GIS空间分析原理与方法 用空间聚类分析中国南部地名
实验九、用空间聚类法分析中国南部地名
—xxxxxxxx xxx 一、实验目的
通过对本实习的学习，应达到以下几个目的：
(1)加深对空间聚类分析基本原理、方法的认识；
(2)熟练掌握ARCGIS下进行空间聚类分析的技术方法。
(3)结合实际、掌握利用空间聚类分析方法解决地学空间分析问题的能力。
二、实验准备
软件准备：ArcMap
数据准备：
钦州市所有乡镇的点数据qztai；
钦州市留个县的面数据qzcnty。
三、实验内容及步骤
3.1 用ArcGIS准备SaTScan软件需要的数据
3.1.1 将e00文件转为coverage文件
（1）双击ArcCatalog—View——Toolsbars——ArcView 8X Tools——Import from Interchange File。
3.1.2 准备控制文件
打开ArcMap，加载数据.
添加字段：
计算：
3.1.3 准备坐标文件
(1) 选择ArcToolBox).
(2)选择Data Management Tools——Features——Features to Point
重计算坐标：
3.1.4 将qztai 图层属性表导出
(1)右击属性表下方的Options ： (2选择Export.
(3)设置导出文件名为qztai.dbf
3.2 用SaTScan执行空间聚类分析3.2.1 运行软件
3.2.2 使用Import Wizard来定义事件文件
参数配置如图所示：
3.2.3 定义非事件文件盒坐标文件
配置如图所示：
配置后的结果图：
3.2.4 执行空间聚类分析
3.3 分析结果的制图
3.3.1 数据准备
双击ArcMap，加载数据.
数据连接：
3.3.2 集聚圈状态可视化
如图配置参数：
3.3.3 标识集聚圈范围
激活编辑工具条，画两个圆：
如图配置参数。
四、实验总结
arcgis栅格数据空间分析实验报告课案
实验五栅格数据的空间分析 一、实验目的 理解空间插值的原理，掌握几种常用的空间差值分析方法。 二、实验内容 根据某月的降水量，分别采用IDW、Spline、Kriging方法进行空间插值，生成中国陆地范 围内的降水表面，并比较各种方法所得结果之间的差异，制作降水分布图。 三、实验原理与方法 实验原理：空间插值是利用已知点的数据来估算其他临近未知点的数据的过程，通常用于将 离散点数据转换生成连续的栅格表面。常用的空间插值方法有反距离权重插值法（IDW）、 样条插值法（Spline）和克里格插值方法（Kriging）。 实验方法：分别采用IDW、Spline、Kriging方法对全国各气象站点1980年某月的降水量 进行空间插值生成连续的降水表面数据，分析其差异，并制作降水分布图。 四、实验步骤 ⑴打开arcmap，加载降水数据，行政区划数据，城市数据，河流数据，并进行符号化，对 行政区划数据中的多边形取消颜色填充 ⑵点击空间分析工具spatial analyst→options，在general标签中将工作空间设置为实验数据所在的文件夹
⑶点击spatial analyst→interpolate to raster→inverse distance weighted，在input points下拉框中输入rain1980，z字段选择rain，像元大小设置为10000 点击空间分析工具spatial analyst→options，在extent标签中将分析范围设置与行政区划一致，点击spatial analyst→interpolate to raster→inverse distance weighted，在input points下拉框中输入rain1980，z 字段选择rain，像元大小设置为10000
空间聚类的研究现状及其应用_戴晓燕
空间聚类的研究现状及其应用＊ 戴晓燕1 过仲阳1 李勤奋2 吴健平1 (1华东师范大学教育部地球信息科学实验室 上海 200062) (2上海市地质调查研究院 上海 200072) 摘 要 作为空间数据挖掘的一种重要手段,空间聚类目前已在许多领域得到了应用。文章在对已有空间聚类分析方法概括和总结的基础上,结合国家卫星气象中心高分辨率有限区域分析预报系统产品中的数值格点预报(HLAFS)值,运用K-均值法对影响青藏高原上中尺度对流系统(MCS)移动的散度场进行了研究,得到了一些有意义的结论。 关键词 空间聚类 K-均值法 散度 1 前言 随着GPS、GI S和遥感技术的应用和发展,大量的与空间有关的数据正在快速增长。然而,尽管数据库技术可以实现对空间数据的输入、编辑、统计分析以及查询处理,但是无法发现隐藏在这些大型数据库中有价值的模式和模型。而空间数据挖掘可以提取空间数据库中隐含的知识、空间关系或其他有意义的模式等[1]。这些模式的挖掘主要包括特征规则、差异规则、关联规则、分类规则及聚类规则等,特别是聚类规则,在空间数据的特征提取中起到了极其重要的作用。 空间聚类是指将数据对象集分组成为由类似的对象组成的簇,这样在同一簇中的对象之间具有较高的相似度,而不同簇中的对象差别较大,即相异度较大。作为一种非监督学习方法,空间聚类不依赖于预先定义的类和带类标号的训练实例。由于空间数据库中包含了大量与空间有关的数据,这些数据来自不同的应用领域。例如,土地利用、居住类型的空间分布、商业区位分布等。因此,根据数据库中的数据,运用空间聚类来提取不同领域的分布特征,是空间数据挖掘的一个重要部分。 空间聚类方法通常可以分为四大类:划分法、层次法、基于密度的方法和基于网格的方法。