GIS空间分析技术在地理数据处理中的应用研究.
空间分析在地理学研究中的应用
空间分析在地理学研究中的应用地理学作为一门研究地球表面和自然现象的学科，具有广泛的研究领域。
而空间分析则是地理学中一种重要的研究方法和工具。
空间分析通过对地理现象的位置、空间关系和分布特征等方面进行统计和分析，可以揭示地理现象之间的关联和模式。
本文将探讨空间分析在地理学研究中的应用及其影响。
首先，空间分析在地理学中的一个重要应用是地理信息系统（GIS）的建立和应用。
GIS通过建立空间数据库，将空间数据与属性数据进行综合分析和展示，可以有效地研究地理现象的空间分布和特征。
例如，在城市规划中，可以利用GIS对城市内不同功能区域的分布进行分析，从而为城市规划决策提供科学依据。
同时，GIS还可以通过空间分析，研究地质灾害、气候变化等自然灾害现象的时空分布规律，为防灾减灾提供支持。
其次，空间分析在地理学研究中还可以帮助揭示地理现象之间的关联和相互作用。
地理现象往往是相互关联的，这种关联可以通过空间分析方法进行刻画和解释。
例如，研究城市人口迁移时，可以通过空间分析方法找出人口迁移的源地与目的地之间的空间联系，并研究其影响因素和模式。
又如，在生态学研究中，空间分析可以帮助识别生态系统中的功能区域和生态廊道，从而推动生态保护和恢复。
此外，空间分析还可以帮助研究地理现象的时空演化过程。
地理现象往往随着时间的推移而发生变化，这种变化可以通过时空分析方法进行追踪和研究。
例如，通过对历史地图的分析和比较，可以研究城市演化过程中的城市扩张、空间格局变化等问题。
再如，在环境变化研究中，可以利用卫星遥感数据进行时空分析，揭示土地利用变化、湿地退化等问题的演化规律。
此外，空间分析在地理学研究中还可以帮助优化资源配置和决策支持。
地理现象的空间分布和特征往往与资源配置和决策密切相关。
空间分析通过揭示地理现象的空间分布规律，可以指导优化资源配置和决策制定。
例如，在交通规划中，可以利用空间分析方法确定交通网络建设的优先顺序和策略。
又如，在农业发展中，可以利用空间分析方法优化农田布局和农作物种植结构，提高农业生产效益。
地理信息系统技术在测绘数据处理与分析中的应用
地理信息系统技术在测绘数据处理与分析中的应用地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）技术是一种旨在收集、管理、处理和分析空间地理数据的工具。
它集成了遥感、地理测量、地理数据库等多种技术，广泛应用于各个领域，其中包括测绘数据处理与分析。
在测绘领域中，地理信息系统技术的应用已经深入到数据采集、处理和分析的各个环节。
首先，GIS可以通过利用遥感技术获取的卫星图像和航空照片等高清影像数据，进行地物提取和分类。
通过图像解译和特征提取等算法，可将复杂的卫星图像和航空照片中的建筑物、道路、植被等地物元素提取出来，并自动生成矢量要素数据，为地理信息的收集和分析提供基础。
其次，地理信息系统技术可以对测绘数据进行管理和整合，从而形成数字地图和地理数据库。
通过数字化处理，可以将传统的纸质地图转换为电子化的地图，通过GIS软件进行管理和查询。
同时，可以将测绘成果与其他空间数据集进行关联，并建立地理数据库，以实现多源数据的集成和共享。
这一方面大大提高了地图制作的效率和准确性，另一方面也为地理数据的进一步分析和应用提供了便利。
地理信息系统技术的第三个重要应用领域是测绘数据的分析与挖掘。
GIS软件提供了丰富的空间分析功能，可以通过对地理数据的统计和建模，解决各种测绘数据分析的问题。
例如，可以通过对测量数据进行空间差值分析，进而提取地形特征和地貌变化；也可以通过空间插值算法，对野外测量数据进行网格化处理，得出连续分布的地理数据；还可以通过地理数据的缓冲区分析、空间叠加等功能，研究地理现象的关联性和空间分布规律。
这些功能不仅可以为工程规划和环境评估提供支撑，还可为自然资源的合理开发和利用提供科学依据。
