第二章地理数据及其采集与预处理
第二章 数据采集与预处理 (教案与习题)
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2.1大数据采集架构
第二章 数据采集与预处理
2.1.2 常用大数据采集工具
数据采集最传统的方式是企业自己的生产系统产生的数据，除上述生产系统中的数据外， 企业的信息系统还充斥着大量的用户行为数据、日志式的活动数据、事件信息等，越来越 多的企业通过架设日志采集系统来保存这些数据，希望通过这些数据获取其商业或社会价 值。
$sudo apt-get update
Apache Kafka需要Java运行环境，这里使用apt-get命令安装default-jre包，然后安装Java运行环境：
$sudo apt-get install default-jre
通过下面的命令测试一下Java运行环境是否安装成功，并查看Java的版本信息：
GIS数据处理与空间分析教程
GIS数据处理与空间分析教程引言：地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种将地理空间数据与属性数据进行捆绑组织、存储、查询、分析、可视化并生成可输出图形报告的系统。
在各个领域，如城市规划、环境管理、资源分配、农业发展等都有广泛的应用。
本教程将就GIS数据处理与空间分析的相关内容进行深入的介绍和讲解。
第一章：GIS数据处理的基础知识GIS数据由地理空间数据和属性数据组成，地理空间数据包括点、线、面等地理要素。
在这一章节，我们将学习地图投影的基本知识，了解常见的地理坐标系和地图投影方式，并介绍GIS数据的各种数据格式，如Shapefile、GeoJSON等。
第二章：GIS数据获取与预处理本章节将介绍如何获取地理空间数据，包括地理信息系统数据和其他来源的数据。
我们将探讨如何使用GPS设备采集地理数据，并学习如何使用影像处理软件提取图像中的地理信息。
另外，还将涉及数据预处理的工作，如数据清洗、数据转换和数据拓扑校正等。
第三章：GIS数据管理与存储GIS数据管理与存储是GIS应用中关键的一环，本章节将重点介绍如何进行数据管理和数据存储。
我们将学习如何使用数据库管理系统（DBMS）对GIS数据进行组织和存储，并了解属性数据表的设计和建立。
此外，还将介绍如何维护和更新数据，以及数据备份和恢复的相关策略。
第四章：GIS空间分析基础在进行GIS空间分析之前，我们需要了解一些基础概念和方法。
本章节将介绍GIS空间分析的基本概念，如空间关系、空间查询和空间操作等。
我们还将学习常见的空间分析方法，如缓冲区分析、叠加分析和网格分析等，并通过具体案例来加深理解。
第五章：GIS空间分析进阶本章节将介绍一些进阶的GIS空间分析方法和技术，如网络分析、三维分析和时空分析等。
我们将详细讲解这些方法的原理和应用场景，并通过实际案例来展示如何使用这些方法进行空间分析。
第六章：GIS可视化和报告生成通过可视化和报告生成，我们可以有效地展示和传达GIS数据和分析结果。
测绘技术中的地理信息系统的数据获取与处理
测绘技术中的地理信息系统的数据获取与处理地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种用来获取、存储、处理、分析、展示和管理地理信息的技术系统。
它综合了测绘、地理、遥感、计算机和信息科学等多个学科的知识和技术，广泛应用于地理空间数据的获取与处理。
一、地理信息数据的获取在测绘技术中，地理信息系统的数据获取是至关重要的一环。
常见的数据获取方法包括现场测量、卫星遥感和地理信息数据交换等。
现场测量是指通过实地勘察、测量仪器和设备等手段，采集地理信息数据。
例如，测绘工程师可以使用全站仪、GPS定位仪等设备对地面上的点进行测量，获取其坐标和高程等信息。
这些数据通过数字化处理，可以构建出真实的三维地理模型。
卫星遥感是指通过卫星对地球表面进行观测和记录，获取地理信息数据。
卫星遥感技术可以获得大范围、连续的地表覆盖信息，如地貌、土地利用、植被分布等。
遥感数据不仅能提供大范围的地理信息，还能监测环境变化、预测自然灾害等。
卫星遥感数据的获取通常需要专业的遥感仪器和数据处理软件。