算法的选择取决于应用目的,例如商业区位分析要求距离总和最小,通常用K-均值法或K-中心点法;而对于栅格数据分析和图像识别,基于密度的算法更合适。此外,算法的速度、聚类质量以及数据的特征,包括数据的维数、噪声的数量等因素都影响到算法的选择[2]。 本文在对已有空间聚类分析方法概括和总结的基础上,结合国家卫星气象中心高分辨率有限区域分析预报系统产品中的数值格点预报(HLAFS)值,运用K-均值法对影响青藏高原上中尺度对流系统(MCS)移动的散度场进行了研究,得到了一些有意义的结论。 2 划分法 设在d维空间中,给定n个数据对象的集合D 和参数K,运用划分法进行聚类时,首先将数据对象分成K个簇,使得每个对象对于簇中心或簇分布的偏离总和最小[2]。聚类过程中,通常用相似度函数来计算某个点的偏离。常用的划分方法有K-均值(K-means)法和K-中心(K-medoids)法,但它们仅适合中、小型数据库的情形。为了获取大型数据库中数据的聚类体,人们对上述方法进行了改进,提出了K-原型法(K-prototypes method)、期望最大法EM(Expectation Maximization)、基于随机搜索的方法(ClAR ANS)等。 K-均值法[3]根据簇中数据对象的平均值来计算 ——————————————— ＊基金项目:国家自然科学基金资助。(资助号: 40371080) 收稿日期:2003-7-11 第一作者简介:戴晓燕,女,1979年生,华东师范大学 地理系硕士研究生,主要从事空间数 据挖掘的研究。 · 41 · 2003年第4期 上海地质 Shanghai Geology
第五章 GIS的基本空间分析
练习 5 1.空间分析的基本操作 空间分析模块 (1) 1. 了解栅格数据 (2) 2. 用任意多边形剪切栅格数据(矢量数据转换为栅格数据) (4) 3. 栅格重分类(Raster Reclassify) (7) 4. 栅格计算－查询符合条件的栅格(Raster Calculator) (8) 5. 面积制表（Tabulate Area） (9) 6. 分区统计(Zonal Statistic) (11) 7. 缓冲区分析(Buffer) (13) 8. 空间关系查询 (16) 9. 采样数据的空间内插(Interpolate) (18) 10. 栅格单元统计（Cell Statistic） (21) 11. 邻域统计（Neighborhood） (23) 空间分析模块 本章的大部分练习都会用到空间分析扩展模块，要使用“空间分析模块”首先在ArcMap中执行菜单命令<工具>－<扩展>，在扩展模块管理窗口中，将“空间分析”前的检查框打上勾。然后，在ArcMap 工具栏的空白区域点右键，在出现的右键菜单中找到“空间分析”项，点击该项，在ArcMap中显示“空间分析”工具栏。
执行“空间分析”工具栏中的菜单命令<空间分析>－<选项>设定与空间分析操作有关的一些参数。这里请在常规选项中设定一个工作目录。因为在空间分析的过程种会产生一些中间结果，默认的情况下这些数据会存储在Windows 系统的临时路径下（C:\temp），当设置了工 作目录后，这些中间结果就会保存在指定的路径下。 1. 了解栅格数据 在ArcMap中，新建一个地图文档，加载栅格数据：Slope1，在TOC 中右键点击图层Slope1， 查看属性
肤色在各颜色空间的聚类分析
肤色在各颜色空间的聚类分析 摘要肤色是人体表面最显著的特征之一。对不同肤色在RGB、YCbCr颜色空间内和同一肤色在不同亮度环境下的聚类情况进行深入的分析研究,发现肤色在YCbCr空间内聚类效果更好,更适合做肤色分割。然后在此基础上对黑色肤色、黄色肤色及白色肤色在YCbCr空间内进行肤色分割,达到较好的分割效果。 关键词肤色;颜色空间;肤色分割;YCbCr空间 肤色是人体表面最显著的特征之一,由于它对姿势、旋转、表情等变化不敏感,因此将人体的肤色特征应用于人脸检测与识别、表情识别、手势识别具有很大的优势,所以肤色特征是人脸识别、表情识别、与手势识别中最为常用的分割方法。然而,若要利用肤色进行分割,我们首先应该对肤色以及肤色的聚类情况进行分析。 世界上的人种主要有三种,即尼格罗—澳大利亚人种(黑色皮肤),蒙古人种(黄色皮肤),欧罗巴人种(白色皮肤)。尽管人的肤色因人种的不同而不同,呈现出不同的颜色,但是有学者指出:排除亮度、周围环境等对肤色的影响后,皮肤的色调基本一致。本文对在不同环境下的不同肤色进行取样,然后分别在RGB、YCbCr颜色空间进行统计,从而对比分析肤色在各颜色空间聚类的情况。 1肤色在各颜色空间的聚类比较 1.1不同肤色在RGB和YCbCr颜色空间上的分布 图1—图2给出了黄色、黑色和白色肤色分别在RGB、YCbcr空间的分布情况。 由图1—图2可以得出,不同肤色在RGB、YCbCr空间的分布有如下特征: 1)不同肤色在不同颜色空间均分布在很小的范围内。 2)不同肤色在不同颜色空间内不是随机分布,而是在某固定区域呈聚类分布。 3)不同肤色在YCbCr空间内分布的聚类状态要好于在RGB空间内分布的聚类状态。 4)不同肤色在亮度上的差异远远高于在色度上的差异。 1.2肤色在不同亮度下的分布 图3—图4给出了不同亮度下的同一肤色分别在RGB、YCbCr空间的分布情况。图(a)至图(d)的肤色来源于同一人在不同亮度下的照片。
mapgis实验三 空间分析
实验报告实验项目3：空间分析综合实验课程：_GIS软件及其应用