此外，地理信息系统技术还可以与其他相关技术相结合，提高测绘数据处理与分析的效能。
例如，在地理测绘中，利用全球定位系统（Global Positioning System，简称GPS）进行数据的采集和定位，将野外测量数据直接输入到GIS软件中，提高数据的准确性和实时性。
空间统计模型在地理信息系统中的应用研究
空间统计模型在地理信息系统中的应用研究地理信息系统（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计算机系统。
它将地理数据与空间统计模型结合起来，为我们提供了一个强大的工具，用于解决各种与地理空间相关的问题。
本文将探讨空间统计模型在地理信息系统中的应用，并分析其在不同领域的实际应用效果。
一、空间统计模型简介空间统计模型是一种用来分析地理空间数据的数学工具。
它将统计学和空间分析相结合，旨在研究地理现象在空间上的分布规律和相互关系。
空间统计模型可以用来描述地理现象的空间自相关性、空间的集聚程度、空间的离散程度等。
常用的空间统计模型包括Geary's C指数、Moran's I指数、Getis-Ord G指数等。
二、地理信息系统中的空间统计模型应用1. 空间自相关性分析空间自相关性分析是研究地理现象在空间上的自相关性的一种方法。
通过计算相关性指数，可以确定地理现象是否表现出空间相关性。
空间自相关性分析在城市规划、环境保护、资源管理等领域具有重要意义。
例如，在城市规划中，我们可以利用空间自相关性分析来评估城市不同区域的发展状况，从而制定合理的规划方案。
2. 空间插值空间插值是一种通过已知数据点推断未知数据点的方法。
在地理信息系统中，许多地理现象在空间上是离散的，而插值技术可以通过一定的数学模型，对这些离散数据进行补充和推断。
常用的空间插值方法包括反距离权重法、克里金插值法、样条插值法等。
空间插值在地质勘探、气候预测、土地利用规划等领域应用广泛。
3. 空间聚类分析空间聚类分析是一种将相似的空间对象归为一类的方法。
通过空间聚类分析，可以发现地理现象的集聚特征，揭示背后的规律。
在交通规划、犯罪预测、疾病传播等领域，空间聚类分析被广泛应用。
例如，在交通规划中，我们可以利用空间聚类分析找出交通事故高发区域，从而采取相应的交通管理措施。
GIS空间分析的应用
GIS空间分析的应用GIS（地理信息系统）空间分析是利用地理信息技术和空间分析方法进行地理数据处理和解释的过程。
它将地理数据与地理空间分析方法相结合，可以帮助我们更好地了解地理现象和解决地理问题。
以下是几个GIS空间分析的应用示例。
1.土地利用规划：GIS空间分析可以用于城市规划部门进行土地利用规划。
通过分析土地的不同属性和地理位置，可以确定适合建设住宅、商业区、工业区等区域，以及环境保护区。
它还可以预测土地利用变化趋势，帮助规划部门做出合理的决策。
2.灾害风险评估：GIS空间分析可以用于评估地区的灾害风险，如洪水、山火、地震等。
通过分析地形、水文、气象等数据，并结合历史灾害数据，可以确定潜在的风险区域，并制定应对措施。
这可以帮助政府部门和救援机构更好地做出预警和应对灾害的决策。
3.交通网络规划：GIS空间分析可以用于交通网络规划，帮助优化道路网、公共交通系统和物流运输网络。
通过分析交通流量、道路状况、人口分布等数据，可以确定最佳交通路径，减少交通拥堵和运输成本。
这对于城市交通局和物流公司来说，可以提高交通效率和节约资源。
4.环境保护和资源管理：GIS空间分析可以用于环境保护和自然资源管理。
通过分析土壤类型、植被分布、水源位置等数据，可以确定环境敏感区域和野生动植物栖息地。
这可以帮助环保部门和自然保护组织制定保护计划，并监测资源利用情况。
5.市场分析和商业决策：GIS空间分析可以用于市场分析和商业决策。
通过分析人口密度、消费行为、竞争对手位置等数据，可以确定最佳的商业定位和市场细分。
