空间分析建模
《空间分析与建模》本科课程教学大纲
教学内容：
第1章 导论
1.1空间分析与建模
1.1.1发展概况
1.1.2相关学科
1.1.3国内的专业领域
1.2空间分析
1.2.1空间分析的定义
1.2.2空间分析的研究内容
1.2.3空间分析的功能和分类
1.3地理模型
1.3.1地理模型的相关概念
1.3.2地理模型的构建原则
1.3.3地理模型的功能与分类
2.4.1地图投影的产生和定义
2.4.2地图投影的变形
2.4.3地图投影的分类
2.4.4常见的地图投影
2.5坐标系统和时间系统
2.5.1坐标系统
2.5.2常用坐标系
2.5.3时间系统
教学重点和难点：
空间实体及空间关系
地图投影
第3章地形可视化分析
教学要点：数字模型可视化的基本方式、手段、实现途径和具体操作流程和方法，重点突出使用数字地形模型、地形分析、三维可视化进行相关能力培养和实际软件操作应用能力。
《GIS工程师训练营：SuperMap GIS二三维一体化开发实战》，SuperMap图书编委会，2013年出版。
《道路交通网络三维GIS数据组织与可视化》，测绘出版社，左小清著，2011年出版。
《地理信息系统原理、方法和应用》，科学出版社，邬伦等著，2010年出版。
《计算机地图制图》，艾自兴，龙毅，武汉大学出版社，2006年出版。
（五）课程教学基本要求：本课程阐述了三维地理数据建模的理论、技术与实现方法，涉及三维模型结构、空间建模、空间分析和可视化表达等多个方面，并以3D Max、sketchup软件为主要建模进行学习，进行GIS三维模型的构建与录入。
（六）教学内容、学时数、学分数及学时数具体分配
空间分析建模
12.3.3 创建脚本文件
1．单数据处理 2. 批处理
1．单数据处理
(1) 概念 所谓单数据处理，是指处理过程中只涉及到单个数据集的处理，数据可以是栅格数据集、ArcView的shapefile也可以是Arc/Info的coverage等
（2）实现 第一步：编写脚本 第二步：在ArcToolbox中添加script 第三步：设置script属性 第四步：运行脚本
输入2
输出３
复杂处理工具模型
图12.5 复杂处理工具模型处理过程
12.2.2 模型生成器组成
1. 模型构造器界面 2. 模型构造器菜单 3. 模型构造器工具图标 4. 实例分析
1.模型构造器界面
图12.6 模型构ห้องสมุดไป่ตู้器的初始界面
2.模型构造器菜单
利用DEM来提取水系：对于与地表水文情况有关的许多领域如区域规划、农业、林业等有十分重要意义
1．建立概念模型 分析： １）问题的抽象和简化：模拟地表径流在地表的流动来产生水系。 ２）前提、假设：此处DEM的洼地均为可填充型洼地。 ３）涉及的参数和变量：填充后的无洼地DEM、DEM每个栅格单元的水流方向、每个栅格上游汇水面积、确定水系的阈值大小。 4)数据类型的转换：由于基于DEM的计算都是栅格数据，故需要将水系栅格数据转换为矢量数据。
２．批处理
（1）概念 所谓批处理是指一次操作多个同样格式数据的过程。 脚本提供了一种便捷的方式用于批处理，数据转换以及任何空间处理工具的使用。 要进行批处理，只要在脚本中加入循环语句即可。
（2）实现 第一步：编写脚本 第二步：在ArcToolbox中添加script 第三步：运行脚本
4.运行结果
(b) 汇流累计大于1000的河网
地理信息系统中的数据空间分析与建模研究
地理信息系统中的数据空间分析与建模研究地理信息系统（GIS）是一种集软、硬件、数据和方法于一体的专业地理空间信息处理系统，通过空间数据采集、处理、存储、分析和展示，帮助人们更有效地理解和利用地球表面上的各种地理现象。
其中，数据空间分析与建模是GIS的重要组成部分，它为我们提供了丰富的方法和工具来研究和解决与地理空间有关的问题。
一、数据空间分析数据空间分析是通过对地理空间数据进行操作和处理，从而获得数据之间的关联性和相互作用模式的一种方法。
