地理信息系统的空间分析
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。
地理信息系统原理第6章 空间分析
i
其中，Wi为第i个离散目标物权重，Xi，Yi为第i个离散目标物的坐
标。
质心量测经常用于宏观经济分析和市场区位选择，还可以跟踪某些
地理分布的变化，如人口变迁，土地类型变化等。
距离量算
“距离”是人们日常生活中经常涉及到的概念，它描述了两个事物或 实体之间的远近程度。最常用的距离概念是欧氏距离，无论是矢量结构， 还是栅格结构都很容易实现。
是针对矢量数据结构，或者是针对栅格数据结构的空间数据。
线的长度计算
线状地物对象最基本的形态参数之一是长度。
在矢量数据结构下，线表示为点对坐标（X，Y）或（X，Y，Z）的序
列，在不考虑比例尺情况下，线长度的计算公式为：
n1
L
X i1 X i
2
Yi1 Yi
2
Zi1 Zi
2
1 2
ArcGis地理处理工具
1）局部工具集 局部工具可以将输出栅格中 各个像元位置上的值作为所有输入 项在同一位置上的值的函数进行计 算。 通过局部工具，您可以合并 输入栅格，计算输入栅格上的统计 数据，还可以根据多个输入栅格上 各个像元的值，为输出栅格上的每 个像元设定一个评估标准。
像元统计
合并 等于频数 大于频数 最高位置 小于频数 最低位置 频数取值
、右多边形是哪些。 ⑤ 线线查询，如与某条河流相连的支流有哪些，某条道路跨过哪些
河流。 ⑥ 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
站。 ⑦ 点面查询，如某个点落在哪个多边形内。
⑧ 点线查询，如某个结点由哪些线相交而成。
2) 空间量算
空间信息的自动化量算是地理信息系统所具有的重要功 能，也是进行空间分析的定量化基础。其中的主要量算有：
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。
地理信息系统中的空间分析
地理信息系统中的空间分析地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种将地理空间信息与属性数据相结合的技术，用于捕捉、存储、管理、分析和展示地理信息的系统。
而空间分析则是GIS中的重要组成部分，通过对地理数据的处理和分析，揭示地理现象之间的空间关系和规律，为决策提供科学依据。
一、空间数据的获取和处理在地理信息系统中，空间数据的获取是空间分析的基础。
通过卫星遥感、GPS定位、无人机航拍等技术手段，可以获取到大量的空间数据。
这些数据包括地图、遥感影像、地形图、矢量数据等。
在数据获取之后，需要对数据进行处理和预处理，包括数据清洗、数据转换、数据融合等操作，以确保数据的准确性和完整性。
二、空间数据的存储和管理地理信息系统需要存储和管理大量的空间数据，以便后续的分析和应用。
传统的GIS系统采用数据库来存储数据，如Oracle Spatial、PostGIS等。
而随着云计算和大数据技术的发展，云GIS和分布式GIS成为了新的趋势，可以实现对海量空间数据的存储和管理。
三、空间分析的方法和技术空间分析是地理信息系统的核心功能之一，其目的是通过对地理数据的处理和分析，揭示地理现象之间的空间关系和规律。
常用的空间分析方法包括空间插值、空间关联、空间聚类、空间回归等。
而在实际应用中，还可以结合统计分析、模型建立等方法，进行更加深入的研究。
四、空间分析的应用领域空间分析在各个领域都有广泛的应用。
在城市规划中，可以通过空间分析来确定最佳用地布局、交通规划等。
在环境保护中，可以通过空间分析来评估生态环境的状况、预测自然灾害等。
在农业领域，可以通过空间分析来确定最佳的农田利用方式、农作物种植布局等。
在交通运输中，可以通过空间分析来优化路网规划、交通流量预测等。
在商业领域，可以通过空间分析来确定最佳的商铺位置、市场分布等。
五、空间分析的挑战和发展趋势尽管空间分析在各个领域都有广泛的应用，但在实际应用中仍然面临一些挑战。
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。
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。
地理信息系统与空间分析
地理信息系统与空间分析地理信息系统（GIS）是一种集成地理数据收集、管理、分析和展示功能的软件系统。