这可以帮助企业决策者更好地了解潜在客户和市场需求，制定市场营销策略。
总之，GIS空间分析是一种强大的地理信息处理工具，可以在各个领域中发挥重要作用。
它能够通过整合、分析和解释地理数据，帮助我们更好地了解地理现象，预测未来趋势，并做出合理的决策。
无论是城市规划、自然资源管理还是市场分析，GIS空间分析都可以为我们提供更准确和全面的地理信息支持。
地理信息技术中的空间数据处理与应用
地理信息技术中的空间数据处理与应用地理信息技术在现代社会中得到了广泛的应用，其核心就是处理和分析空间数据。
空间数据是指带有地理位置信息的数据，如地图、卫星影像、GPS轨迹等。
在地理信息技术中，空间数据处理是一项重要的工作，处理好的空间数据可以为我们提供更全面、更精细、更实时的地理信息服务。
本文将从以下几个方面讨论地理信息技术中的空间数据处理和应用。
一、空间数据处理的基本方法空间数据处理有多种基本方法，如数据获取、数据存储、数据处理和数据分析等。
首先，数据获取是指通过各种手段获取空间数据，例如地图扫描、卫星遥感、GPS采集等。
其次，数据存储是指将获取到的空间数据保存到数据库或文件中。
数据处理是指对存储的空间数据进行处理和清洗，如数据格式转换、数据拼接、数据过滤等。
最后，数据分析是指运用各种算法和模型对处理后的空间数据进行分析、统计和建模，以得出有益的信息。
二、空间数据处理的常用软件工具空间数据处理需要运用各种专业软件工具，下面介绍几种较为常用的软件。
1. ArcGISArcGIS是目前世界上最为流行的 GIS 软件，具有丰富的功能和工具，如地图制作、空间分析、地图输出等。
ArcGIS可以通过空间数据的 2D、3D 可视化和分析来深入理解各种地理现象。
2. QGISQGIS是一种免费且开源的 GIS 软件，具有几乎与ArcGIS同样的功能和工具，可以处理多种地理数据格式。
此外，QGIS还支持插件机制，用户可以根据自己的需求自主开发和安装插件。
3. GeoServerGeoServer是一款基于开源的 Java Web 开发框架的空间数据发布和共享软件，可以将存储在多种数据源中的空间数据发布为标准的Web服务接口（WMS、WFS 等）。
三、空间数据的应用场景空间数据处理和分析可以应用于多种场景，包括城市规划、环境科学、农业、地质勘探等。
1. 城市规划城市规划领域是空间数据处理和分析的一个重要应用方向。
地理信息科学中的空间数据分析与应用
地理信息科学中的空间数据分析与应用地理信息科学是一门研究地球表面空间分布规律、地球表面特征及其相互关系的学科，而空间数据分析则是地理信息科学领域中至关重要的一部分。
空间数据分析是指对地理现象和空间数据进行收集、存储、处理、分析和可视化的过程，通过对空间数据进行深入挖掘和分析，可以揭示出地理现象背后的规律和趋势，为决策制定和问题解决提供科学依据。
本文将重点探讨地理信息科学中的空间数据分析与应用，介绍空间数据分析的基本概念、方法和工具，并探讨其在各个领域中的应用。
空间数据分析的基本概念空间数据分析是指对地理现象和空间数据进行收集、存储、处理、分析和可视化的过程。
在地理信息系统（GIS）领域，空间数据通常包括点、线、面等几何要素以及这些要素所携带的属性信息。
空间数据分析主要包括空间关系分析、空间模式分析、空间插值分析等内容。
通过对空间数据进行分析，可以揭示出地理现象之间的关联性和规律性，为决策制定提供科学依据。
空间数据分析的方法空间数据分析的方法主要包括空间统计方法、空间插值方法、空间关系模型等。
其中，空间统计方法是对地理现象在空间上的分布规律进行统计和分析，包括点模式分析、线模式分析和面模式分析等；空间插值方法是通过已知点的属性值推算未知点的属性值，常用的插值方法包括克里金插值、反距离加权插值等；空间关系模型则是研究地理现象之间的相互作用和联系，包括接近性分析、连接性分析等。
这些方法结合起来，可以全面深入地挖掘空间数据中蕴含的信息。