它包括了许多常用的技术和算法，如空间插值、空间统计、密度分析、网络分析等。
首先，空间插值是利用已知的有限测量值估计地理空间中未知位置上的数值的一种方法。
它通过插值算法，根据周围已知位置上的数据点来推断未知位置上的数据值。
常见的空间插值方法有反距离加权插值法（IDW）、克里金插值法等。
其次，空间统计是通过对地理空间数据的统计特征进行分析，研究其空间分布规律和相关性的一种方法。
例如，我们可以使用空间自相关技术来判断数据是否存在空间自相关性，即数据是否在空间上呈现出相似的空间模式。
此外，密度分析是用来测量和分析一定范围内某一现象的集聚程度的一种方法。
通过对空间数据进行密度计算，我们可以确定地理空间中某一区域或点集所包含的现象的相对密集程度。
密度分析在城市规划、环境保护等领域具有广泛的应用。
最后，网络分析是一种利用网络数据模型进行路径分析和最优路径计算的方法。
通过网络分析，我们可以确定两个或多个地点之间的最短路径、最佳路径或最快路径，帮助我们在交通规划、物流管理等方面做出更好的决策。
二、数据空间建模数据空间建模是通过对地理空间数据进行模型化和建模，从而描述地理现象和分析地理问题的一种方法。
它将地理现象抽象为一种数学或统计模型，通过模型来预测、模拟或解释现实中的地理过程和现象。
在数据空间建模中，常用的方法包括地理回归分析、地标空间分析、多标准决策分析等。
例如，地理回归分析可以帮助我们确定地理空间数据与其他自变量之间的关系，并用于预测和解释地理现象的空间变化。
测量数据的空间关联分析与建模方法
测量数据的空间关联分析与建模方法引言随着信息技术的快速发展，数据的获取变得日益容易。
特别是在测量领域，我们可以轻松地获得大量的数据。
然而，单纯地统计和描述这些数据并不能完全揭示其中的潜在规律和关联。
因此，研究人员们开始关注如何通过空间关联分析和建模方法来挖掘数据中的有价值信息，以便更好地了解和预测现象的演变。
一、空间关联分析空间关联分析是一种通过研究地理空间上的特征和变量之间的关系，来揭示地理现象和规律的方法。
它能够帮助我们了解不同地点之间的相互作用及其对现象演化的影响。
常用的空间关联分析方法包括空间自相关分析和空间回归分析。
1. 空间自相关分析空间自相关分析是一种用来测量地理空间上相邻区域之间变量相似性的方法。
通过计算各地点之间的距离，并对距离和变量之间的相关性进行统计，我们可以得到衡量空间自相关的指标，如Moran's I、Geary's C等。
这些指标可以告诉我们数据中是否存在空间聚集或分散的模式，从而帮助我们理解现象背后的规律和机制。
2. 空间回归分析空间回归分析是一种结合了空间自相关和线性回归模型的方法。
它不仅考虑了变量之间的相互作用，还考虑了地理空间因素对现象的影响。
通过在回归模型中引入空间权重矩阵或空间滞后项，我们可以将地理空间的影响纳入到模型中，并估计出变量之间的空间关联关系。
这对于预测和解释现象的变化具有重要意义。
二、空间关联建模方法除了分析已知的空间关联关系，研究人员们还努力寻求一种能够建立和预测空间关联关系的方法。
目前，常用的空间关联建模方法包括地理加权回归（Geographically Weighted Regression，GWR）、地理加权回归核（Geographically Weighted Regression Kernel，GWRK）等。
1. 地理加权回归（GWR）GWR是一种特殊的空间回归模型，它考虑了数据的空间非平稳性，即变量的空间关联性在空间上是变化的。
使用GIS软件进行空间数据分析与建模
使用GIS软件进行空间数据分析与建模在信息时代的今天，大量的空间数据的产生使得空间数据分析与建模变得日益重要。
地理信息系统（GIS）软件作为一种强大的工具，被广泛应用于空间数据分析与建模领域。
本文将探讨使用GIS软件进行空间数据分析与建模的意义、方法及应用。