它利用计算机技术，将地理空间数据与属性数据相结合，帮助人们更好地理解和解释地理现象。
地理信息系统在各个领域中都有广泛的应用，其中最重要的就是空间分析。
本文将探讨地理信息系统与空间分析的关系，以及在实际应用中的价值和挑战。
一、地理信息系统的基本原理和功能地理信息系统是由地理数据、硬件设备、软件系统和人员组成的综合系统。
它可以收集和管理各种地理数据，包括地图、卫星影像、遥感数据、地理统计数据等。
地理信息系统的主要功能包括数据输入、数据管理、数据查询和分析、数据展示和输出等。
数据输入是地理信息系统的基础，包括地理数据的获取和数据格式的转换。
数据管理是地理信息系统的核心，它包括数据的存储、索引、更新和共享等。
数据查询和分析是地理信息系统的重要功能，它可以通过空间查询、属性查询、地理分析等方法，从海量地理数据中提取有用信息。
数据展示和输出可以通过地图制作、图表生成、报告输出等方式呈现地理信息。
二、空间分析在地理信息系统中的应用空间分析是地理信息系统的重要应用领域，它通过对地理空间数据进行分析和模拟，帮助人们揭示地理现象的分布规律、趋势和变化趋势。
空间分析主要包括网格分析、缓冲区分析、插值分析、栅格分析、网络分析等。
网格分析是一种基于网格数据模型的分析方法，它将地理现象分割为一个个格网单元，并通过对单元内的属性进行计算和统计，揭示地理现象的空间特征。
缓冲区分析是指在地理空间数据上，以某个点、线或面为中心，创建一定距离范围内的缓冲区，并分析缓冲区内的地理现象。
插值分析是通过已有的离散点数据，预测和填补缺失的空间数据，以获得连续和平滑的空间表面。
栅格分析是指将连续的地理现象数据转换为栅格数据，并对栅格数据进行分析和建模。
网络分析是指在地理网络上进行路径分析、设施选址等操作，以解决交通、物流等问题。
三、地理信息系统与空间分析的价值地理信息系统与空间分析在许多领域具有重要价值，包括城市规划、环境保护、交通管理、农业生产、自然资源管理等。
地理信息技术专业中常见问题解析地理信息系统的空间分析方法与应用
地理信息技术专业中常见问题解析地理信息系统的空间分析方法与应用地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种集地理学、计算机科学、地图学等多学科知识为一体的技术系统。
在地理信息技术专业中，空间分析是GIS的重要应用之一。
本文将解析地理信息系统的空间分析方法与应用，旨在帮助读者更好地理解和应用这一技术。
一、空间分析方法在地理信息系统中，空间分析是指通过对地理数据进行操作、处理和分析，从中提取有效的空间信息或发现地理现象的关联性和内在规律。
下面将介绍几种常见的空间分析方法：1. 空间查询和选择：通过设定条件，从地理数据库中筛选出符合要求的地理要素。
例如，通过查询所有位于某个区域内的河流，可以找到该区域的水系分布情况。
2. 空间测量和距离计算：通过计算地理对象之间的空间距离和相关属性，实现对地理现象的测量和分析。
例如，可以计算两地之间的直线距离，评估交通、供水等基础设施的建设需求。
3. 空间叠置和叠加分析：将多个地理数据图层叠置在一起，并基于其空间位置关系，进行叠加分析，从而得到新的空间信息。
例如，可以将人口分布图层与土地利用图层叠置，得到不同区域的人口密度分布图。
4. 空间插值和预测：通过已知的地理数据点，推断未知区域的数值数据。
例如，可以利用已有的气象站观测数据，通过插值算法推测未覆盖观测点的气温分布情况。
二、空间分析应用地理信息系统的空间分析在各行各业都有广泛的应用，下面将介绍几个常见的应用领域：1. 环境保护与资源管理：通过对地表覆盖、土地利用、水资源等地理数据的分析，评估环境质量、资源分布等情况，为环境保护和资源管理决策提供支持。
2. 城市规划与土地管理：通过对城市人口、交通网络、土地利用等地理数据的分析，优化城市规划布局，提高土地利用效率，实现城市可持续发展。
3. 自然灾害风险评估：通过对地震、洪水、滑坡等自然灾害相关地理数据的分析，评估灾害风险，提前预警，减少损失。
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空间数据查询语言是通过对标准SQL的扩展来形成的，即在数据库查询 语言上加入空间关系查询。为此需要增加空间数据类型（如点、线、面等） 和空间操作算子（如求长度、面积、叠加等）。在给定查询条件时也需含 有空间概念，如距离、邻近、叠加等。 例如，“查询长江流域人口大于50万的县或市”，可表示为：
