供科学依据。
六、分析结果展示分析完成后，我们需要将结果进行展示和呈现，以便更好地理解分析结果并进行交流。
使用地理信息系统进行空间数据分析的步骤与技巧
使用地理信息系统进行空间数据分析的步骤与技巧地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种用于捕获、存储、分析和显示地理数据的工具。
随着技术的不断进步和数据的不断增长，GIS在各个领域的应用也越来越广泛。
本文将介绍使用GIS进行空间数据分析的步骤和技巧。
1. 数据准备首先，我们需要收集和准备分析所需的地理数据。
这些数据可以是来自不同来源的矢量数据（如地图、卫星图像）或栅格数据（如高程模型、遥感图像）。
确保数据的质量和准确性对于分析结果的可靠性至关重要。
2. 数据导入和整合一旦我们收集到所需的数据，接下来的步骤是将这些数据导入GIS软件中。
大多数GIS软件都支持常见的地理数据格式，如shapefile和geodatabase。
在导入数据之后，我们可以对数据进行整合和处理，以便满足分析的需要。
比如，我们可以根据需要裁剪和合并矢量数据，或者进行栅格数据的重采样和影像增强等处理操作。
3. 空间数据查询GIS最基本的功能之一是空间查询。
通过空间查询，我们可以从地理数据中提取出所需的信息。
例如，我们可以通过选择特定区域或符合特定条件的数据来查询地理要素。
比如，在一张地图上查询某个区域内的学校分布情况，或者查询某个范围内的房价分布等。
4. 空间数据分析在查询和筛选数据之后，我们可以进行更深入的空间数据分析。
这些分析可以帮助我们了解地理现象的分布和关系。
常见的空间数据分析方法包括空间插值、空间缓冲区、空间叠加分析等。
通过这些分析，我们可以得出一些有关地理现象的统计数据和结论，例如某个区域的人口密度、不同地区的土地利用类型比例等。
5. 空间数据可视化一旦完成数据分析，我们可以使用GIS软件中的可视化工具来将分析结果呈现出来。
通过图表、图像、地图等形式的可视化，我们可以更直观地理解分析结果和地理现象。
例如，我们可以使用各种颜色编码来表示不同类型的地理要素，或者使用热力图来显示某个区域的数据分布情况。
如何使用GIS软件进行数据处理与分析
如何使用GIS软件进行数据处理与分析随着科技的不断进步和数据量的日益增长，越来越多的研究者和数据分析师开始使用地理信息系统（GIS）软件来进行数据处理和分析。
GIS软件具有强大的空间数据处理能力和分析功能，可以帮助用户提取有关地理空间的有用信息，并通过数据可视化的方式呈现出来。
本文将介绍如何使用GIS软件进行数据处理与分析的一般流程和常用技巧，以帮助读者更好地利用这一工具。
一、数据准备在使用GIS软件进行数据处理与分析之前，首先需要进行数据准备工作。
这包括收集需要的地理空间数据和非空间数据，并将其整理成符合GIS软件要求的格式。
地理空间数据可以是地图、卫星影像、遥感数据等，非空间数据可以是 excel 表格、数据库等。
数据准备阶段要特别注意数据的准确性和完整性，同时还需注意数据的分辨率与精度，以确保后续分析的有效性和可靠性。
二、数据导入数据导入是将准备好的数据导入到GIS软件中的过程。
不同的GIS软件可能有不同的数据导入方式，但一般而言，可以通过“导入”或“插入”的菜单命令来实现。
在导入数据时，需要确保选择正确的投影坐标系，以避免空间分析中的误差。
若数据没有投影信息，可以根据其所在地区的经纬度范围来选择合适的坐标系。
三、数据清理与处理在进行数据清理与处理时，可以利用GIS软件提供的各种功能和工具来进行。
常见的数据清理与处理操作包括空间数据的修复、重采样、投影转换等。
例如，如果地图数据中存在拓扑错误，可以使用GIS软件的“拓扑修复”工具来修复；如果数据的分辨率过高或过低，可以使用“重采样”功能调整为合适的分辨率；如果数据的投影不一致，可以使用“投影转换”功能将其转换为一致的投影坐标系。
四、数据分析与建模GIS软件的核心功能之一就是数据分析与建模。
通过GIS软件提供的分析工具，用户可以进行各种地理空间数据的分析与建模，从而揭示其中隐藏的规律和关系。
常用的数据分析与建模操作包括空间查询、缓冲区分析、空间插值、空间统计等。
GIS数据分析方法与技巧
GIS数据分析方法与技巧GIS（地理信息系统）是一种利用计算机技术对地理空间数据进行获取、整理、存储、管理、分析和展示的系统。
在各行各业中，GIS被广泛应用于市场研究、城市规划、环境保护、农业管理、交通规划等方面。
然而，要充分发挥GIS的功能，我们需要熟悉一些有效的数据分析方法和技巧。