地理信息数据交换是指通过互联网等方式，将地理信息数据从一个系统传输到另一个系统。
在地理信息系统中，不同数据源的数据可以通过标准化的格式进行交换，从而实现不同地理信息系统之间的数据共享和集成。
数据交换的方式包括文件传输、数据库共享和Web服务等。
通过数据交换，各地理信息系统可以获取到多源、多种类的地理数据，为地理信息分析和应用提供了基础。
二、地理信息数据的处理地理信息系统的数据处理是保证数据质量和实现空间分析的重要环节。
常见的数据处理方法包括数据预处理、数据清洗、数据转换和空间分析等。
数据预处理是指对原始数据进行去噪、去重、畸变校正等预处理操作，以保证数据的准确性和一致性。
例如，通过插值算法对地理信息数据进行填充或补充，使得数据具有连续性和完整性。
数据清洗是指对数据中的错误、缺失、冗余等问题进行识别和修正的过程。
计量地理学
计量地理学
《计量地理学》内容包括：地理数据及其采集与预处理、地理学中的经典统计分析方法、空间统计分析初步、线性规划、多目标规划、投入产出分析、AHP决策分析、随机型决策分析、地理网络分析等。
理论与实践结合，方法与应用结合，以问题为导向，学以致用既是《计量地理学》成稿的基本原则，也是《计量地理学》一个鲜明的特色。
为了便于教学，《计量地理学》还附带一张光盘，其内容包括两部分：第一部分为电子教案，第二部分为上机实习素材。
《计量地理学》是地理类、区域经济学、生态学、环境学、人口学等专业本科教材，也可作为研究生教材使用，同时对于相关专业领域的科研工作者也有一定的参考价值。
第1章绪论
第1节计量地理学的形成和发展
第2节计量地理学中的数学方法
第3节对计量地理学的评论
第4节计量地理学的应用
参考文献
思考题
第2章地理数据及其采集与预处理
第1节地理数据的类型
第2节地理数据的基本特征
第3节地理数据的采集与处理
第4节地理数据的统计处理
第5节地理数据分布的集中化与均衡指数参考文献。
新大计量地理学课程教学大纲
48 学时3 学分/民/民考汉本科生. 《计量地理学》，高等教育出版社，20061. 林炳耀，《计量地理学概论》，高等教育出版社， 1985 年2. 张超，杨秉赓，《计量地理学基础》，高等教育出版社， 1990 年3. 钱颂迪，《运筹学》，清华大学出版社， 1990 年4. 张建中，许绍吉，《线性规划》，科学出版社， 1990 年5. 何其祥，《投入产出分析》，科学出版社， 1999 年6、何晓群编著，《回归分析与经济数据建模》，中国人民大学出版社 1997 年 5月第一版7、樊家琨编著，《应用多元分析》，河南大学出版社，1993 年 9 月第一版地理学报、地理研究、干旱区地理、农业系统科学综合研究《计量地理学》是资源与环境科学学院地理科学、资源环境与城乡规划管理、地理信息系统、生态、环境科学本科专业的一门重要的技术基础课，它的任务是培养学生具备用数学方法解决有关地理空间分析、资源开发与环境响应、规划设计、资源管理等方面的实际问题的基本知识与技能，为专业课的学习、从实际工作及科学研究打下基础。
1.比较系统的掌握计量地理学的基本知识与计算技能；2.熟练掌握计量地理学设计软件应用，并提高分析能力；3.具备应用计量地理学中所学方法正确分析和解决实际问题的能力。
4.完成达到可公开期刊发表水平的学术论文。
要内容，对现代地理学中数学方法的评价，现代地理学中数学方法的应用。
计量地理学研究的对象和内容，计量地理学的研究方法，计量地理学的发展趋势地理学中数学方法的评价及现代地理学中数学方法的应用。
了解计量地理学的产生和发展，发展趋势。
地理数据的描述统计与处理，统计表及统计图，Excel 在数理统计中的应用，地理数据分布的集中化和均衡度分析。
掌握地理数据的类型，地理数据的基本特征，地理数据的采集与处理；理解地理数据的统计处理，地理数据分布的集中化和均衡度分析。
定义、意义和测定，相关分析、回归分析计算方法，相关、回归分析计算机实现。
如何进行地理数据的采集和处理
如何进行地理数据的采集和处理地理数据的采集和处理是现代地理学、城市规划、环境保护等领域中重要的工作。
随着科技的发展和各种GIS（地理信息系统）工具的应用，地理数据采集和处理变得更加精确、高效。