二、网络的组成 §7-6 网络分析
三、网络分析
§7-7 空间分析模型
一、概述 二、DEM 建立 三、DEM 应用
一、缓冲区及其作用 二、基于矢量缓冲区建立 三、基于栅格缓冲区建立
一、空间分析建模 二、空间决策支持
第七章 空间查询与空间分析
§7-1 空间查询
图形--属性 查询方式
属性限制 空间拓扑限制
二、属性数据的集中特征数----找出数据分布的集中位置 1、频数和频率
将变量xi（i＝1,2,…，n）按大小顺序排列，并按一定的间距分组。 频数：变量在各组出现或发生的次数； 频率：各组频数与总频数之比； 用以表示事件出现的次数和频率，事件的分布状况。
2、平均数：反映了数据取值的集中位置，通常有简单算术平均数和加权算术平均
SELECT * FROM县或市 WHERE 县或市.人口 > 50万 AND CROSS（河流.名称=“长江”） 主要优点是：保留了SQL的风格，便于熟悉SQL的用户的掌握，通用性较好， 易于与关系数据库连接。 执行扩展SQL，如果要将属性和空间关系整体统一起来，从底层进行查询优 化，有一定困难。目前一般将两层分开进行查询。
2）SQL查询 Select 属性项 From 属性表 Where 条件 or条件 and 条件
实现：交互式选择各项，输入后，系统再转换为标 准的SQL，由数据库系统执行或ODBC C语言执行， 得到结果，提取目标标识，在图形文件中找到空间 对象，并显示。 3）扩展SQL
第七章 空间查询与空间分析 §7-1 空间查询
3） 规则格网法(Grid)
第七章 空间查询与空间分析
3） 规则格网法(Grid)
规则格网法是把DEM表示成高程矩阵， 此时，DEM来源于直接规则矩形格网采样 点或由不规则离散数据点内插产生。 结构简单，计算机对矩阵的处理比较方 便，高程矩阵已成为DEM最通用的形式。 高程矩阵特别有利于各种应用。
2、表示法：
第七章 空间查询与空间分析
2、表示法：
§7-3 DEM分析
1） 等高线法
等高线通常被存储成一个有序的坐标点序列，可以认为是一条带有高程值
属性的简单多边形或多边形弧段。由于等高线模型只是表达了区域的部分 高程值，往往需要一种插值方法来计算落在等高线以外的其他点的高程， 又因为这些点是落在两条等高线包围的区域内，所以，通常只要使用外包 的两条等高线的高程进行插值。
5、其它查询方法
返回
第七章 空间查询与空间分析 §7-1 空间查询
5、其它查询方法
1）可视化空间查询 可视化查询是指将查询语言的元素，特别是空间关系，用直观的图形或符
号表示。查询主要使用图形、图像、图标、符号来表达概念。 具有简单、直观、易于使用的特点。 缺点：当空间约束条件复杂时，很难用图符描述；用二维图符表示图形之间 的关系时，可能会出现歧义；难以表示“非”关系；不易进行范围（圆、矩 形、多边形等）约束；无法进行屏幕定位查询等。
第七章 空间查询与空间分析 §7-1 空间查询
2）超文本查询
图形、图像、字符等皆当作文本，并设置一些“热点”（HotSpot），
“热点”可以是文本、键等。
用鼠标点击“热点”后，可以弹出说明信息、播放声音、完成某项工作
等。但超文本查询只能预先设置好，用户不能实时构建自己要求的各种
查询。
3）自然语言空间查询
3 49281576
九大农业区聚类分析
1：东北区 2：内蒙古及长城沿线 区
3：黄淮海区 4：黄土高原区 5：长江中下游区 6：西南区 7：华南区 8：甘新区 9：青藏区
基本思想：首先是n个样本各自成一类，然后计算类与类之间的距离， 选择距离最小的两类合并成一个新类，计算新类与其它类的距离， 再将距离最小的两类进行合并，这样每次减少一类，直到达到所需 的分类数或所有的样本都归为一类为止。
第七章 空间查询与空间分析 §7-3 DEM分析
3、DEM 特点
与传统地形图比较，DEM作为地形表面的一种数字表达形式有如下特点：
1）容易以多种形式显示地形信息。地形数据经过计算机软件处理过后， 产生多种比例尺的地形图、纵横断面图和立体图。而常规地形图一经制 作完成后，比例尺不容易改变或需要人工处理。
二者结合
查询条件
查询结果
GIS软件 空间查询语言
统计结果： 图、表、文字
新图层
新的属性域添加 到属性数据库
闪烁、颜色等明 显表示
空间数据 库
第七章 空间查询与空间分析 §7-1 空间查询
一、空间查询的方式 1、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 2、给出属性特征条件 1）检索对应的空间实体 2）查询属性