一、数据采集和准备GIS数据分析的第一步是采集和准备数据。
这包括获取地理空间数据源、清理和整理数据。
数据来源可以是空间图像、地理数据库、传感器数据等。
在采集数据时，我们需要注意数据的质量和准确性。
损坏的数据或者错误的数据对分析结果会产生不可忽视的影响。
二、数据可视化在进行GIS数据分析之前，我们通常需要将数据可视化。
通过地图、图表等形式展示数据，可以更直观地理解数据的分布和趋势。
数据可视化有助于我们发现隐藏在数据背后的规律和趋势，并为后续的分析提供基础。
三、空间分析空间分析是GIS数据分析的核心内容之一。
它利用空间关系和空间属性探索地理现象的模式和规律。
空间分析常用的方法包括缓冲区分析、叠置分析、路径分析、聚类分析等。
例如，在城市规划中，我们可以利用空间分析来确定最佳的交通路线或者绿地布局，以提高城市的可持续性。
四、属性分析属性分析是对GIS数据中的属性信息进行统计和分析。
它可以帮助我们了解地理现象的特征和变化。
常见的属性分析方法包括数据分类、数据过滤、数据聚合、数据插值等。
例如，在农业管理中，我们可以通过属性分析来确定最佳的施肥量或者灌溉量，以提高作物的产量和质量。
五、时空分析时空分析是将时间因素与空间因素结合起来进行分析的方法。
它可以帮助我们发现地理现象的变化趋势和周期性规律。
时空分析常用的方法包括时间序列分析、热点分析、趋势分析等。
例如，在疾病监测中，我们可以利用时空分析来确定疾病的传播路径和高发区域，以及预测未来的疫情趋势。
六、多源数据整合在实际应用中，GIS数据往往来自不同的数据源。
为了充分利用这些数据，我们需要将它们进行整合分析。
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。
地理信息系统中空间数据分析和模拟的技术方法
地理信息系统中空间数据分析和模拟的技术方法地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种用于收集、存储、处理、分析和展示地理空间数据的工具。
它利用计算机技术和相关软件，将地理数据与属性数据相结合，为决策者提供空间分析和模拟的技术支持。
本文将探讨GIS中空间数据分析和模拟的技术方法，以及其在不同领域中的应用。
一、GIS中的空间数据分析方法1. 空间查询空间查询是GIS中最基础和常用的分析方法之一。
通过设定查询条件，可以实现对地理空间数据的快速筛选和查询。
例如，我们可以根据某个地区的坐标范围，查询出该地区内的所有房屋信息，并进一步分析房屋的价格分布、用途等。
2. 空间统计空间统计是在GIS中进行数据分布和相关性分析的方法。
它可以帮助我们了解地理现象的分布规律和相互影响关系，并进一步推导出空间模式和趋势。
常用的空间统计方法包括空间自相关分析、聚类分析和热点分析等。
例如，我们可以通过空间自相关分析，发现城市中心区域的房价与周边区域的房价存在显著的正相关关系。
3. 空间插值空间插值是根据已知的有限点数据，通过数学方法对未知位置的值进行估算的方法。
它可以用来填补数据缺失或生成连续的空间表面。
常用的插值方法包括反距离加权插值、克里金插值和样条插值等。
例如，我们可以利用反距离加权插值方法，根据已知的气象站点数据，估算出整个地区的气温分布。
二、GIS中的空间数据模拟方法1. 空间模型空间模型是利用数学、统计和计算机方法对地理现象进行描述和模拟的工具。
它将地理空间数据与相关因素相结合，通过建立数学模型来模拟出地理现象的演化过程。
常用的空间模型包括Cellular Automata（元胞自动机）模型和Agent-Based Model（基于代理的模型）等。
例如，我们可以利用元胞自动机模型模拟城市扩张对土地利用的影响。
2. 地理信息系统模型地理信息系统模型是将GIS与其他模型（如气候模型、土壤模型）相结合，形成综合模型的方法。
GIS中的数据分析
二、GIS中的数据分析第1节空间数据分析地理信息系统(GIS)与—般的计算机辅助制图(CAM／CAD)系统的主要区别在于GIS具有空间数据的分析、变换能力。
除一些基本的变换功能如数据更新、比例尺变换，投影变换外．主要的空间分析和变换功能为地理数据的拓扑和空间状况运算，属性综合运算，几何要素与属性的联合运算等。
为了完成这些运算，GIS一般都以用户和系统交互的形式提供以上分析处理能力。
应指出，栅格数据结构与矢量数据结构的空间分析方法有所不同。
一般来说，栅格结构组织数据的空间分析方法要简单一些。
