空间分析的基本方法
空间分析的方法
空间分析的方法空间分析是地理信息系统（GIS）中的重要组成部分，它通过对地理空间数据的处理和分析，揭示地理现象的特征和规律。
在空间分析中，有许多方法可以帮助我们更好地理解地理现象，本文将介绍几种常见的空间分析方法。
首先，空间分析中常用的一种方法是空间关联分析。
空间关联分析是指通过对地理空间数据进行统计分析，揭示地理现象之间的相关性和关联程度。
例如，我们可以通过空间关联分析来研究城市人口密度与经济发展水平之间的关系，从而为城市规划和发展提供科学依据。
其次，空间插值分析是另一种常见的空间分析方法。
空间插值分析是指通过对已知地理空间点数据进行插值计算，推算出未知地理空间点的属性值。
这种方法在地理学、环境科学等领域有着广泛的应用，例如气象学中的降水量插值分析，地质学中的地下水位插值分析等。
此外，空间聚类分析也是空间分析中的重要方法之一。
空间聚类分析是指通过对地理空间数据进行聚类计算，将空间数据划分为若干个具有相似特征的区域或群集。
这种方法在城市规划、资源管理等领域有着广泛的应用，例如可以通过空间聚类分析来识别城市中的热点区域，为城市治理和规划提供参考依据。
最后，空间网络分析也是空间分析中的重要内容之一。
空间网络分析是指通过对地理空间网络数据进行分析计算，揭示地理空间网络中的交通流动、路径规划等信息。
这种方法在交通运输规划、物流管理等领域有着广泛的应用，例如可以通过空间网络分析来优化城市交通路网设计，提高交通运输效率。
综上所述，空间分析方法在地理信息系统中具有重要的意义，它通过对地理空间数据的处理和分析，可以帮助我们更好地理解地理现象，揭示地理规律，为地理空间决策提供科学依据。
在实际应用中，我们可以根据具体的研究目的和数据特点，选择合适的空间分析方法，从而更好地应对各种地理空间问题。
常用的空间分析有哪些
常用的空间分析有哪些引言空间分析是地理信息系统（GIS）领域的一个重要部分，它利用地理数据进行分析和解释，以了解空间模式、关系和趋势。
空间分析可以帮助我们更好地理解和利用空间数据，从而支持决策制定和问题解决。
本文将介绍一些常用的空间分析方法。
点模式分析点模式分析是研究点分布模式和空间相关性的方法。
它能够帮助我们识别和理解地理现象的分布规律和趋势。
常用的点模式分析方法包括：1.点密度分析：通过计算单位面积或单位距离内的点的数量来描述点分布的集中程度。
点密度分析可以帮助我们找出热点区域或冷点区域。
2.最近邻分析：通过计算每个点到最近的邻居点的距离，来研究点的分布模式和聚集趋势。
最近邻分析可以帮助我们确定点的聚集程度以及聚集的模式。
3.凸包分析：通过计算一组点的凸包来描述点的分布形状。
凸包分析可以帮助我们了解点分布的形状特征，例如是否呈现出环状、线状或圆状等形式。
线模式分析线模式分析是研究线要素之间的关系和属性的方法。
它可以帮助我们理解和分析线要素的空间模式和特征。
常用的线模式分析方法包括：1.线密度分析：通过计算单位面积或单位距离内的线要素的长度来描述线分布的集中程度。
线密度分析可以帮助我们找出线要素的热点区域或冷点区域。
2.线相交分析：通过计算线要素之间相交的数量来研究线的交叉程度和分布情况。
线相交分析可以帮助我们理解线要素之间的交错关系和交通网络的密度。
3.缓冲区分析：通过在线要素周围创建一定距离范围的缓冲区来研究线要素的影响范围和空间关系。
缓冲区分析可以帮助我们确定线要素的影响范围，例如河流的保护区或高速公路的建设范围。
面模式分析面模式分析是研究面要素之间的关系和属性的方法。
它可以帮助我们理解和分析面要素的空间模式和特征。
常用的面模式分析方法包括：1.面积分析：通过计算每个面要素的面积来研究面要素的分布范围和集中程度。
面积分析可以帮助我们找出面要素的热点区域或冷点区域。