本文将探讨如何进行地理数据的采集和处理，旨在提供一些实用的方法和技巧。
一、地理数据的采集地理数据的采集主要包括遥感数据和实地调查两种方式。
1.1 遥感数据的采集遥感技术利用卫星、航空器等遥感平台获取地球表面的信息。
采集遥感数据可以使用已有的高分辨率卫星影像或航空摄影测量技术。
其中，高分辨率卫星影像可以覆盖广阔的地理范围，提供丰富的地理信息。
在进行遥感数据的采集时，需要注意以下几点：- 确定采集区域：根据需求确定采集的地理范围，可以使用GIS软件进行辅助选择。
- 选择合适的数据源：根据需要选择合适的高分辨率卫星影像或航空摄影测量数据源。
- 获取并预处理数据：通过合法渠道获取遥感数据，进行去噪、配准、辐射校正等预处理工作。
1.2 实地调查的采集实地调查是通过人工测量或采集数据来获取地理信息的方法。
实地调查的具体步骤包括：- 制定调查计划：明确调查目的、范围、时间和方法，为后续工作提供指导。
- 采集野外数据：利用GPS定位仪、激光扫描仪等工具进行测量和采样，获取准确的地理数据。
- 数据处理：对野外采集的数据进行整理、筛选和校正，确保数据的准确性和完整性。
二、地理数据的处理地理数据处理是将采集的数据进行整理、分析和展示的过程，以便得到有价值的地理信息。
2.1 数据整理和清洗数据整理和清洗是数据处理的第一步，旨在去除数据中的错误、噪声和不一致性。
数据整理和清洗的过程中，可以使用各种统计工具和GIS软件，如Excel、Python、ArcGIS等。
- 数据去重：删除重复的数据记录，保证数据的唯一性。
- 数据格式转换：将数据转换为统一的格式，方便后续处理和分析。
- 缺失数据处理：处理数据中的缺失值，可以通过插值方法或删除有缺失数据的记录。
测绘工程技术专业地理信息系统数据处理地理信息系统数据的处理和分析方法
测绘工程技术专业地理信息系统数据处理地理信息系统数据的处理和分析方法地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种以地理空间数据为基础，通过数据采集、存储、管理、分析和展示等功能，实现对地理现象进行综合研究和综合管理的技术体系。
在测绘工程技术专业中，地理信息系统数据处理和分析是重要的一项工作，本文将讨论地理信息系统数据的处理和分析方法。
一、地理信息系统数据处理方法地理信息系统数据处理主要包括数据采集、数据存储和数据预处理三个方面。
1. 数据采集数据采集是地理信息系统数据处理的第一步，也是最基础的一步。
数据采集可以通过多种手段进行，如卫星遥感、航空摄影测量、GPS 定位等。
在数据采集过程中，要确保采集到的数据准确性和完整性，可采用数据校核和数据验证等方法。
此外，还需注意数据采集过程中的数据格式和数据量，以便后续处理和分析。
2. 数据存储数据存储是地理信息系统数据处理的重要环节，好的数据存储方案可以提高数据的查询和检索效率。
一般来说，地理信息系统的数据存储采用数据库管理系统（Database Management System，简称DBMS）进行管理。
常见的DBMS有Oracle、SQL Server和PostgreSQL等。
在选择DBMS时，需要考虑数据类型和查询需求，以及系统的可扩展性和安全性等因素。
3. 数据预处理数据预处理是地理信息系统数据处理的关键步骤，它包括数据清洗、数据转换和数据融合等过程。
在数据清洗中，需要去除数据中的错误、缺失和重复等无效信息，以确保数据的准确性和一致性。
数据转换是将原始数据转换为地理信息系统所需的格式，如将数据投影、坐标转换等。
数据融合是将来自不同数据源的信息整合起来，形成一个完整的数据集。
二、地理信息系统数据分析方法地理信息系统数据分析是在数据处理的基础上，通过计算和模型等方法，对地理信息进行综合分析和建模。
1. 空间分析空间分析是地理信息系统数据分析的核心内容之一。
《数据采集与预处理》教学教案(全)