实验指导 空间分析综合实验 所属课程名称：GIS软件及其应用 实验属性：综合 实验学时：6 （1）指导思想 在具体工作中会遇到空间分析的问题，本实验拟解决两个实际的问题，通过问题的解决，让同学熟练掌握软件的相关功能，开阔解决问题的思路。 （2）实验目的和要求 目的和要求： 1、掌握空间分析的基本方法 2、掌握图件中相关属性的转移办法 3、掌握图件空间分析求的相关面积和影响测算方法 4、解决实际工作中容易碰到的问题 一、实验步骤 (一)矢量化房屋与湖面。 将数据文件导入新建的文件工程中，在“工程文件”列表中单击右键，选择“新建区”，使用【区编辑】|【输入弧段】工具，照着已有的房屋矢量化。完成后选择【区编辑】|【区编辑】|【输入区】，再单击各个房屋即可得到区文件，命名为“房屋”。 使用相同的办法新建一个区文件，矢量化湖泊，并且命名为“湖泊”。结果如图1. 图1
(二)将居民数、楼房号变成相应属性 在区文件“房屋”的属性中添加字段“楼房号”与“居民数”，并输入如图2的数据。其中居民数应该使用整型字段而不是双精度，因为人数不可能出现小数位，只是当时没有在意这点，好在也不影响结果。 图2 将点文件的楼房号与居民数分别输入到区文件“房屋”的相应字段中。打开【库管理】|【属性库管理】，在菜单栏中点击【文件】|【装区文件】，将“房屋”打开，选择【属性】|【编辑单个属性】|【编辑单个区属性】，在弹出的对话框中一个个输入对应值。如图3. 输入完成后最终结果如图4. 图3 图4 输入属性这个步骤，本来应该使用属性表连接的方式比较快，不过在这个实验中，两个点文件本身都没有自带的相应属性，所以用不成。如果两个点文件自带属性，那么属性表连接具体步骤如下：打开点文件，点击【属性】|【属性输出】，选择 id、居民点、楼房号属性。输出类型为默认的mapgis表格（*.wb），输出文件则 自己设置，再打开需要连接这两种属性的区文件“房屋”，点击【属性】|【属性 连接】，在弹出的对话框，“连接文件”选择区文件“房屋”，“被连文件”则选择刚刚的表格文件，根据字段连接，在“连入字段”框框中选择需要的字段，确定即可。如下图。
实验4-1 GIS空间分析(空间分析基本操作)
实验4-1、空间分析基本操作 一、实验目的 1. 了解基于矢量数据和栅格数据基本空间分析的原理和操作。 2. 掌握矢量数据与栅格数据间的相互转换、 栅格重分类(Raster Reclassify)、 栅格计算－查询符合条件的栅格(Raster Calculator)、 面积制表（Tabulate Area）、 分区统计(Zonal Statistic)、 缓冲区分析(Buffer) 、采样数据的空间内插(Interpolate)、 栅格单元统计（Cell Statistic）、 邻域统计（Neighborhood）等空间分析基本操作和用途。 3. 为选择合适的空间分析工具求解复杂的实际问题打下基础。 二、实验准备 预备知识： 空间数据及其表达 空间数据（也称地理数据）是地理信息系统的一个主要组成部分 。空间数据是指以地球表面空间位置为参照的自然、社会和人文经济景观数据，可以是图形、图像、文字、表格和数字等。它是GIS 所表达的现实世界经过模型抽象后的内容，一般通过扫描仪、键盘、光盘或其它通讯系统输入GIS。 在某一尺度下，可以用点、线、面、体来表示各类地理空间要素。有两种基本方法来表示空间数据：一是栅格表达; 一是矢量表达。两种数据格式间可以进行转换。 空间分析 空间分析是基于地理对象的位置和形态的空间数据的分析技术，其目的在于提取空间信息或者从现有的数据派生出新的数据，是将空间数据转变为信息的过程。 空间分析是地理信息系统的主要特征。空间分析能力（特别是对空间隐含信息的提取和传输能力）是地理信息系统区别与一般信息系统的主要方面，也是评价一个地理信息系统的主要指标。 空间分析赖以进行的基础是地理空间数据库。空间分析运用的手段包括各种几何的逻辑运算、数理统计分析，代数运算等数学手段。空间分析可以基于矢量数据或栅格数据进行，具体是情况要根据实际需要确定。 空间分析步骤 根据要进行的空间分析类型的不同， 空间分析的步骤会有所不同。通常，所有 的空间分析都涉及以下的基本步骤，具体 在某个分析中，可以作相应的变化。 空间分析的基本步骤: a) 确定问题并建立分析的目标和要满足 的条件 b) 针对空间问题选择合适的分析工具 c) 准备空间操作中要用到的数据。 d) 定制一个分析计划然后执行分析操作。 e) 显示并评价分析结果
GIS空间分析报告实验报告材料
标准文案 本科学生综合性、设计性 实验报告 姓名＿任富祖＿学号＿134130412 专业地理信息系统班级2013级GIS 实验课程名称地理信息系统原理 指导教师＿董铭＿ 开课学期 2014 至＿2015 学年＿下学期 上课时间 2015＿年 3-6月 云南师范大学旅游与地理科学学院
图一 (三)空间分析 （1）在界面中观看加载进来的两个面图层，发现在安徽省境界外仍然有湖的存在，而在省外的是我们不考虑的，所以我们要将它删掉。如图二所示
图二 （2）选择“arctoolbox”中“extract”选项下的“clip”选项，将“湖”当做输入 图层，“城市区域”当做裁剪图层。如图三 图三 （3）图层输出了以后，发现湖在省外的部分都没有了，打开“湖—clip”的属性表， 点击字段下面的自动计算更新一下数据，发现数据和以前的也不一样了。如图四，当 所以数据都更新好之后进入下一步。
图四 （4）这一步要做的是计算土地面积，土地面积就是行政区域减掉湖的面积，所以这一步我们要用的空间叠合分析中的另外一个工具“erase”。打开“arctoolbox”，点击“overlay”选中“erase”工具，双击，出现了如图五的对话框，我们选择“城市区域”为输入图层，而“湖—clip”为擦去图层，点击OK，生成了“城市区域—Erase” 图层。 图六