2.面相交分析：通过计算面要素之间相交的数量来研究面的交叉程度和分布情况。
空间分析的原理与方法
空间分析的原理与方法
空间分析是一种通过对地球表面空间数据进行加工、分析和可视化的方法来揭示人类空间活动规律、发现空间特征和提供决策支持的过程。
其基本原理是以地球表面上的空间数据为依据，通过数据处理、分析和可视化技术，识别并提炼空间模式及特征，进而对空间关系、空间结构和发展趋势进行研究。
空间分析的方法包括以下几种：
1. 空间统计分析：基于地理信息系统，统计分析地理现象在空间分布的规律和特征。
2. 空间交互模型：通过空间关系模型、地理网络模型等方法，研究地理空间要素之间的相互作用和影响。
3. 空间模拟：通过建立模型，模拟真实的空间过程和变化情况，并探索空间过程的动力学规律和机理。
4. 空间数据挖掘：基于数据挖掘技术和机器学习算法，从海量的空间数据中挖掘出规律、趋势、关联和特征。
5. 空间可视化：采用图像处理技术，将空间数据转化为视觉表现形式，使人们能够更直观地理解和认知地理现象和空间模式。
通过以上方法，空间分析能够有效地描述和解释地理现象和空间模式的规律与特征，为决策和规划提供科学支持和可视化工具。
常用的空间分析有哪些方法
常用的空间分析有哪些方法空间分析是地理信息系统（GIS）中的一个重要研究领域，它涉及到对空间和地理数据进行分析、建模和可视化的技术和方法。
通过空间分析，我们可以揭示地理数据之间的空间关系、挖掘其潜在的空间模式，并为决策和规划提供支持。
本文将介绍一些常用的空间分析方法。
1. 缓冲区分析缓冲区分析是空间分析中最常用的方法之一。
它通过在地图上绘制缓冲区（一定距离范围内的区域）来分析目标对象与其他地理要素之间的空间关系。
缓冲区分析常用于确定某个地理要素周围的环境条件或区域受影响的范围，例如确定污染源的影响范围、交通设施的服务范围等。
2. 空间插值空间插值是一种通过已知地理要素的分布来估计未知地理要素值的方法。
它通常用于根据有限的采样站点数据推断整个地区的值分布情况。
常见的空间插值方法有反距离加权插值（IDW）、克里金插值等。
空间插值在环境监测、资源评估等领域具有广泛应用。
通过插值分析，我们可以对未来的地理变化进行预测和模拟。
3. 空间聚类空间聚类是一种将地理要素按照它们之间的相似性进行分组的方法。
常见的空间聚类方法包括层次聚类、K均值聚类等。
空间聚类可以用于发现地区划分、挖掘地理模式、研究社会组织结构等。
例如，我们可以使用空间聚类分析来确定一个城市中人口分布的热点地区和冷点地区。
4. 空间插值空间插值是一种挖掘地理要素之间依赖关系的方法。
通过挖掘地理要素之间的空间相关性和绘制空间权重矩阵，我们可以分析地理现象的传播方式、确定地理要素之间的相互作用等。
空间回归方法包括全局空间自相关和局部空间自相关。
全局空间自相关用于研究地理现象的整体空间变化，而局部空间自相关可用于分析地理现象的局部空间关系。
5. 空间优化空间优化是一种通过最小化或最大化某个目标函数来优化地理要素的空间布局的方法。
常见的空间优化方法包括遗传算法、蚁群算法等。
空间优化广泛应用于城市规划、交通网络设计、设备配置等领域。
通过空间优化，我们可以获得最优的空间布局方案，以满足特定的需求。
空间分析的主要方法
空间分析的主要方法空间分析是地理信息科学中的重要内容之一，它是通过对地理现象的空间分布、空间关联和空间变化进行定量和定性分析，以揭示地理现象的内在规律和特征。
空间分析的主要方法包括地图分析、空间统计分析、空间模型分析和地理信息系统分析等。
下面将对这些方法进行详细介绍。
地图分析是空间分析的基础，通过地图的制作和解读，可以直观地表现地理现象的空间分布特征。
地图分析主要包括地图要素的识别、地图要素之间的空间关系分析和地图要素的数量化分析。