下图以分级结构形式概括的各种空间分析类型和方法:图: GIS空间分析方法一、综合属性数据分析GIS中属性数据一般采用关系型数据库管理，因此，关系数据库中各种分析功能都可以对属性性数据进行分析。
(一)数学计算属性数据中的数字型数据可以进行“加”、“减”、“乘”、“除”、“乘方”等数学运算，以产生新的属性值，如人口数／图斑面积(km)＝人口密度。
(二)逻辑运算逻辑运算的基本原理是布尔代数，这种逻辑分析几乎可以在所有的空间分析中得到应用。
它按属性数据的组合条件来检索其他属性项目或图形数据，以及进行空间聚类.(三)单变量分级分析属性的单变量分级分析是把单个属性作为变量，依据布尔逻辑方法分成若干个类别。
这种分析方法，可进行属性数据的合并式转换，把复杂的属性类别合并成简单的类别,以实现空间聚合(四)多变量统计分析多变量统计分析主要用于数据分类。
在GIS中存储的数据具有原始的性质，以便用户可以根据不同的使用目的，进行任意提取和分析，特别是对于观测和取样数据．随着采用的分类和内插方法的不同，得到的结果有很大的差异, 因此,在大多数情况下, 首先是将大量未经分类的属性数据输入信息系统的数据库，然后要求用户建立具体的分类算法，以获得所需要的信息。
1．变量筛选分析随着现代数据收集系统的不断改进，在一个取样点上常可以收集到几十种原始变量。
地理信息系统中的空间数据分析
地理信息系统中的空间数据分析在当今数字化的时代，地理信息系统（GIS）已经成为了我们理解和处理地理空间数据的重要工具。
其中，空间数据分析更是 GIS 的核心功能之一，它为我们提供了深入洞察地理现象、解决实际问题以及做出明智决策的能力。
空间数据分析是什么呢？简单来说，它是对具有空间位置和属性特征的数据进行分析和处理的过程。
这些数据可以包括地形地貌、土地利用、交通网络、人口分布等等。
通过对这些数据的分析，我们能够发现隐藏在其中的模式、关系和趋势。
比如说，我们想了解一个城市的商业布局是否合理。
通过空间数据分析，我们可以将各个商业点的位置与周边的人口密度、交通流量、竞争对手分布等因素结合起来进行综合考量。
如果发现某个区域人口密集但商业设施稀少，那么就可能意味着这里存在商业发展的机会。
空间数据分析的方法多种多样。
其中，缓冲区分析是一种常见的手段。
假设我们要研究一个工厂对周边环境的影响，就可以以工厂为中心建立一定半径的缓冲区，然后分析缓冲区内的土地利用类型、生态环境等要素，从而评估工厂可能带来的污染范围和影响程度。
叠加分析也是非常有用的。
比如，我们想要规划一个新的住宅区，就可以将土地利用图、地形坡度图、基础设施分布图等进行叠加，找出同时满足土地可用、地形平坦且基础设施便利的区域。
还有网络分析，它对于研究交通、物流等问题至关重要。
通过构建交通网络模型，我们可以计算出两点之间的最短路径、最优路径，评估交通拥堵情况，为交通规划和管理提供依据。
空间数据分析在许多领域都发挥着重要作用。
在城市规划中，它帮助规划师合理布局城市的功能分区，优化交通网络，提高城市的运行效率和居民的生活质量。
在环境保护方面，能够分析污染源的扩散范围，确定生态保护区的边界，为生态保护提供科学依据。
在农业领域，它可以评估土壤肥力、气候条件等因素，指导农作物的种植和农业资源的合理分配。
然而，要进行有效的空间数据分析并不是一件容易的事情。
首先，数据的质量和准确性至关重要。
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二、GIS中的数据分析
第1节空间数据分析
地理信息系统(GIS)与—般的计算机辅助制图(CAM／CAD)系统的主要区别在于GIS具有空间数据的分析、变换能力。
除一些基本的变换功能如数据更新、比例尺变换，投影变换外．主要的空间分析和变换功能为地理数据的拓扑和空间状况运算，属性综合运算，几何要素与属性的联合运算等。
为了完成这些运算，GIS一般都以用户和系统交互的形式提供以上分析处理能力。
应指出，栅格数据结构与矢量数据结构的空间分析方法有所不同。
一般来说，栅格结构组织数据的空间分析方法要简单一些。
下图以分级结构形式概括的各种空间分析类型和方法:
图: GIS空间分析方法
一、综合属性数据分析
GIS中属性数据一般采用关系型数据库管理，因此，关系数据库中各种分析功能都可以对属性性数据进行分析。
(一)数学计算
属性数据中的数字型数据可以进行“加”、“减”、“乘”、“除”、“乘方”等数学运算，以产生新的属性值，如人口数／图斑面积(km)＝人口密度。
(二)逻辑运算
逻辑运算的基本原理是布尔代数，这种逻辑分析几乎可以在所有
的空间分析中得到应用。
它按属性数据的组合条件来检索其他属性项目或图形数据，以及进行空间聚类.