空间数据分析工具在实际应用中，为了更高效地进行空间数据分析，需要借助专业的软件工具。
目前市面上比较流行的GIS软件包括ArcGIS、QGIS、SuperMap等，这些软件提供了丰富的功能和工具，可以满足不同领域对于空间数据处理和分析的需求。
除了专业GIS软件外，还有一些统计软件如R语言、Python等也可以进行空间数据处理和分析，通过编写代码实现复杂的空间数据挖掘任务。
空间数据分析在城市规划中的应用在城市规划领域，空间数据分析发挥着重要作用。
地理信息系统中的数据处理及应用研究
地理信息系统中的数据处理及应用研究地理信息系统（Geographic Information System, 简称GIS）是一种能够对空间和属性数据进行处理、分析、存储、查询和显示的工具。
GIS技术以其强大的空间分析功能，成为地理信息处理、地理数据管理、以及地理信息应用的重要手段之一。
作为诸多应用的基础，GIS中的数据处理及其应用显得尤为重要。
数据处理是指将繁杂的地理数据处理成可视的地图，使我们可以对空间和属性进行分析、查询和显示；数据应用则是指GIS在各个领域的运用，包括环境保护、城市规划、交通运输等。
一、数据处理GIS数据处理是GIS的基本工作之一，目的是对不同来源的数据进行整合和转换，使其符合GIS的数据格式标准。
数据处理包括数据质量控制、数据预处理、数据转换等环节。
下面将简单介绍几种常用的数据处理方法。
1.1 数据质量控制数据质量控制是GIS数据处理中最关键的一个环节。
数据质量直接关系到地图的精度、可靠性和可用性。
对GIS数据进行质量控制，可以预防数据中误差、缺漏和不一致等问题。
数据质量控制通常包括精度和完整性两个方面。
在精度方面，要求数据的几何精度和拓扑精度符合GIS的标准，并且数据中不应包含错误的拓扑信息。
在完整性方面，要求数据完整，无丢失。
1.2 数据预处理数据预处理是指对原始数据进行预处理，使其符合GIS的使用要求。
数据预处理包括数据格式化、投影转换、数据加密和数据压缩等。
其中，数据格式化是将原始数据转换为GIS常用格式；投影转换是将数据从一种坐标系转换到另一种坐标系；数据加密是对数据进行加密，保障数据的安全性；数据压缩是对大型数据进行压缩，降低数据处理所需存储空间。
1.3 数据转换数据转换是指将信息从一种格式转换为另一种格式。
数据转换可以是非结构化到结构化，也可以是结构化到非结构化。
常见的数据转换包括文本到图形、图形到文本、矢量到栅格和栅格到矢量等。
二、数据应用GIS数据应用是将GIS技术应用于各种领域的实际应用。
地理信息系统中的空间数据分析方法研究
地理信息系统中的空间数据分析方法研究随着科技的不断进步，地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）在各行各业中得到了越来越广泛的应用。
GIS是一种以空间数据为基础的信息系统，它可以对现实世界中的现象进行收集、存储、管理、分析和表达。
而空间数据分析则是GIS的重要组成部分，它主要是指对空间数据进行统计、空间模式识别、空间关系确定、空间推理和预测等方面的操作。
本文将从空间数据分析方法的研究角度出发，探讨如何在GIS中开展空间数据分析。
一、空间数据分析方法简介1. 空间数据分析的概念空间数据分析是指将统计学、地理学和计算机科学等相关学科方法应用到空间数据的分析中。
它主要包括两个方面：第一是对空间属性的描述，包括地形、地貌、水文、气象等方面；第二是对空间现象的分析，包括地理现象、环境现象、经济现象等方面。
2. 空间数据分析方法的分类针对空间数据分析的多样性，科学家们提出了众多的分析方法，从整体上来看，它们可以分为以下几类：（1）空间统计分析：利用概率论、统计学和计算机科学技术把空间变换为可测的量，分析空间现象的规律性和随机性。
（2）空间模式识别：通过对空间数据的分类、聚类、分级等方法，确定空间对象及其关系的类型、数量和分布规律。