在地图要素的识别中，需要对地图上的各种地理要素进行识别和提取，包括地形、水系、土地利用、交通等要素。
在地图要素之间的空间关系分析中，需要研究地图要素之间的相对位置、距离和方向关系，以揭示它们之间的空间联系。
在地图要素的数量化分析中，需要对地图上的各种地理要素进行数量化描述和统计分析，以揭示它们的空间分布规律和特征。
空间统计分析是通过统计方法对地理现象的空间分布特征进行分析。
空间统计分析主要包括空间集聚分析、空间自相关分析和空间插值分析。
在空间集聚分析中，需要对地理现象的空间分布进行集聚程度的测度和分析，以揭示其集聚规律和特征。
在空间自相关分析中，需要对地理现象的空间相关性进行检验和分析，以揭示其空间相关性的程度和方向。
在空间插值分析中，需要对地理现象在空间上的分布进行插值估计和预测，以揭示其空间分布的连续性和变化趋势。
空间模型分析是通过建立数学模型对地理现象的空间关系进行模拟和预测。
空间模型分析主要包括空间回归模型、地理加权回归模型和空间自回归模型等。
在空间回归模型中，需要对地理现象的空间关系进行回归分析和模型建立，以揭示其影响因素和作用机制。
在地理加权回归模型中，需要对地理现象的空间关系进行加权回归分析和模型建立，以考虑其空间异质性和空间非独立性。
在空间自回归模型中，需要考虑地理现象的空间自相关性和空间依赖性，以建立相应的自回归模型和进行模拟预测。
地理信息系统分析是通过地理信息系统对地理现象的空间数据进行存储、管理、处理和分析。
空间分析方法
空间分析方法空间分析方法是地理信息系统（GIS）中的重要组成部分，它是利用计算机和地理信息技术对地理现象进行定量和定性分析的方法。
空间分析方法可以帮助我们更好地理解地理现象的空间分布规律、相互关系以及变化趋势，为决策提供科学依据。
本文将介绍几种常用的空间分析方法，包括空间关联分析、空间插值分析和空间聚类分析。
首先，空间关联分析是一种用来研究地理现象之间的空间关系的方法。
通过空间关联分析，我们可以发现地理现象之间的相互影响和依赖关系。
例如，我们可以利用空间关联分析来研究城市的人口密度和环境污染之间的关系，找出人口密集地区与环境污染之间的空间相关性，为城市规划和环境保护提供科学依据。
其次，空间插值分析是一种用来推测地理现象在未知位置的数值的方法。
通过空间插值分析，我们可以利用已知位置的数据来推算未知位置的数据，从而实现对地理现象的空间分布进行预测和估计。
例如，我们可以利用空间插值分析来推测降雨量在整个地区的分布情况，为农业生产和水资源管理提供科学依据。
最后，空间聚类分析是一种用来发现地理现象在空间上的聚集和分散规律的方法。
通过空间聚类分析，我们可以找出地理现象在空间上的集聚区域和分散区域，从而揭示地理现象的空间分布规律。
例如，我们可以利用空间聚类分析来发现城市的商业中心区和住宅区的空间分布特征，为城市规划和产业布局提供科学依据。
综上所述，空间分析方法在地理信息系统中具有重要的意义，它可以帮助我们更好地理解地理现象的空间分布规律和相互关系，为决策提供科学依据。
在实际应用中，我们可以根据具体问题的需要选择合适的空间分析方法，并结合地理信息技术进行分析和研究，以实现对地理现象的深入理解和科学管理。
希望本文介绍的空间分析方法对大家有所帮助，谢谢阅读！。
空间分析的基本方法
1
2
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系统描述与数据分析。对模型所要分析的系统，选择可以描述系统的状态、与外部关系、随时间变化等方面的数据，构造该系统的数据体系；
理论推导。根据地理规律和系统的特点，进行理论推导，确定上面的数据体系中多因子之间的量纲关系，作为分析模型的基本框架；
简化表达。根据理论分析和具体应用要求，筛选去除相对影响小的和不重要的因素，或采用主成分分析等数学方法简化表达形式，使模型接近使用；