(三)单变量分级分析
属性的单变量分级分析是把单个属性作为变量，依据布尔逻辑方法分成若干个类别。
这种分析方法，可进行属性数据的合并式转换，把复杂的属性类别合并成简单的类别,以实现空间聚合
(四)多变量统计分析
多变量统计分析主要用于数据分类。
在GIS中存储的数据具有原始的性质，以便用户可以根据不同的使用目的，进行任意提取和分析，特别是对于观测和取样数据．随着采用的分类和内插方法的不同，得到的结果有很大的差异, 因此,在大多数情况下, 首先是将大量未经分类的属性数据输入信息系统的数据库，然后要求用户建立具体的分类算法，以获得所需要的信息。
1．变量筛选分析
随着现代数据收集系统的不断改进，在一个取样点上常可以收集到几十种原始变量。
在这些变量中有许多是相互关联的，可以通过寻找一组相互独立的变量，使多变量数据得到简化，这就是变量筛选分析。
常用的变量筛选方法有主成分分析法、主因子分析法和关键变量分析法等。
主成分分析是以取样点作为坐标轴，以属性变量作为矢量矩阵，研究属性变量之间的亲疏关系。
主因子分析是以属性变量作为坐标轴，以取样点作为矢量矩阵,
通过以相似系数建立相关矩阵来研究取样点之间的亲疏关系。
关键变量分析则是利用同性变量之间的相关矩阵，通过由用户确定的阀值，从数据库变量全集合中选择
一定数量的关键独立变量，以消除其它
冗余的变量。
2. 变量聚类分析
所谓变量聚类分析就是一系列数据
观测点的属性交量，按其性质上的亲疏
远近程度进行分类。
二、缓冲区分析
缓冲区(BUFFER)分析即根据数据库中的点、线、面实体，在其周围建立一定宽度范围的缓冲区多边形(如下图)。
这是GIS空间分析的基本功能之一。
例如，断层影响带.
特征要求缓冲区宽度不同时的处理: 在进行缓冲区分析时，经常发生不同级别的同一类要素具有不同的缓冲区大小。
例如，在城市土地地价评估时，沿主要街道两侧的通达度、繁华度的辐射范围大．而小街道则较小．这与要素的类型和特点有关。
在建立这种缓冲区时，首先应建立要素属性表，根据不同属性确定不同的缓冲区宽度，然后再产生缓冲区.
三、空间合成叠置分析
空间信息(多边形网络叠置层)的合成叠置，就是把同一地区、同一比例尺的两幅或两幅以上的图层重叠在一起，产生新的空间图形或空间位置上新的属性(加、减、判别等)。
叠置后产生的新的图形属性就是原叠置相应位置处的图形对应属性的函数，可用下述关系式表达：
U＝f (A、B、C… )
式中A、B、C…表示原叠置层的图形的属性．f函数取决于各层上的属性与用户需要之间的关系。
(一)包含分析
包含分析主要用于确定点、线、面之间的相互联系，如确定某区域内矿井的个数，这是点与面之间的包含分析。
(二)多边形叠置
参加叠置分析的两个图层应都是矢量多边
形结构。
若需进行多层叠置，也是两两叠置后
再与第三层叠置，依次类推。
其中被叠置的多
边形为本底多边形，用来叠置的多边形为上覆
多边形，叠置后产生具有多重属性的新多边形
(右图)
多边形叠置的目的是通过区域多重属性的模拟，寻找和确定同时具有几种地理属性的分布区域；或是按照确定的地理指标，对叠置后产生的具有不同属性级的多边形进行重新分类或分级。
(三)栅格数据的叠置分析
栅格数据的叠置，有三种主要变换类型的函数关系，即点变换、区域变换和邻域变换。
四、网络分析
网络是一系列相互联结的弧段．形成物质、信息流通的通道。
例如；水从水库流向各种水渠；从发电厂经电网向用户供电；城市的道路网均构成网络.