（5）点击右键，打开属性表，更新一下数据，这些土地的面积就是减掉湖的面积之后所剩下的了。如图七 图七 图八是之前没有减掉湖面积的属性表，我们可以进行一下对比。 图八 （6）添加字段“人口数”这些是从网上查找下来的资料，每个城市的总人数，知道人口数和土地面积了以后，我们就可以计算人口密度了。新建一个字段“人口密度”点击右键，选择“field Calculator”选择人口密度=[人口数]/[面积]，这样字段下面就会自动计算出各个城市的人口密度了。如图九
ArcGIS空间大数据处理实验报告材料
实验四空间数据处理 实验容： 掌握空间数据的处理（融合、拼接、剪切、交叉、合并）的基本方法和原理，领会其用途。掌握地图投影变换的基本原理和方法，熟悉ArcGIS中投影的应用及投影变换的方法和技术，并了解地图投影及其变换在实际中的应用。 实现方法： （一）空间数据处理 打开ArcMap，在菜单栏中选择“地理处理->环境”，打开环境变量对话框。在环境变量对话框中的常规设置选项中，设定“临时工作空间”为“D:\04实验四\04实验四\Exec4”，如图1所示。 图1 第1步裁剪实体 在ArcMap中，添加数据“县界.shp”、“clip.shp”（Clip中有四个实体），添加完后如图2所示。
图2 ●开始编辑，激活Clip图层，选中Clip图层中的一个实体，如图3所示。 图3 ●点击工具栏上按钮，打开ArcToolBox，选择“分析工具->提取->裁剪”， 如图4所示，弹出裁剪对话框，指定输入的实体为“县界”，剪切的实体为“Clip”（必须为多边形实体），并指定输出实体类路径及名称为“县界_Clip1”，如图5所示。裁剪完成后弹出如图6所示的对话框。
图4 图5
图6 ●依次选中Clip主题中其他三个实体，重复以上操作步骤，完成操作后得到四 个图层——“县界_Clip1”，“县界_Clip2”，“县界_Clip3”，“县界_Clip4”，如图7所示。完成操作后，保存编辑。 图7 第2步拼接图层 ●在ArcMap中新建一个地图文档，加载在上一步操作中得到的4个图层，如 图8所示。
图8 ●在工具箱中选择“数据管理工具->常规->追加”,设置输入实体和输出实体，拼 接效果如图9所示。 图9 ●右键点击图层“县界_Clip1”,在出现的右键菜单中执行“数据->导出数据”,弹 出导出数据对话框，将输出的图层命名为“YONK.shp”,如图10所示。
实验报告三：空间分析实验—市区择房
实验三：空间分析实验—市区择房 一、实验目的 熟练掌握ArcGIS缓冲区分析和叠置分析操作，综合利用各项空间分析工具解决实际问题。 二、仪器设备 计算机，Arcgis. 城市市区交通网络图（network.shp） 商业中心分布图（Marketplace.shp） 名牌高中分布图（school.shp） 名胜古迹分布图（famous place.shp） 三、实验任务 找出符合要求的住房区 1．所寻求的区域要满足以下条件： ①离主要交通要道200m之外，以减少噪音污染（ST为道路数据中类型为交通要道的要素）。 ②在商业中心的服务围之，服务围以商业中心规模大小（属性字段YUZHI）来确定。 ③距名牌高中在750m之，以便小孩上学便捷。 ④距名胜古迹500m之，环境幽雅。 2．对每个条件进行缓冲区分析，将符合条件的区域取值为1，不符合条件的取值为0，得到各自的分值图。 3．运用空间叠置分析对上述4个图层叠加求和，并分等定级，确定合适的区域。 四、实验要点及流程 1．加载缓冲区工具 点击菜单Tools—>Customize… 在“Customize”对话框选择Tools—>Buffer Wizard…，按住鼠标右键将Buffer Wizard 拉入工具栏中。 2．打开地图文档 点击菜单File—>Open，打开D：\GIS_Data\Ex1\city.mxd文件。 （1）主干道噪音缓冲区的建立 ①在交通网络图层（network.shp）上右键选择Open Attribute Table，打开属性表。 ②单击Option按钮，选择Select by Attributes，打开Attributes of network对话框。 ③在SQL表中，设置查询条件表达式：“TYPE”＝‘ST’（需点击“Field”下的“TYPE”，而后单击“Get Unique Values”按钮，则将“TYPE”的全部属性值加入上面列表框中），单击“Apply”按钮，选择出市区的主要道路（图6）。 ④对选择的主干道建立缓冲区：点击缓冲区按钮，打开缓冲区生成对话框。参数如下： A．The features of a laver：network。 B．选中Use Only the Selected Feature复选框。
arcgis空间分析实验报告
竭诚为您提供优质文档/双击可除arcgis空间分析实验报告 篇一：arcgis栅格数据空间分析实验报告 实验五栅格数据的空间分析 一、实验目的 理解空间插值的原理，掌握几种常用的空间差值分析方法。 二、实验内容 根据某月的降水量，分别采用IDw、spline、Kriging 方法进行空间插值，生成中国陆地范 围内的降水表面，并比较各种方法所得结果之间的差异，制作降水分布图。 三、实验原理与方法 实验原理：空间插值是利用已知点的数据来估算其他临近未知点的数据的过程，通常用于将 离散点数据转换生成连续的栅格表面。常用的空间插值方法有反距离权重插值法（IDw）、 样条插值法（spline）和克里格插值方法（Kriging）。