遥感信息和专题图的视觉复合 遥感信息和非遥感信息结合是地理信息系统和遥感相结合的基础，遥感和地理信息系统所处理问题具有互补性。遥感图上信息丰富，但缺乏行政区划界线等非遥感信息，这样不利于区域分析。另外，在遥感分类中常常出现比较麻烦的“异物同谱”现象。如荒草和牧草，果园和灌木等，从遥感角度看，因为具有相同的光谱特性而无法区分，这时如把遥感分类图和专题图或地形图进行视觉复合，就可以直觉地解决某些“异物同谱”分类问题，从而大大提高遥感分类精度。
GIS分析建模可采用如下步骤：
准备空间操作的数据
进行空间分析操作
结合分析的目的和任务，对获得的新空间数据进行分析
结果评价和解释
产生最终的结果图和报表
建立分析的目的和标准
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04
四、空间分析的步骤
第二节 空间查询与量算
一、空间查询 是按一定条件对空间目标的位置和属性信息进行查询，以形成一个新的数据子集 空间查询分为以下几种： 1. 定位查询 2. 分层查询 3. 区域查询 4. 条件查询 5. 空间关系查询
03
二、空间聚合 空间聚合是根据预先设定的聚合条件，在同一图层上进行数据类别的合并或转换，以实现空间地域的兼并，从而将复杂的空间数据合并成预定的类别。空间聚合的结果往往是将复杂的类别转换为较简单的类别，大多数以小比例尺图形输出。当从大比例尺图形向小比例尺图形转换时，常使用这种方法。 空间聚合 分析
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。
空间分析的方法
空间分析的方法空间分析是地理信息系统（GIS）中非常重要的一部分，它通过对地理数据的处理和分析，帮助人们更好地理解和利用地理空间信息。
在空间分析中，有许多方法可以帮助我们深入了解地理现象和解决空间问题。
本文将介绍几种常见的空间分析方法，包括空间关联分析、空间插值分析和空间模式分析。
首先，空间关联分析是一种通过统计方法来探索地理现象之间的关系的方法。
它可以帮助我们发现地理现象之间的空间相关性，比如某种现象在空间上的分布是否存在某种模式或规律。
在进行空间关联分析时，我们通常会使用Pearson相关系数或Spearman秩相关系数来衡量地理现象之间的相关性程度。
通过空间关联分析，我们可以更好地理解地理现象之间的关系，为决策提供科学依据。
其次，空间插值分析是一种通过已知的地理数据来推算未知位置的值的方法。
在现实生活中，我们经常会遇到一些地理现象的数据点不全的情况，这时就需要利用空间插值分析来推算这些缺失的数据。
常见的空间插值方法包括克里金插值、反距离加权插值和径向基函数插值等。
这些方法可以根据已知的数据点的空间分布情况，来推算出未知位置的值，从而填补数据的空白，为后续的空间分析和决策提供支持。
最后，空间模式分析是一种用来探索地理现象在空间上的分布模式的方法。
在进行空间模式分析时，我们通常会使用集聚指数（如Moran's I指数和Getis-Ord Gi指数）来衡量地理现象在空间上的集聚程度。
通过空间模式分析，我们可以发现地理现象的空间分布是否存在聚集现象，从而帮助我们更好地理解地理现象的空间特征。
综上所述，空间分析是地理信息系统中非常重要的一部分，它通过各种方法来帮助我们深入了解地理现象和解决空间问题。
空间关联分析可以帮助我们发现地理现象之间的关系，空间插值分析可以填补数据的空白，空间模式分析可以揭示地理现象的空间分布特征。
通过这些方法的应用，我们可以更好地利用地理信息系统来支持地理决策和规划工作，为社会发展做出贡献。
空间数据分析的基本方法与技巧
空间数据分析的基本方法与技巧空间数据分析是指通过对地理空间数据进行整理和分析，以发现其中的模式、关联和趋势的过程。