一、GIS软件在空间数据分析与建模中的意义GIS软件以其强大的数据处理能力和灵活的操作方式，为空间数据分析与建模提供了较好的支持。
首先，GIS软件能够对现有的空间数据进行整合和处理，提供多种分析工具和模型，实现对空间数据的挖掘和分析。
其次，GIS软件能够可视化地呈现空间数据，通过地图、图表等形式直观地展示分析结果，帮助用户更好地理解和利用数据。
此外，GIS软件还具备数据模型构建和预测分析的功能，可用于建立空间数据的模型和模拟，为决策提供参考。
二、使用GIS软件进行空间数据分析与建模的方法使用GIS软件进行空间数据分析与建模主要包括数据准备、数据处理和结果展示。
首先，需要获取和整理相关的空间数据，包括地理要素数据、属性数据、卫星遥感数据等。
其次，对原始数据进行清洗和预处理，包括去除噪声、填充缺失值等，以减少数据误差和提高数据质量。
然后，使用GIS软件的分析工具和算法，对数据进行处理和分析，例如空间插值、空间统计分析等。
最后，通过地图和图表等形式展示分析结果，以直观地呈现分析结论。
三、GIS软件在城市规划中的应用实例城市规划是空间数据分析与建模的重要应用领域之一。
通过使用GIS软件，可以对城市空间数据进行深入的分析和建模，为城市规划提供科学依据。
例如，通过对交通数据、用地数据和人口数据等进行整合和分析，可以评估城市交通拥堵情况，提出交通优化方案。
又如，通过对土地利用数据、环境数据和经济数据等进行分析，可以评估城市可持续发展水平，提出合理的土地利用规划。
这些分析结果可以通过GIS软件进行可视化展示，为城市规划决策提供参考。
四、GIS软件在环境保护中的应用实例环境保护是另一个重要的空间数据分析与建模应用领域。
地理信息系统中的空间分析与建模研究
地理信息系统中的空间分析与建模研究地理信息系统（Geographic Information System，GIS）是一种科技工具，它通过数字化的方式对空间数据进行采集、存储、管理、分析和展示，使得人们能够更加全面、深入、准确地了解、描述和利用地球上的自然、社会和经济现象。
而空间分析与建模则是GIS技术中的重要组成部分，它们通过对地理数据的空间关系、空间特征和空间变化进行定量分析和描述，为城市规划、环境保护、自然资源管理、灾害风险评估等领域的决策和规划提供重要支持。
一、空间分析的基本概念空间分析（Spatial Analysis）是指根据所研究对象在空间中的位置、范围、方向、关系等特征，通过对空间数据进行处理和分析，寻找隐含规律、发现异常现象、预测未来趋势等目的的空间信息处理技术。
空间分析包括空间查询、空间统计、空间插值、空间叠加、空间交互分析等方法，它们可以用来分析地形地貌、地表覆盖、城市规划、农业生产、自然灾害等方面的空间数据，提取有用的信息和知识。
二、空间建模的应用领域空间建模（Spatial Modeling）是指通过对地理数据的属性、特征和关系进行分析和抽象，建立空间现象的理论模型、概念模型、数学模型、模拟模型等，并通过模型验证和应用来揭示反映地理现象的本质规律和内在机制的技术手段。
空间建模包括数据建模、模型建模、规划建模、优化建模等方法，在城市规划、远程遥感、交通运输、地质资源、环境评价等领域都有广泛的应用。
三、空间分析与建模的技术方法空间分析和建模的技术方法不断发展和完善，目前主要采用的方法包括：1、基于栅格和矢量数据的空间分析方法。
栅格数据分析方法适用于数据量大、空间分辨率低、对地形地貌等连续性变量的分析，如高程、坡度、坡向、植被覆盖度的变化等；矢量数据分析方法适用于精度要求高、空间分辨率细、对地物分布的拓扑关系、属性关系、空间距离等有较高要求的分析，如城市规划、车辆路线优化、农业区划等。
如何进行地理数据的空间分析与建模
如何进行地理数据的空间分析与建模地理数据的空间分析与建模是一项重要的技术，它提供了对地理信息的深入理解和应用。