在SQL查询中引入一些自然语言，如温度高的城市
SELECT name
FROM Cities
WHERE temperature is high
SELECT name
FROM Cities
作定量转换
WHERE temperature >= 33.75
这种查询方式只能适用于某个专业领域的地理信息系统，而不能作为地
理信息系统中的通用数据库查询语言。
第七章 空间查询与空间分析
一、统计图表分析
§7-2 统计分析
柱状图
扇形
直方图
图 能被用户直观地观察和理解数据。
折线图
散点图
统计表格是详尽地表示非空间数据的方法，不直观，但可提供详细数据，
便于对数据进行再处理。
二、属性数据的集中特征数 返回
第七章 空间查询与空间分析 §7-2 统计分析
方和为极大的一种分级方法为最优。
离差：一组数据中的各数据值与平均数之差称为离差。
第七章 空间查询与空间分析
一、DEM 概述
§7-3 DEM分析
1、含义： DEM，（Digital Elevation Models），是国家基础空间数据的重要组成部
分，它表示地表区域上地形的三维向量的有限序列，即地表单元上高程的集 合，数学表达为：z = f（x，y）。 DTM：当z为其他二维表面上连续变化的地理特征，如地面温度、降雨、地球 磁力、重力、土地利用、土壤类型等其他地面诸特征，此时的DEM成为DTM （Digital Terrain Models）。
§7-3 DEM分析
但Grid系统也有下列缺点： a) 地形简单的地区存在大量冗余数据； b) 如不改变格网大小,则无法适用于起伏程度 不同的地区； c) 对于某些特殊计算如视线计算时，格网的 轴线方向被夸大； d) 由于栅格过于粗略，不能精确表示地形的 关键特征,如山峰、洼坑、山脊等；
3、DEM 特点
4、变差系数：
用来衡量数据在时间和空间上的相对变化的程度，它是无
量纲的量。
返回
为标准差除以平均数取百分。
四、统计数据的分类分 级
第七章 空间查询与空间分析 §7-2 统计分析
四、统计数据的分类分级 1、系统聚类法：根据距离，将相似的样本归为一类，把差异大的样本区分开来。
距离：表示相似程度，可以 欧氏距离，绝对值距离、相 似系数距离等。
第七章 空间查询与空间分析 §7-1 空间查询
3）包含关系查询
查询某个面状地物所包含的空间对象。 同层包含，如，某省的下属地区，若建立有空间拓扑关系，可直接查询拓扑 关系表来实现。 不同层包含，如某省的湖泊分布，没有建立拓扑，实质是叠置分析检索，通 过多边形叠置分析技术，只检索出在窗口界限范围内的地理实体，窗口外的 实体作裁剪处理。 4）穿越查询 某公路穿越了某些县，采用空间运算的方法执行，根据一个线目标的空间坐 标，计算哪些面或线与之相交。 5）落入查询 一个空间对象落入哪个空间对象之内。--空间运算 6）缓冲区查询 根据用户给定的一个点、线、面缓冲的距离，从而形成一个缓冲区的多边形， 再根据多边形检索原理，检索该缓冲区内的空间实体。
3、数学期望：反映数据分布的集中趋势。 4、中数：有序数据集中出现频率占半数的数据值。 5、众数：众数是具有最大可能出现的数值。
三、属性数据的离散特征数
返回
第七章 空间查询与空间分析 §7-2 统计分析
三、属性数据的离散特征数 描述数据集的离散程度，相对于中心位置的程度 1、 极差：是一组数据中最大值与最小值之差； 2、 离差，平均离差与离差平方：
第七章 空间查询与空间分析
一、空间查询的方式
一、统计图表分析 §7-1 空间查询
二、空间查询的种类
二、属性数据的集中特征数 三、属性数据的离散特征数 四、统计数据的分类分级
§7-2 统计分析 §7-3 DEM分析
一、基于矢量数据的叠置分析 §7-4 叠置分析
二、基于栅格数据的叠置分析
一、概念
§7-5 缓冲区分析
返回
第七章 空间查询与空间分析 §7-1 空间查询
4、属性查询
1） 查找 仅选择一个属性表，给定一个属性值，找
出对应的属性记录或图形。 在屏幕上已有一个属性表，用户任意点取记 录，对应的图形以高亮显示。
实现：执行数据库查询语言，找到满足要求 的记录，得到它的目标标识，再通过目标标 识在图形数据文件中找到对应的空间对象， 并显示出来。
B、 从弧段关联的左右多边形表中，检索出这些弧段关联的多边形。
线—线（与某干流A相连的所有支流）
A、 从线状地物表中，查找组成A的所有弧段及关联的结点；
B、 从结点表中，查询与这些结点关联的弧段；