它在许多领域中都起着重要的作用，如环境科学、城市规划、地理信息系统等。
本文将介绍空间数据分析的基本方法与技巧。
一、地理空间数据的类型地理空间数据主要可以分为两种类型：点数据和面数据。
点数据是指在地理空间中具有特定位置的数据，如地震发生的经纬度坐标、某个城市的人口密度等。
面数据是指在地理空间中具有一定范围的数据，如国家、城市、湖泊的边界等。
二、地理空间数据的获取与整理在进行空间数据分析之前，首先需要获取必要的地理空间数据。
这可以通过多种方式实现，如使用卫星遥感数据、GPS定位设备或调查问卷等。
获取到数据后，还需要进行整理和预处理。
这包括清洗数据、去除异常值、统一坐标系统等步骤，以确保数据的准确性和一致性。
三、空间数据可视化可视化是空间数据分析中重要的一步。
通过将地理空间数据以图形或图像的方式呈现，可以更直观地理解数据所蕴含的信息。
常用的地理可视化方法包括制作热力图、散点图、等高线图等。
此外，地理信息系统软件如ArcGIS和QGIS也提供了丰富的可视化工具，方便用户进行空间数据的展示和分析。
四、空间数据聚类分析聚类分析是将具有相似特征的地理空间数据划分为不同的类别或群组的方法。
常见的聚类方法包括K均值聚类和DBSCAN聚类。
K均值聚类通过将数据划分为预先指定的K个类别，使得每个数据点都属于距离最近的类别中心点。
DBSCAN聚类则通过根据数据点的密度将其归类到不同的簇中。
五、空间数据相关性分析相关性分析是研究地理空间数据之间关系的方法。
通过分析地理空间数据之间的相关性，可以发现它们之间的关联和依赖关系。
在相关性分析中，常用的方法包括相关系数分析和空间自相关分析。
相关系数分析可以衡量两个地理空间数据之间的线性相关程度，例如计算经济发展水平与人均GDP的相关系数。
而空间自相关分析则可以衡量地理空间数据的空间集聚程度，例如研究城市人口分布的空间自相关。
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叠以及方向距离关系。如查询某一条公路所跨过的河流，就是查询与该公路
相交的河流。 （3）点—点查询：查询并判断点与点之间的距离、方向和重叠关系。如 查询居民点周围小于2km的商店。 （4）线—面查询：查询并判断线与面之间的距离、方向、相交及重叠等 关系。如求通过某县的公路，或某一条铁路所经过的县、市。 （5）点—线查询：查询并判断点与线之间的距离、方向及重叠关系。如
第二节 空间查询与量算
一、空间查询
是按一定条件对空间目标的位置和属性信息进行查询， 以形成一个新的数据子集
空间查询分为以下几种：
1. 定位查询 2. 分层查询 3. 区域查询 4. 条件查询
5. 空间关系查询
5. 空间关系查询
空间关系查询又称拓扑查询。其目的是检索出相关的空间目标。
（1）面—面查询：查询并判断两个面状地物之间是否相邻、包含、相交 以及方向距离关系。如查询某一湖泊周围的土地类型，就是查询同湖泊相邻 区域的土性属性。 （2）线—线查询：查询并判断线与线之间是否有邻接、相交、平行、重
杂的类别转换为较简单的类别，大多数以小比例尺图形输出。 当从大比例尺图形向小比例尺图形转换时，常使用这种方法。
空间聚合 分析
三、区域提取
区域提取是以某一区域为提取范围，提取另一图层中相应地 区的属性数据，从而得到一新的目标图。
第五节 叠置分析
GIS的叠置分析是将有关主题层组成的数据层面， 进行叠加产生一个新数据层面的操作，其结果综合 了原来两层或多层要素所具有的属性。叠置分析不
· 了解空间插值的类型和方法
· 了解空间信息分类和统计分析方法 重点：矢量数据分析方法，栅格数据分析方法、空间插值。 • 学习目标 难点：空间插值技术
空间分析 是综合分析空间数据的技术的通