（3）空间关系确定：确定一定范围内的空间模式和空间特征之间的关系，包括空间相似性、交互作用、空间结构等。
（4）空间推理和预测：通过构建模型，对现象进行推理和预测。
二、空间数据分析方法的应用GIS中空间数据分析方法的应用很广泛，主要涉及以下几个方面：1. 地质勘探在地质勘探中，GIS和空间数据分析方法可以用来寻找矿产、石油、天然气等资源，同时可以分析地质地形、地下水、震动等信息，为决策者提供数据支持。
2. 城市规划与土地利用GIS可以将城市的各类地形及用途数据进行收集和分析，从而更好地理解和规划城市。
例如可以确定最适合建造公园、小区、商场等项目的地点，同时还可以制定有关建筑法规、公共安全等方面的政策。
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第9卷第5期2007年10月地球信息科学GEO-INFORMATION SCIENCEVol.9,No.5Oct.,2007收稿日期:2007-01-18;修回日期:2007-07-18.作者简介:杨海军(1975-,博士研究生,专业方向GIS 。
E-mail:***************.cnGIS 空间分析技术在地理数据处理中的应用研究杨海军,邵全琴(中国科学院地理科学与资源研究所资源环境数据中心,北京100101摘要:地理空间数据GIS 的处理中,空间分析是其分析、模拟、预测和调控过程的基础理论和技术。
空间分析大量时空模型的建立与应用是地学分析区域性或全球性地理问题的重要手段,是新的挑战和机遇。
作者从空间分析的定义及空间分析的应用研究出发,认为现代地理学的应用离不开空间分析的支撑;另外空间分析日趋成为自然地理学深化研究、应用的重要技术途径。
地学数据GIS 的分析处理,须与有空间特征的时空模型、数据挖掘、可视化技术整合,以及关注多维信息空间要素关联性的多元应用。
关键词:地理空间数据;空间分析;地理信息系统;自然地理1引言地理空间数据是地学研究的重要依据。
随着社会经济的不断发展,地理信息系统(GIS 的空间分析(Spatial Analysis使地学的研究发生了深刻的变革。
它们已广泛地应用于国土、农林、水、以及矿产资源的勘探与调查、地质环境评价、地质环境整治和管理。
GIS 空间分析成为地学定量化和动态研究的重要工具,为地学应用研究提供了技术支撑。
众所周知,自然界的每类物体都有其各自的特征和变化规律,它们既相互独立又互相联系和彼此制约。
对地理空间分析,应在此基础上对物体间的空间关系和物体的空间行为进行多元的综合分析。
GIS 空间分析可以揭示隐藏在空间数据之后的重要信息或一般规律。
地理空间分析应以地理空间为对象,侧重于空间信息的提取和空间信息传输[1],分析地理目标的位置和形态特征。
因此,它是一个空间知识发现和挖掘的过程;是基于地理对象空间布局的地理数据分析技术。
从传统的地理信息统计与数据分析的角度来看,可将空间分析分为3部分:统计分析、地图分析和数学模型。
2地学空间信息的特征和功能在自然要素中,任何信息均包含有空间、时间、属性特征,如河道演变反映了空间形态特征随时间变化性质等。
因此空间分析的对象涵盖了空间信息空间轴的过程。
一般来说,空间信息具有以下的特殊性:(1空间信息是特殊类型的信息。
空间信息包括:定位信息,如采样点、交通线、人口统计单元等点、线、多边形空间位置信息和具有空间定位的属性信息。
(2空间信息之间的特殊关系。
包括空间自相关,即一个空间单元内的信息与其周围单元信息有相似性;空间单元的连通性。
空间信息的处理技术包括:点格局分析、定位属性分析及相互关系分析等。
由于样本数据的依赖性和数据的多维性使得其难以直接使用经典统计方法和时间序列分析[2]。
目前空间分析方法一般有基于空间图形数据的分析计算;基于非空间属性的数据运算及空间和非空间数据的联合运算。