实验方法：分别采用IDw、spline、Kriging方法对全国各气象站点1980年某月的降水量进 行空间插值生成连续的降水表面数据，分析其差异，并制作降水分布图。 四、实验步骤 ⑴打开arcmap，加载降水数据，行政区划数据，城市数据，河流数据，并进行符号化，对 行政区划数据中的多边形取消颜色填充 ⑵点击空间分析工具spatialanalyst→options，在general标签中将工作空间设置为实验数据所在的文件夹 ⑶点击spatialanalyst→interpolatetoraster→inversedistanceweighted，在inputpoints下拉框中输入rain1980，z字段选择rain，像元大小设置为 10000 点击空间分析工具spatialanalyst→options，在extent标签中将分析范围设置与行政区划一致，点击spatialanalyst→interpolatetoraster→inversedistanceweighted，在inputpoints下拉框中输入rain1980，z字段选择rain，像元大小设置为 10000 点击空间分析工具spatialanalyst→options在
空间聚类分析概念与算法
空间聚类概念 空间聚类作为聚类分析的一个研究方向，是指将空间数据集中的对象分成由相似对象组成的类。同类中的对象间具有较高的相似度，而不同类中的对象间差异较大。作为一种无监督的学习方法，空间聚类不需要任何先验知识，比如预先定义的类或带类的标号等。由于空间聚类方法能根据空间对象的属性对空间对象进行分类划分，其已经被广泛应用在城市规划、环境监测、地震预报等领域，发挥着较大的作用。同时，空间聚类也一直都是空间数据挖掘研究领域中的一个重要研究分支。目前，己有许多文献资料提出了针对不同数据类型的多种空间聚类算法，一些著名的软件，如WEAK、SPSS、SAS等软件中已经集成了各种聚类分析软件包。 1 空间数据的复杂性 空间聚类分析的对象是空间数据。由于空间数据具有空间实体的位置、大小、形状、方位及几何拓扑关系等信息，使得空间数据的存储结构和表现形式比传统事务型数据更为复杂，空间数据的复杂特性表现： (1)空间属性间的非线性关系。由于空问数据中蕴含着复杂的拓扑关系，因此，空间属性间呈现出一种非线性关系。这种非线性关系不仅是空间数据挖掘中需要进一步研究的问题，也是空问聚类所面临的难点之一。 (2)空间数据的尺度特征。空间数据的尺度特征足指在不同的层次上，空间数据所表现出来的特征和规律都不尽相同。虽然在空间信息的概化和细化过程中可以利用此特征发现整体和局部的不同特点，但对空间聚类任务来说，实际上是增加了空间聚类的难度。 (3) 间信息的模糊性。空间信息的模糊性足指各种类型的窄问信息中，包含大量的模糊信息，如空问位置、间关系的模糊性，这种特性最终会导致空间聚类结果的不确定性。 (4)空间数据的高维度。空问数据的高维度性是指空间数据的属性(包括空间属性和非空间属性)个数迅速增加，比如在遥感领域，获取的空间数据的维度已经快速增加到几十甚至上百个，这会给空间聚类的研究增加很大的困难。 2 空间聚类算法 目前，研究人员已经对空间聚类问题进行了较为深入的研究，提出了多种算法。根据空间聚类采用的不同思想，空间聚类算法主要可归纳为以下几种：基于划分的聚类算法、基于层次的聚类算法、基于密度的聚类算法、基于网格的聚类算法、基于模型的聚类算法以及其它形式的聚类算法，如图l所示。 (1)基于划分的聚类 基于划分的聚类方法是最早出现并被经常使用的经典聚类算法。其基本思想是：在给定的数据集随机抽取n个元组作为n个聚类的初始中心点，然后通过不断计算其它数据与这几个中心点的距离(比如欧几里得距离)，将每个元组划分到其距离最近的分组中，从而完成聚类的划分。由于基于划分的聚类方法比较容易理解，且易实现，目前其已被广泛的弓l入到空间聚类中，用于空间数据的分类。其中最为常用的几种算法是：k一平均(k-means)算法、kl中心点(k—medoids)算法和EM(expectation maximization)算法。k一平均算法’使
GIS空间分析报告
G I S空间分析报告 Prepared on 24 November 2020
本科学生设计报告姓名任富祖＿学号＿＿ 专业地理信息科学班级2013级GIS 课程名称GIS空间分析 指导教师董铭 开课学期 2015至2016学年＿上学期 上课时间 2015 年＿9-12 月 云南师范大学旅游与地理科学学院
SQL中输入大于1000小于1600，如图二。 图二 然后得出了高程数据1000米-1600米的栅格数据，如图三。 图三 2、坡度 Arctoolbox-Spatial Analyst tools-suface-Slope 用来提取坡度，得出坡度的分布栅格数据，如图四。 图四 然后将坡度重分类，将数据等值分成三类，以5和15为中间两个分割点，如图五。 图五 然后将5-15的值设为1，其余设为nodata，然后输出栅格，如图六。 图六 输出栅格如图七所示。 图七 3、水文图 三七畏多水，那么我们建立出水系，然后以1000米为缓冲区，即得出了三七不适宜生长的区域，然后通过擦除可得出适宜的区域，那么首先我们需要先进行水文分析，水文分析的第一步为填洼，如图八。 图八 得出了填洼后的DEM数据，然后进行流向的提取，如图九。 提取出流向，然后提取流量，如图十所示。 图十