称。空间分析有着十分丰富的内涵，它是构成地 理信息系统的核心部分之一，在整个地理数据的 应用中发挥着举足轻重的作用，也是GIS区别与 其它信息系统的一个显著标志。
分析技术:
空间图形数据的拓扑运算； 非空间属性数据运算； 空间和非空间数据的联合运算。
第一节地理信息系统的空间分析模型
一、地学模型概述 所谓模型，就是将系统的各个要素，通过适当的筛选，用
一定的表现规则所描写出来的简明映象，是对现实世界的简化 表达。
地学模型，也称专题分析模型，是用来描述地理系统各要 素之间的相互关系和客观规律信息的简明映象，其形式有语言 的、数学的或其它的表达模式。 对于GIS来说，专题分析模型是根据目标的知识将系统数 据重新组织，得出与目标有关的新的规则和公式。不同的理论 观点，不同的体系可以产生不同的结果。 在GIS中，模型能有效地帮助人们从各种因素之间找出其因 果关系或者联系，有利于问题的解决。
GIS分析建模可采用如下步骤：
（1）系统描述与数据分析。对模型所要分析的系统，选择可以描
述系统的状态、与外部关系、随时间变化等方面的数据，构造该系统的数据
体系；
（2）理论推导。根据地理规律和系统的特点，进行理论推导，确定
上面的数据体系中多因子之间的量纲关系，作为分析模型的基本框架；
（3）简化表达。根据理论分析和具体应用要求，筛选去除相对影响
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10 12
地 图 貌
11 + a c d f e g b
行图 政
+
A B
土 图 壤
土图 壤
区域
类 型数
面
积
a
b 统表 计
10
5 3
2A 1A 2B 1B
合 图 成
11
合成叠置
统计叠置
空间叠置分析根据叠置对象图形特征的不同，分为点与多 边形的叠置、线与多边形的叠置、多边形与多边形的叠置三种 类型。 1. 点与多边形叠置 点与多边形的叠置是确定一图层上的点落在另一图层的哪个 多边形内，以便为图层的每个点建立新的属性图（如下图所示） 例如，矿井点位与行政区多边形叠置，可确定每个矿井所属 的政区范围。点与多边形的叠置实际上是计算多边形对点的包含 关系，解决这类问题可采用铅垂线算法来实现。
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二、空间聚合
空间聚合是根据预先设定的聚合条件，在同一图层上进 行数据类别的合并或转换，以实现空间地域的兼并，从而将复 杂的空间数据合并成预定的类别。空间聚合的结果往往是将复
Hale Waihona Puke 题图或地形图进行视觉复合，就可以直觉地解决某些“异物同
谱”分类问题，从而大大提高遥感分类精度。
三、专题图和数字高程图视觉复合
专题图通常用平面图来表示，而数字高程模型（DEM）
的立体彩色显示是具有高度真实感的，如果把各种专题图和数
字高程图复合生成立体专题图，可以大大增强视觉效果，便于 人们认识和研究自然资源。例如，把旅游图和数字高程图结合 生成立体旅游景观图，有利于人们观察景点分布和旅游路线选 择；再如将野生动物分布图与数字高程图结合，生成立体野生
动物分布图，可以帮助动物学家对野生动物群体生存环境的研
究。
第四节 空间聚类与聚合分析
一、空间聚类
空间聚类是根据预先设定的聚类条件，使符合条件的区域输出在图 上，不符合条件的区域为空白。在空间聚类中常用的是逻辑运算，用逻辑
表达式来分析处理非几何特性之间的逻辑关系。常用逻辑运算包括： （ 1 ） 逻 辑 交 运 算 。 若 子 集 为 A,B ， 对 其 进 行 逻 辑 交 运 算 ， 得 交 集 C=A∩B,如图6-1（a）所示。 （2）逻辑并运算。若子集为A,B，对其进行逻辑并运算，得并集 C=A∪B,如图6-1（b）所示。 （3）逻辑非运算。若子集为A,B，对其进行逻辑非运算，得并集C=AB,如图6-1（c）所示。