它们具体包括:空间信息量算,空间信息分类(如叠加分析、网络分析、拓扑分析、缓冲分析和统计分析等。
空间分析具体实现的功能[3]主要有①空间特征的几何分析功能:通过数据集合的几何分析方法,确定空间要素多重属性5期杨海军等:GIS空间分析技术在地理数据处理中的应用研究的特征及其相互的关系,分为包含分析、多边形叠置分析和泰森多边形分析等。
②网络分析功能:空间网络分析是指对地理网络(如交通网络、城市基础设施网络(如各种网线、电力线、电话线、供排水管线等等进行地理分析和模型化,目的是研究筹划一项网络工程如何安排,并使其运行效果最佳。
在GIS 中,网络分析则是通过考察网络元素的空间及属性数据,以数学理论模型为基础,对网络的性能特征进行多方面的一种分析计算,包括路径分析、资源分配、连通分析、流分析等。
③数字图像的分析。
④地形分析与多元分析。
它是地学研究中最为常用的分析方法,利用地形分析可进行地形因子的自动提取(如坡度、坡向等,地表形态的自动分类和典型剖面的绘制和分析等。
高精度的DEM还可以用来对遥感图像进行几何精校正。
多元分析则包括一些多变量统计分析中常用的模型,如聚类分析、判别分析、主成分分析等。
空间分析的实现一般有认知、解释、预报与决策几个层次[4]:①认知,对空间数据进行有效获取和科学的组织描述,利用空间数据来再现事物本身。
例如由管线的平面图绘制纵、横剖面图;②解释,理解并解释空间数据的背景过程,认识事件的本质规律,例如住房价格中的地理邻居效应;③预报,了解、掌握事件发生的规律后,运用预测模型对未来的状况做出合理推测。
例如预测传染病的爆发;④宏观决策和调控,根据空间分析结果做出合理决策,调控地理空间上发生的事件,如合理分配资源等。
可见,目前的地理空间分析应用的深度和广度在不断拓展之中。
地学空间数据具有复杂性、多样性[5],随着空间分析数学概念与方法的引入,空间分析对地理学数据的定量分析能力不断增强。
空间分析对地学数据的分布式特征、多尺度特征、空间拓扑特征等能进行有效地分析,如研究土地利用变化,包括时间变化、空间变化和质量变化等信息,以解决土地覆被状况的改变,同时分析陆地生态系统的碳循环及全球气候变化。
研究表明,从定量分析的角度上看,空间分析在自然地理综合研究中的以下几个方面获得了极大的发展:(1空间统计格局。
例如:物种的空间分布以及遥感影像上识别对象的空间分布;(2空间过程模拟。
例如:洪水演进、流行病传播、大气环流形成等;(3空间相互影响。
例如:多种污染物迁移转化、空间相互作用等;(4空间运筹。
例如:水资源时空配置、污染物时空优化、空间监测采样优化设计等。
3地理空间海量数据挖掘及地学可视化时空应用分析数据库中隐藏着大量的知识,必须通过一定的加工才能提炼出来,因此需要各种技术手段对其进行处理。
海量空间数据挖掘和地学可视化都是基于地理空间分析进行的,它们共同成为空间信息处理的重要手段和关键技术,在地理学中发挥着很大的作用。
而且,随着新技术的引进,赛博空间作为对多维虚拟空间描述的概念也在地理空间分析中得以应用,成为地理空间分析方法发展的一个新方向。
3.1地理空间数据挖掘与空间分析地表形态、特征等的复杂性决定了地理空间数据结构的多样性以及数据的海量[6]。
通过数据挖掘技术将获得有用的隐含知识和地理规律。
从数据库中可以挖掘到的知识诸如[8]:*空间分布规律,包括垂直分布规律、水平分布规律以及垂直水平方向的联合分布规律。
*空间关联规则。
为空间目标间相邻、相连、共生、包含等空间关联规则。
*空间聚类规则。
如特征相近的空间目标聚类成上一级类的规则,可用于空间概括和综合。
*空间特征规则。
某类或几类空间目标的几何和属性的普遍特征,即共性的描述。
*空间区分规则。
两类或多类目标间几何的或属性的不同特征。
*空间演变规则。
空间目标依时间的变化规则,即哪些地区易变,哪些地区不易变,哪些目标易变及怎么变,哪些目标固定不变[7]。
*有关目标的几何信息。