通过空间分析与建模，我们可以更好地了解地理现象、预测未来趋势，并为决策提供支持。
一、地理数据的收集与整理地理数据的收集是进行空间分析与建模的第一步。
现在，我们可以通过各种方式获取地理数据，如传感器、遥感、GPS等技术。
然而，收集到的数据往往包含了大量的噪声和冗余信息。
因此，在进行空间分析和建模之前，我们需要对数据进行整理和清洗。
这可以通过数据清理和数据集成等方法来实现。
二、地理数据的空间分析在进行地理数据的空间分析时，我们可以运用多种方法和技术。
其中，地理信息系统（GIS）是最常用的工具，它能够处理、存储和分析地理数据。
通过GIS，我们可以进行空间查询、空间模式识别、空间插值等操作。
这些操作可以帮助我们找出地理数据的规律和模式。
除了GIS，还有其他一些方法和技术可以用来进行地理数据的空间分析。
例如，空间统计分析可以帮助我们理解地理现象的统计特征和空间关系。
地理数据挖掘可以帮助我们发现隐藏在数据中的模式和规律。
机器学习算法可以帮助我们构建预测模型和分类模型等。
这些方法和技术的选择取决于具体问题和需求。
三、地理数据的建模在进行地理数据的建模时，我们可以利用收集到的地理数据来创建模型。
地理数据的建模可以用于模拟和预测地理现象的发展趋势。
例如，可以通过地理数据的建模来预测人口分布、自然灾害发生的概率等。
建模过程涉及到对数据进行拟合和参数估计，以及对模型的验证和评估。
建模过程一般分为几个步骤。
首先，需要选择合适的模型类型和算法。
其次，需要对数据进行预处理和特征选择。
然后，根据选择的模型和算法，进行参数估计和模型的训练。
最后，对模型进行验证和评估，并进行模型的修正和改进。
四、地理数据的可视化展示地理数据的可视化展示是地理数据分析与建模的重要环节。
通过可视化展示，我们可以更直观地了解地理现象和模型的结果。
如何进行空间数据分析和建模
如何进行空间数据分析和建模引言:空间数据分析和建模是一项重要的技术，在许多领域中都具有广泛的应用。
通过对空间数据的分析和建模，可以帮助我们更好地理解和解决各种问题。
本文将简要介绍如何进行空间数据分析和建模的基本方法和步骤。
一、数据准备与预处理:进行空间数据分析和建模之前，首先需要准备好相关的数据。
这些数据可以来自各种渠道，如卫星遥感、地理信息系统（GIS）、测量仪器等。
对于空间数据的准备，主要包括数据收集、数据清洗和数据预处理。
数据收集是获取空间数据的第一步，可以通过传感器的记录、采样、GPS定位等方式进行。
在数据收集过程中，需要注意数据的时空分辨率以及数据的精确性和可靠性。
数据清洗是指对收集到的原始数据进行删除、过滤、修正等操作，去除错误、重复、不完整或无效的数据。
数据清洗的目的是提高数据的质量和准确性，为后续的分析和建模工作做好准备。
数据预处理是对数据进行转换、标准化和规范化等处理，以便更好地适应分析和建模的需求。
数据预处理的步骤包括数据格式转换、数据集成、特征选择和特征变换等。
二、空间数据分析方法:空间数据分析是对空间数据进行处理和统计，以获得有关空间分布和空间关系的信息。
常用的空间数据分析方法包括地理插值、空间聚类、空间关联和空间回归等。
地理插值是一种用于估计和预测未知位置的空间数据的方法。
它利用已知位置的数据点的值，推断未知位置的数据值。
常用的地理插值方法包括反距离加权插值、克里金插值和样条插值等。
空间聚类是将空间数据划分为不同的类别或簇的过程。
它根据空间数据的相似性来确定数据点之间的关系。
常用的空间聚类方法包括层次聚类、K均值聚类和DBSCAN等。
空间关联分析是研究空间数据之间的关系的方法。
它可以用来发现空间数据之间的相关性、相似性和依赖性。
常用的空间关联分析方法包括空间自相关、Hotspot分析和空间回归等。
空间回归是利用空间数据进行回归分析的方法。
它考虑了空间数据之间的空间依赖性和空间异质性。