一、矢量数据的叠置分析 叠置分析是指在统一空间参照系统条件下，把两层或两层 以上的专题要素图层进行叠置，以产生空间区域的多重属性特 征，或建立地理要素之间的空间对应关系。 根据叠置目的的不同可分为合成叠置与统计叠置两类。合 成叠置是用于搜索同时具有几种地理属性的分布区域，或对叠 置后产生的多重属性进行新的分类（左下图所示）。统计叠置 是用于提取某个区域范围内某些专题内容的数量特征（右下图 所示）。
第三节 视觉信息复合分析
视觉信息复合是将统一地区的统一比例尺的不 同含义的图形图像进行叠合显示在屏幕上或结果 图件上，以便判断不同地理实体的空间关系，从 而获取更多的空间信息。
视觉信息复合中，不改变各图层数据结构，也
不形成新的数据，只给用户带来视觉效果，用于目
视分析。
一、点、线和面状图之间的复合
C A C B A B C B A
（a）
(b)
(c)
逻辑设定条件可以按照需要的属性设定，也可按照空间 要素的集合条件设定。如左下图所示，是一幅某镇土地利用现状 栅格图（1.耕地，2.园地，3.林地，4.居民点，5.独立工矿，6. 水域，7未利用地），设定条件可以是： E=（属性=“水域”） ∩ （面积≥1公顷） ∩ （水域邻接居 民地） 其输出的结果图如右下图所示。这类聚类条件的设定常用 于位址规划。
查找某一河流上的桥梁，或通过某一居民点的公路。
（6）点—面查询：查询并判断点与面之间的距离、方向及包含关系。如 查找某市的采矿点，或某一矿井的所在辖区等。
二、空间量算 1. 几何量算：
一般GIS软件都具有对点、线、面状地物的量算功能。几
何量算对不同的点、线、面地物有不同的含义： （1）点状地物（0维）：坐标； （2）线状地物（1维）：长度、方向、曲率； （3）面状地物（2维）：面积、周长、形状等；
小的和不重要的因素，或采用主成分分析等数学方法简化表达形式，使模型 接近使用；
（4）参数确定。模型参数的确定可采用参数实验方法，或采用层次
分析法、专家打分法、确定模糊隶属度等方法。
（5）分析模型建立。形式和参数确定后，建立分析模型，并可在应
用中完善。由于理论和实践等方面原因，有时可采用递归模型。递归模型便
地学分析模型主要包括： （1）逻辑模型：由地理名词和逻辑运算符 组成的逻辑表达式表示； （2）物理模型：由物理模拟过程表达； （3）数学模型：由常数、参数、变量和函 数关系等组成的数学表达式表示； （4）图像模型：由某种图像或图像运算的 集合表达，如各种专题地图。
二、空间分析模型的特点
GIS中的应用空间分析模型大多数为数学模型，他们除了 具有数学模型的一般特征之外，还具有由GIS的性质和任务 所决定的一些特点。 （1）空间性：模型与空间位置、分布有密切关系；
于导出地理系统在任一演变时期的状态和演变过程，在较短的间隔周期内可 以作线性问题处理，并且可以参照假设条件的变化随时间调整模型参数。
四、空间分析的步骤
1. 建立分析的目的和标准
2. 准备空间操作的数据
3. 进行空间分析操作 4. 结合分析的目的和任务，对获得的新空间数据进行分析 5. 结果评价和解释 6. 产生最终的结果图和报表
（4）体状地物（3维）：体积、表面积等。
2. 形状量算 面状目标物的外观是多变的，很难找到一个准确的量对其 进行描述。最常用的指标包括多边形的长短轴之比、周长面积 比等。其中绝大多数指标是基于面积和周长的。通常认为圆形 地物既非紧凑型也非膨胀性，则可定义其形状系数r为：
r
P
2
A
式中：P为地物周长，A为地物面积。如果r<1为紧凑型；r=1 为标准圆；r>1为膨胀型。
第六章 空间分析的基本方法
第六章 空间分析的基本方法
· 理解GIS中模型的概念、特点和作用
· 掌握GIS空间分析的一般步骤
· 了解空间查询与量算的各种方法及其应用 · 了解视觉信息复合分析的类型和用途