如利用目标的位置、形状大小、分布等有关信息,通过归纳和演绎的方法就可以获得该目标的规律性几何信息知识。
从上面可以看出它们是须遵循的基本规则,也是地学空间数据处理分析应用的重要数据。
但对于其应用务必因时因地选择。
空间数据挖掘技术按功能划分可分为三类:描述、解释、预测。
描述性的模型将空间现象的分布特71・・地球信息科学2007年征化,如空间聚类,聚类算法通过检测数据判断“隐藏属性”,常用的方法包括k-means算法、分层凝聚法及采用估算最大值法使适应数据可能的混合模型。
解释性的模型用于处理空间关系,如处理一个空间对象和影响其空间分布的因素之间的关系,其算法有Agrawal等人提出的AIS、SETM算法及后来改进的算法Apriori和AprioriTid。
预测型的模型用来根据给定的一些属性预测某些属性。
预测型的模型包括分类、回归等,广泛使用的方法有决策树、神经网络、径向基础函数等。
数据挖掘技术的聚类、分类、关联规则等都可扩展应用到空间数据库。
在地学领域实践应用中,空间数据挖掘已经取得了一些令人瞩目的成果,其主要应用在以下几方面:图像解译与信息提取、时空模型分析、地理空间的交互和运动等。
如贾泽露等应用空间数据挖掘技术于土地定级估价,其为未来土地信息系统智能化发展的一个方向[7]。
贾泽露等采用决策树算法的数据挖掘技术,首先使用Descartes系统对空间目标分类分级,然后将数据导入Kepler数据挖掘工具,利用其中的算法生成决策并以图形的形式显示。
通过决策树图形、规则与地图动态连接决策树中的各结点、得到的规则与地图上的空间目标分类结果相关联。
通过这种动态交互式操作,来分析空间目标的分类结果,从而更加深入地了解分类分级问题的内在结构和意义。
利用空间数据挖掘的决策树算法进行土地定级估价工作在理论上是可行的,并且与传统方法相比,具有更强的理解空间数据、发现空间联系、空间数据与非空间数据之间关系的能力以及处理缺失和错误数据的独特优势。
地理学界空间分析的学者认为,虽然数据挖掘技术偏向于自动化处理空间数据,但其发展方向必须从理论上研究地理环境下空间数据特征对于研发新工具或者改进一般数据挖掘工具的影响,然后将数据挖掘技术放到地理信息科学的大框架中来,同现有的分析方法和工具相结合,研究它对地理科学的影响。
3.2地学可视化的GIS空间分析地学可视化是把有关地学的数据转换成人的视觉可感受的计算机图形图像,并进行数据查询计算和地学分析的过程,用来解决大量的科学数据与缺乏有效的解释之间的矛盾[8]。
可视化是使用具体的视觉表达空间图解,从而最大限度地利用与人类视觉能力相关的信息处理能力。
由于地理空间数据不仅仅是在现有的多维数据中简单的加入空间三维坐标,同其他属性不同,空间各维数据是相互关联且不可以分开处理的;其次,由于时空模型的高度复杂性,空间知识的提取更加困难;此外,由于一般用户对数据挖掘方法并不熟悉,使用中往往不能正确选取合适的方法,对于结果的解释也可能有所偏差。
对于此,可视化技术可以部分地加以改进和解决。
可视化技术同空间数据挖掘技术的结合能更好地解决这些问题。
陈崇成等利用GIS空间分析和可视化技术相结合,对福清市土地利用改造规划因子进行了空间分析[8]。
陈崇成等开发了空间数据管理、空间应用模型分析和可视化空间决策支持于一体的土地适宜性评价与利用空间决策信息系统。
该方法利用了GIS环境中特有的空间分析功能和空间数据可视化表达方式,将土地改造规划模拟分为3个步骤,即单目标土地多因子适宜性评价—单目标土地利用改造模拟—多目标土地利用改造规划。
其中空间应用分析模型包括:土地适宜性多因子评价模型、地块紧凑度模型。
该方法充分利用了可视化技术在空间分析中作用,考虑了各种自然、社会经济条件和土地利用现状等因素情况下的土地适宜性多因子空间分析,得出考虑地块紧凑度的单目标和多目标土地利用改造规划初步方案,为土地管理、优化土地利用结构和布局,制定土地利用总体规划以及因地制宜地合理利用后备土地资源提供定量分析依据。