然后通过栅格计算器，来得出河网，阈值取3000。如图十一。 图十一 然后得出了河网的形状，如图十二。 图十二 通过转换工具，让栅格的河网，转化为矢量的河网，用到conversion工具中from栅格to polyline。如图十三。 图十三 得出矢量数据河网，如图十四所示。 图十四 然后用到Analyst tool下proximity中的buffer工具，提取缓冲区，如图十五设置参数。 图十五 得到了水系旁边1000米的缓冲区，如图十六。 图十六 这时用到之前配准后数字化的文山polygon，用来擦除（Eraze）缓冲区，得到了矢量的擦除掉缓冲的图形，用这个在来掩膜（Extract by mask）文山的DEM，得到如图十七所示的适宜三七生长的区域。 图十七 4、温度 用到八个点要素，这八个点为文山州的八个县城，其年均温度非常容易得到，那么我们添加字段，将八县的年均温度输入，如图十八。 图十八
应用空间聚类进行点数据分布研究_林冬云
2006年 8月第42卷 第4期北京师范大学学报(自然科学版) Jour nal of Beijing N ormal U niver sity (N atural Science )A ug.2006 V ol.42 N o.4 应用空间聚类进行点数据分布研究* 林冬云1) 刘慧平1,2,3)? (1)北京师范大学地理学与遥感科学学院;2)北京师范大学遥感科学国家重点实验室; 3)北京师范大学环境遥感与数字城市北京市重点实验室:100875,北京) 摘要 空间数据挖掘是寻找大数据量空间分布的重要方法,应用地理信息系统(G IS )进行空间数据挖掘是目前进行海量数据分析的重要手段之一.应用空间聚类方法对北京市海淀区54325个企业点数据进行量化分析研究,通过空间位置聚类,进行属性指标量化,从而进行属性指标分层聚类,得到企业空间分布特征.研究表明,空间聚类方法是进行点数据空间分布研究的有效方法. 关键词 空间聚类;企业分布;地理信息系统;量化 *国家自然科学基金资助项目(40271035);国家“十五”科技攻关课题资助项目(2003BA808A16-6) ?通讯作者 收稿日期:2005-11-23 随着数据获取和处理技术的迅速发展及数据库管 理系统的广泛应用,人们积累的数据越来越多,但在激增的数据背后隐藏着许多重要的信息,由于缺乏有效的方法,导致了一种“数据爆炸但知识贫乏”的现象[1],面对这一挑战,数据挖掘(data mining ,DM )和知识发现(know ledge discovery in database s ,KDD )技术应运而生并得到迅速发展,它的出现为自动和智能地把海量的数据转化成为有用的信息和知识提供了手段. 作为DM 技术一个新的分支,空间DM 也称基于空间数据库的数据挖掘和知识发现(spatial data mining and know ledge disco very ),是指从空间数据库中提取隐含的、用户感兴趣的空间和非空间的模式、普遍特征、规则和知识的过程[2]. 空间聚类方法是空间数据挖掘中的主要方法之一,是在一个比较大的多维数据集中根据距离的度量找出簇或稠密区域.聚类算法无需背景知识,能直接从空间数据库中发现有意义的空间聚类结构[3].在无先验知识的情况下,聚类分析技术是进行数据挖掘时的首选[4],因而运用空间数据聚类方法来处理海量数据,对于提取大型空间数据库中有用的信息和知识具有十分重要的现实意义. 目前,对于空间聚类的研究主要集中在算法研究和应用研究上,存在2种偏向,一是从事GIS 理论方法和技术工具研究的工作者大多根据空间对象的地理坐标进行聚类,即只考虑对象的空间邻近性,而不考虑对象属性特征的相似性[2,5];另一种是从事GIS 应用和地学研究的工作者,直接套用传统聚类分析方法,根据属性特征集进行分析,忽视了对象的空间邻近性[6]. 而空间对象本质上具有地理位置和属性特征双重含 义,二者结合才能完整地描述空间特征和空间差异.将地理位置和属性特征纳入统一的空间距离测度和空间聚类分析系统,将会改善空间分析和空间DM 的信息 质量[7-9] . 本文主要应用GIS 分析技术,采用空间DM 中的空间聚类方法,通过将空间位置与属性相结合的聚类方法,对北京市海淀区5万多个企事业单位的点分布数据进行分析,探讨对于属性是定性描述的点分布数据的量化方法. 1 研究区和数据来源 海淀区是北京市重要近郊区,占地面积大,人口众多,交通发达,存在着大量的居民和村民混居现象,是中心城市自上而下的扩散能力最强、城乡一体化程度最高、城乡联系最密切的地区,也是大都市空间扩展的主要地区[10]. 研究使用的数据来源是2001年北京市企业数据的统计表,经数字化处理生成企业单位点位分布图,按照数据文件中企业注册地址信息,结合参考北京市电子地图、北京市街道胡同地图集、北京市地图、网上北京市地图以及有关企事业单位的网站,将海淀区共计54325条记录生成5万多个企业的点分布图. 2 研究方法 应用GIS 提取企事业单位分布空间坐标,进行按位置距离聚类分析,获得位置聚类小区,然后进行属性指标的量化,应用聚类分析进行属性聚类,分析企事业
GIS实验报告+心得体会总结