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空间分析模型可以分为以下几类： 1.空间分布分析模型 2.空间关系分析模型 3.空间相关分析模型 4.预测、评价与决策模型
12.1.2 运用建模思想解决具体问题
•空间分析建模是指运用GIS空间分析建立数 学模型的过程。 • 运用数学分析方法建立的表达式，反映地理 过程，来模拟地理现象的形成过程的模型称 为过程模型，也叫处理模型，均是指描述物 体或对象之间相互作用的处理过程的模型。
输出１
输入2
Conversion tools
输出３
图12.5 复杂处理工具模型处理过程
12.2.2 模型生成器组成
1. 模型构造器界面 2. 模型构造器菜单 3. 模型构造器工具图标 4. 实例分析
1.模型构造器界面 1.模型构造器界面
图12.6 模型构造器的初始界面
2.模型构造器菜单 2.模型构造器菜单
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ2）实现
第一步：编写脚本 第二步：在ArcToolbox中添加script 第三步：设置script属性 第四步：运行脚本
２．批处理
（1）概念 所谓批处理是指一次操作多个同样格式数据的 过程。 脚本提供了一种便捷的方式用于批处理，数据 转换以及任何空间处理工具的使用。 要进行批处理，只要在脚本中加入循环语句即 可。
基本概念及类型
（1）图解建模 是指将一个具体的过程模型用直观的图形语言表 达出来，像绘制流程图那样，建立总体模型，并定义 图形分别代表输入数据、输出数据、空间处理工具。
（2）模型生成器（Model Builder）
是ArcGIS9所提供的构造地理处理工作流和脚本的 图形化建模工具，加速复杂地理处理模型的设计和实施 。
（2）实现
第一步：编写脚本 第二步：在ArcToolbox中添加script 第三步：运行脚本
12.3.3 创建脚本文件
• 1．单数据处理 • 2. 批处理
1．单数据处理
(1) 概念
所谓单数据处理，是指处理过程中只涉及到单个数据 集的处理，数据可以是栅格数据集、ArcView的 shapefile shapefile也可以是Arc/Info的coverage等 Arc/Info coverage
12.3.2 脚本编写基础
• 通过脚本调用ArcTools进行空间处理，本质上是 通过GPDispatch组件类来实现的。 • GPDispatch组件类的作用就是调用和执行各种地 理处理工具。 • WScript.CreateObject("esriGeoprocessing.G PDispatch.1") • 在vbs脚本中通过以上语句创建一个GPDispatch 对象。
图12.3 多过程模型建立过程
单一处理工具模型和复杂处理工具模型
单一处理 工具模型
输入１
Spatial analyst tools1
输出１
输入2
Spatial analyst tools2
输出３
图12.4 单一处理工具模型处理过程 复杂处理 工具模型
Spatial analyst tools
输入１
2．形成图解模型
DEM Filled DEM 格式转换 Stream Line Stream Grid 设置阈值 Flow Accumulation Flow Direction
图12.9 图解建模流程图
例：利用DEM提取水系的图解模型
图12.10 DEM提取水系图解模型
3．实现模型
图12.11 整个建模过程的完成实现
• 4.运行结果
(a) 汇流累计大于200的河网
(b) 汇流累计大于1000的河网
图12.12 得到的不同阈值的河网结果比较
12.3 脚本文件
• 12.3.1 脚本简介 • 12.3.2 脚本编写基础 • 12.3.3 创建脚本文件
12.3.1 ArcGIS9脚本简介 ArcGIS9脚本简介