网络分析的主要用途是：选择最佳路径；选择最佳布局中心的位置。
所谓最佳路径是指从始点到终点的最短距离或花费最少的路线；最佳布局中心位置是指各中心所覆盖范围内任一点到中心的距离最近或花费最小；网流量是指网络上从起点到终点的某个函数，如运输价格，运输时间等。
网络上任意点都可以是起点或终点。
第2节数字地面模型(DTM)与地形分析
一、DTM的概念与作用
数字地面模型是描述地面诸特性空间分布的有序数值阵列.
二、DTM的表示方法
1．数学分块曲面表示法
这种方法把地面分成若干个块，每块用一种数学函数，如博立叶级数多次多项式、随机布朗运动函数等，以连续的三维函数高平滑度地表示复杂曲面，并使函数曲面通过离散采样点。
2．规则格网表示法
规则格网表示方法是把DTM表示成高程矩阵，它来源于直接规则矩形格网采样点或由规则或不规则离散数据点内插产生。
由于计算机对矩阵的处理比较方便．特别是以栅格为基础的GIS系统中高程矩阵已成为DTM最通用的形式。
3．不规则三角网(TIN)表示法
不规则三角网(TIN)是专为产生DTM数据而设计的一种采样表示系统。
它克服了高程矩阵中冗余数据的问题，而且能更加有效地用于各类以DTM为基础的计算。
因为了DTM可根据地形的复杂程度来确定采样点的密度和位置，能充分表示地形特征点和线，从而减少了地形较平坦地区的数据冗余。
TIN表示法利用所有采样点取得的离散数据，按照优化组合的原则，把这些离散点(各三角形的顶点)连接成相互连续的三角面(在连接时，尽可能地确保每个三角形都是锐角三角形或是三边的长度近似相等)，如下图。
三、DTM的空间内插方法
DTM空间内插的概念十分简单，即在一个由x、y坐标平面构成的二维空间中，由已知若干离散点的高程，估算待内插点的高程值。
由于DTM采样的数据点呈离散分布形式，或是数据点虽按格网排列，但格网的密度不能满足使用的要求，这就需要以数据点为基础进行插值运算。
DTM内插按插点分布范围，可分为分块内插、剖分内插和单点移面内插三类，见下图。
常用的内插方法有：
1．二元多项式拟合内插（趋势面拟合）
2．二元样条函数内插
3．距离加权平均内插
4．KRIGGING算法
四、DTM地形分析
尽管DTM的应用十分广泛，但地形分析是其基本应用，其它应用都可由此推演、扩展。
地形分析的内容有地形因子提取、地表类型分类以及剖面团的绘制等。
(一)地形因子的自动提取
1．坡度和坡向分析：坡度定义为水平面和地形表面之间夹角的正切值；坡向为坡面法线在水平面上的投影与正北方向的夹
角。
坡度和坡向的计算通常在3×3个DTM格网窗口中进行。
2．地表粗糙度计算：地表粗糙度是反映地表的起伏变化和侵蚀程度的指标，一般定义为地表单元的曲面面积与其在水平面
上的投影面积之比。
但根据这种定义，对光滑而倾角不同的斜
面所求出的粗糙度，显然不妥当。
实际应用中，以格网顶点空
间对角线L1和L2的中点距离来表示地表粗糙度，值愈大，说
明4个顶点的起伏变化也愈大。
3．高程变异分析：高程变异是反映地表单元格网各顶点高程变化的指标，它以格网单元顶点的标准差与平均高程的比值来
表示。
4．谷脊特征分析：谷和脊是地表形态结构中的重要部分。
谷是地势相对最低点的集合，脊是地势相对最高点的集合。
(二)地形剖面图的绘制
DTM表示了—个区域地形的整体状况。
在应用中经常需要了解从地面上一点至另一点沿途的地形变化情况，如通视性、地貌轮廓形状、斜坡特征、地表切割强度等，这就需要绘制地形剖面图。
(三)真实感地形表示
把地形表面以真实感强的三维图形表示出来。
若把地形表示成色调连续变化的三维图像，则在土地景观设计、森林覆益模拟等应用中更适用、美观和形象。
其处理过程是：透视变换；色调计算，隐藏面消除；图形输出等。
（四）泰森多边形分析
第三节数据输出与自动制图（略）。