GIS导论实验报告（实验总结） 年级：2013级 实验一 实验一，我感觉还不能很熟练的应用Mapinfo的功能以及菜单栏、工具栏中各个图标的功能,所以当我开始做实验一时碰到的问题还是不少的，首先是对Mapinfo软件的相关操作功能不太了解，比如加载数据的图标，如何使打开的图变大缩小，如何浏览做完后的实验成果图，以及在实验过程中，哪些步骤是不能省略掉的，比如使用控制图层在缩放范围内显示的这个小实验，就要注意打开几个图层的界面看起来非常复杂，通过图层控制来操作，可以使图层在缩放范围内显示，这就需要在图层控制的对话框中哪些框框该打钩，哪些不该打钩，这样所显示的效果就会不一样。只有熟练掌握了Mapinfo的基本操作，以及步骤间的衔接才能完成实验。最后还是自己耐心的看书和实践中去找答案和解决问题。在这个实验中我学会了如何Mapinfo软件的基本操作和怎么样制作地图图层以及如何使用模板创建专题地图。在制作这个实验的过程中体会了很多，也感觉在做专题地图和地图制作时的整个过程充满着趣味性，使我对地图的相关制作有了一定的了解。 实验二 实验二，因为已经对MapInfo软件操作功能有了一个初步的了解了，所以当在开始着手制作实验二是实验相关操作步骤时，在对FUZHOU.JPG图像进行屏幕跟踪化过程时和后面进行的图像加载和配准时碰到的问题也相对较少也比较熟练。从实验二开始要用ArcView 软件时由于刚接触这个软件所以在做这部分的实验时制作速度显然比较慢碰到的问题也还有的，面对许多功能按钮不熟悉时只能查找资料和问同学，但最终还是把实验二给做了，以下是我总结的注意点。 1. 做屏幕跟踪这个实验时，在MapInfo中打开图像文件时，注意选择文件类型是栅格图像，然后点击一下所要打开的福州市行政图，这样呈现出所要的画面。 2. 编辑控制点的时候，至少选择三个点且三个点不要都在一条直线上，那样配准不成功。 3. 选择合适的绘图工具，注意选中的是面状的绘图工具，选择线状的话跟踪完后不会出现实验所需的效果。 4在用鼠标画行政区时，注意拐点处必须点一下，画出来会更准确，注意在没画完不要双击，在画重叠部分时，注意激活。 5.在新建表示注意字段的类型时，图层分类要清晰。 6. 投影、坐标系设置时，要设置地图单位为米。 实验三 实验三是对MamInfo和ArcView这两个软件一起搭配操作的制图实验操作。从实验数据格式的转换到投影变换的过程，都需要对这两个软件功能有所了解。虽然通过书本中的案例可以很容易的得出操作结果，但为了进一步了解这个转换过程中每一个相关信息和转换的含义，自己还是在书本上查找答案，和在制图操作实验中的注意点。 1.在第一步的数据格式转换中，注意不要把底图文件也选进去。 注意文件的命名，不要存得太深，最好可以放在根目录下，用英文命名，勿用中文命名。 2.数据格式转换的对话框中，要指明文件类型为MapInfo TAB格式。 3. 打开属性表，查看相关属性时，要注意点击一下属性表再去操作相应的步骤，否则就找不到相关的工具图标。 4. 投影变换时先要打开ArcView程序，选择“file”命令，点击“extensions”命令，进行设置。
ArcGIS空间分析实验报告
实验五空间分析 实验内容: ?了解矢量数据空间分析得原理,掌握空间数据查询得基本操作与用途，掌握空间矢量数据得缓冲区分析、叠加分析等空间分析基本操作与用途。 已知条件：已知可供选择得备选厂址(FａｃtorySite图层中得点所示） 问题要求：城市道路距离要求：要求候选厂址离城市公路(Ｒoad图层)得距离小于200米 居民地距离要求： 要求候选厂址离居民地（Resideｎt图层)得距离大于500米； 备选厂址高程要求：要求候选厂址得高程小于２50米; 备选厂址坡度要求：要求候选厂址得坡度小于2、5度; 输出结果:符合条件得厂址。 实验数据： 实验数据包括: part1：备选厂址FacｔｏrySiｔe，居民地Resｉdent，城市道路Rｏad； part２：街道图层AIOStrｅｅｔs，城市地籍图层AIＯZonecov; part３：城市市区交通网络nｅｔwｏrk，商业中心分布Marketplａce，名牌高中分布sｃhoｏl,名胜古迹分布famous place。 实现方法: 1、空间数据查询 (1)打开AｒcMap，加载part1中得三个图层，为ＦａctorｙＳite图层设置标注，效果如图1所示。 图1 （2）选择“高程小于25０米，且坡度小于2、5度”得备选厂址，菜单““Ｓｅlect ｉｏn"-＞“SｅｌｅcｔＢy Ａttributeｓ”，图层选择FaｃtorySiｔｅ,方法选择“创建新选择内容”,查询得条件为“Heigｈｔ〈250 AND Slope〈2、５",点击确定应用，可以筛选出来１０个备选厂址，如图3所示。
图２ 图3 (３)在以上操作得基础上,继续选择“离城市公路（Ｒoａd图层）得距离小于200米”得候选厂址，执行菜单“Seleｃｔioｎ”－＞“ＳｅlｅcｔBｙＬocaｔion”,设置参数如图4所示,筛选出来6个备选厂址，查询结果如图5所示。
实验4-3 GIS空间分析(缓冲区分析应用)
实验4-3、缓冲区分析应用 一、实验目的 缓冲区分析是用来确定不同地理要素的空间邻近性和邻近程度的一类重要的空间操作，通过本次实习，我们应达到以下目的： 1. 加深对缓冲区分析基本原理、方法的认识； 2. 熟练掌握距离制图创建缓冲区技术方法。 3. 掌握利用缓冲区分析方法解决地学空间分析问题的能力。 二、实验准备 数据准备：图层文件point.shp，lline.shp，polygon.shp 三、实验内容及步骤 1. 距离制图－创建缓冲区 1.1 点要素图层的缓冲区分析 1) 在ArcMap中新建地图文档，加载图层：StudyArea ，point 2) 打开Arctoolbox，执行命令
设置“常规选项”中的 “输入范围”，使其与 StudyArea 相同 3) 显示并激活由point.shp 产生的新栅格主题，eucdist_poin（如上图）。 在进行分析时，若选中了point图层中的某一个或几个要素，则缓冲区分析只对该要素进行；否则，对整个图层的所有要素进行。 1.2 线要素图层的缓冲区分析 1) 在ArcMap中，新建地图文档，加载line图层，点击常用工具栏中的 将地图适当缩小。