• 任何可以支持COM的脚本语言都可以执行 ArcGIS9的地理处理工具，如Python、 Jscript和VBScript等 • 模型生成器是构建脚本的方便工具，只要先构 建一个模型再输出成脚本即可。 • 脚本可以脱离ArcGIS的环境独立运行
第十二章 空间分析建模
主要内容
•空间分析建模是指运用GIS空间分析建立数学 模型的过程,其过程包括：明确问题、分解问 题、组建模型、检验模型结果和应用分析结果。 本章主要介绍如下内容 空间分析建模的概念和过程 图解模型的形成过程 模型生成器基本操作 脚本文件的编写与运行 空间建模操作过程
12.1
空间分析模型与建模
• 12.1.1
空间分析模型及其分类
• 12.1.2 运用建模思想解决具体问题
12.1.1
空间分析模型及其分类
• 模型是对现实世界中的实体或现象的抽象或简 化，是对实体或现象中最重要的构成及其相互 关系的表述。 • 空间分析为人们建立复杂的模型提供了基本工 具。 • 空间分析模型是指用于GIS空间分析的数学模 型。 • GIS空间分析模型是在GIS空间数据基础上建立 起来的模型。
图12.7 模型构造器菜单列表
3.模型构造器工具图标 3.模型构造器工具图标
图标 命令 Save Print Cut Copy Paste Open Auto layout Full extent Zoom in Zoom out Zoom Continuous Zoom Pan Navigator Select Add connection Run 功能 保存模型当前状态 打印 剪切 拷贝 粘贴 打开 自动布局 全景 缩小 放大 缩放 连续缩放 手动漫游 自动观察 选取模型要素 添加连接 运行
图12.8 模型构造器工具图标列表
4. 实例分析
利用DEM来提取水系：对于与地表水文情况 有关的许多领域如区域规划、农业、林业等有 十分重要意义
1．建立概念模型
分析： １）问题的抽象和简化：模拟地表径流在地表的流动来产 生水系。 ２）前提、假设：此处DEM的洼地均为可填充型洼地。 ３）涉及的参数和变量：填充后的无洼地DEM、DEM每个栅 格单元的水流方向、每个栅格上游汇水面积、确定水系 的阈值大小。 4)数据类型的转换：由于基于DEM的计算都是栅格数据，故 需要将水系栅格数据转换为矢量数据。
建立图解模型的流程图
实际问题
抽象、简化、假设、 确定变量和参数
放置模型要素图形并为 相应的变量赋值
连接对象
验证模型
运行和使用模型
图12.1 图解建模流程图
12.2 图解建模
• 12.2.1 基本概念及类型 • 12.2.2 模型生成器组成 • 12.2.3 图形模型的形成过程
12.2.1
1. 基本概念
2. 图形模型的基本类型 （1）按其包含过程的数量可以分为单过程模型和多过
程模型 （2）按照模型中过程的种类可以分为单一处理工具模 2 型和复杂处理工具模型
单过程模型和多过程模型
单过程模型
输入
空间处理工具
输出
图12.2 单过程模型建立过程
空间处理工具１ 输出１
输入１
多过程模型
输入２ 空间处理工具２ 输出３
命令 Run Run entire model Validate entire model Save Delete intermediate data Print setup Print preview Print Report Model properties Diagram properties Export Import Close Auto layout Zoom Overview window ArcGIS desktop help About ModelBuilder 功能 运行 运行整个模型 验证整个模型 保存模型当前状态 删除临时文件 打印设置 打印预览 打印 报表 模型属性 图解属性 输出 导入 关闭 自动布局 缩放 全部窗口 ArcGIS桌面帮助 关于模型构造器