缓冲区分析与点的缓冲区分析有何不同。 方法：打开Arctoolbox，执行命令
ARCGIS空间分析实验
空间分析实验报告 实验题目: 退耕还林还草决策分析 实验时间： 2016.5.11 7:00 至 2016.5.11 8:30 组长学号： 2013043029 姓名李棋 成员学号： 2013043028 姓名赵红阳 学院: 资源环境学院 专业: 遥感科学与技术 2016年 5 月 11 日
实验内容 一、实验目的 通过本次实验，学习表面分析、统计分析；巩固空间分析环境设置、栅格计算等学习过的知识。 二、实验准备 软件准备：ARCGIS 、EXCEL 数据准备：下载空间分析教案下的空间分析数据\Landuse92和Slope1，它们分别表示土地利用数据和坡度数据。 三、实验步骤 1.以landuse92、slope1数据为基础，将slope1坡度数据数据重新分类为六类坡度按如下标准分级：0-2 、2-6 、6-15 、15-25 、25-35、35-90。 2.统计六类坡度下土地利用类型的面积Zonal-Tabulate Area
3.统计出所有用地类型所占全部土地面积的百分比（在EXCEL中完成）得到表一 4.单独计算其中的耕地在分类坡度下不同分类坡度的耕地占总耕地面积的百分比 四、本次实验关键问题与解决方法 关键问题：EXCEL表格中数据的统计 解决方法：正确键入公式是解决该类问题的根本 五、分析总结 1.坡度重分类中的2-6中间要有空格否则会报错。 2.实验最后在统计耕地的面积的时候需要的单位是平方千米，而实验结果是平方米，这里需要注意单位的转换问题；退耕还林还草是生态环境建设的一项重要措施，在退耕还林还草决策中，急需掌握地面坡度与土地利用，特别是与耕地分布状况之间的关系。地面坡度的大小直接影响着土壤的演化、植被的立地条件与土地质量，决定着土地利用方向和工农业生产建设布局。
ArcGIS空间分析实验报告
实验五空间分析 实验内容： 了解矢量数据空间分析的原理，掌握空间数据查询的基本操作和用途，掌握空间矢量数据的缓冲区分析、叠加分析等空间分析基本操作和用途。 已知条件：已知可供选择的备选厂址（FactorySite图层中的点所示） 问题要求：城市道路距离要求：要求候选厂址离城市公路（Road图层）的距离小于200米 居民地距离要求： 要求候选厂址离居民地（Resident图层）的距离大于500米； 备选厂址高程要求：要求候选厂址的高程小于250米； 备选厂址坡度要求：要求候选厂址的坡度小于2.5度； 输出结果：符合条件的厂址。 实验数据： 实验数据包括： part1：备选厂址FactorySite，居民地Resident，城市道路Road； part2：街道图层AIOStreets，城市地籍图层AIOZonecov； part3：城市市区交通网络network，商业中心分布Marketplace，名牌高中分布school，名胜古迹分布famous place。 实现方法： 1.空间数据查询 （1）打开ArcMap，加载part1中的三个图层，为FactorySite图层设置标注，效果如图1所示。 图1 （2）选择“高程小于250米，且坡度小于 2.5度”的备选厂址，菜单““Selection”->“Select By Attributes”，图层选择FactorySite，方法选择“创建新选择内容”，查询的条件为“Height<250 AND Slope<2.5”，点击确定应用，可以筛选出来10个备选厂址，如图3所示。
图2 图3 （3）在以上操作的基础上，继续选择“离城市公路（Road图层）的距离小于200米”的候选厂址，执行菜单“Selection”->“Select By Location”，设置参数如图4所 示，筛选出来6个备选厂址，查询结果如图5所示。
GIS实验报告四
《GIS原理与应用》课程实验报告四 实验名称空间数据处理 实验目的 1.掌握空间数据处理（融合、拼接、剪切、交叉、合并）的基本方法，原理。领会其 用途。 2.掌握地图投影变换的基本原理与方法。 3.熟悉ArcGIS中投影的应用及投影变换的方法、技术 4.了解地图投影及其变换在实际中的应用。 实验原理 空间数据处理是基于已有数据派生数据的一种方法。是通过空间分析方法来实现的，包括矢量数据的融合，剪切，拼接，合并，相交。而这些操作主要是利用ArcToolbox里面的合并，相交等各种工具。 地理坐标系使用基于经纬度坐标的坐标系统描述地球上某一点所处的位置。某一个地理坐标系是基于一个基准面来定义的。我国常用的地理坐标系有1954北京坐标系，1980西安坐标系。当系统所使用的数据是来自不同地图投影的图幅时，需要将一种投影的地理数据转换成另一种投影的地理数据，这就需要进行地图投影变换。只有在进行投影变换后，才能对图层进行面积的计算。 实验数据 云南县界.shp; clip.shp西双版纳森林覆盖.shp 西双版纳县界.shp 实验过程记录： （1）在ArcMap中新建一个地图文档，加载数据 GISDATA\西双版纳森林覆盖.shp 和GISDATA\西双版纳县界.shp。调整图层顺序，将西双版纳县界置于下方。 （2）打开ArcToolbox，在ArcToolbox执行“相交”命令
在“相交对话框”对话框中 输入要素：依次添加“西双版纳森林覆盖”“西双版纳县界”两个图层。 输出要素类：设置为“西双版纳森林覆盖_Intersect1”。 （3）打开ArcToolbox，在ArcToolbox执行“擦除”命令 输入要素：依次添加“西双版纳森林覆盖_Intersect1”“西双版纳县界”两个图层。