《数据采集与预处理》教学教案（全）第一章：数据采集与预处理简介1.1 数据采集的概念与方法1.2 数据预处理的概念与必要性1.3 数据采集与预处理的意义和应用领域1.4 教学目标与内容安排第二章：数据采集技术2.1 数据采集概述2.2 常见数据采集技术及其原理2.3 数据采集设备的选用与维护2.4 教学目标与内容安排第三章：数据预处理技术3.1 数据清洗3.2 数据转换3.3 数据归一化与标准化3.4 数据降维与特征选择3.5 教学目标与内容安排第四章：数据预处理工具与方法4.1 Python数据处理库Pandas简介4.2 Pandas基本操作与应用实例4.3 NumPy与SciPy库在数据预处理中的应用4.4 Matplotlib与Seaborn库在数据可视化中的应用4.5 教学目标与内容安排第五章：案例分析与实践5.1 案例一：学绩数据分析5.2 案例二：电商用户行为数据分析5.3 案例三：股票市场数据分析5.4 案例四：社交网络数据分析5.5 教学目标与内容安排第六章：数据采集与预处理的最佳实践6.1 数据采集与预处理流程设计6.2 数据质量评估与改进策略6.3 数据安全与隐私保护6.4 教学目标与内容安排第七章：文本数据采集与预处理7.1 文本数据采集方法7.2 文本数据预处理技术7.3 文本数据清洗与分词7.4 教学目标与内容安排第八章：图像数据采集与预处理8.1 图像数据采集方法8.2 图像数据预处理技术8.3 图像数据增强与降维8.4 教学目标与内容安排第九章：音频数据采集与预处理9.1 音频数据采集方法9.2 音频数据预处理技术9.3 音频特征提取与分析9.4 教学目标与内容安排第十章：数据采集与预处理在实际应用中的挑战与趋势10.1 实时数据采集与预处理技术10.2 大数据采集与预处理技术10.3 机器学习与深度学习在数据预处理中的应用10.4 教学目标与内容安排第十一章：数据采集与预处理在科学研究中的应用11.1 科学研究中的数据采集与预处理流程11.2 实验数据采集与预处理的特殊考虑11.3 案例研究：生物信息学中的数据采集与预处理11.4 教学目标与内容安排第十二章：数据采集与预处理在商业分析中的应用12.1 商业智能与数据采集预处理12.2 市场研究与数据采集预处理12.3 客户关系管理中的数据采集与预处理12.4 教学目标与内容安排第十三章：数据采集与预处理在社会科学研究中的应用13.1 社会科学研究中的数据采集特点13.2 问卷调查与数据采集预处理13.3 社交媒体数据采集与预处理13.4 教学目标与内容安排第十四章：数据采集与预处理的高级技术14.1 分布式数据采集与预处理14.2 流式数据采集与预处理14.3 云平台在数据采集与预处理中的应用14.4 教学目标与内容安排第十五章：数据采集与预处理的未来发展15.1 数据采集与预处理技术的发展趋势15.2 在数据采集与预处理中的应用15.3 数据采集与预处理的教育与职业发展15.4 教学目标与内容安排重点和难点解析本文主要介绍了《数据采集与预处理》的教学教案，内容涵盖了数据采集与预处理的基本概念、方法和技术，以及在科学研究、商业分析和社交媒体等领域的应用。
第2章 地理空间数据及其获取与处理
GIS空间数据的质量
四、 GIS数据的主要误差类型
2、源于自然变量或原始量测值的误差
（1）遥感数据：摄影平台、传感器的结构及稳定性、信号 数字化、光电转换、分辩率等。 （2）测量数据：人差(对中误差、读数误差、平分误差等)、 仪差(仪器不完善、缺乏校验、未作改正等)、环境影响(气 压、温度、磁场、信号干扰、风、照明度等)。 （3）属性数据：属性数据的录入、数据库的操作等。 （4）GPS数据：发射信号的精度、接收机精度等。 （5）制图：控制点精度，编绘、制图综合等的精度。 （6）数字化精度：纸张变形、数字化仪精度、数字化方式 （点、串）、采样点密度、要素的图上宽度等。
GIS空间数据的质量
二、GIS数据质量研究的意义
地理信息系统中的数据质量问题是一个 关系到数据可靠性和系统可信性的重要问题， 与GIS系统的成败密切相关。
GIS数据质量
决定
数据可靠性 系统可信性 决策成败
GIS空间数据的质量
四、 GIS数据的主要误差类型
1、明显误差
（1）数据年龄：大多数GIS使用已有的数据，而这种 数据往往是过时的。使用的数据逾旧，出现误差的可能 性就逾大。 （2）地图比例尺：地图比例尺越大，表示的内容越详 尽，一般来讲，精度也越高。但是在GIS存储时，比例 尺越大，占据的存储空间也越大。因此，地图比例尺的 选择取决于GIS的应用。 （3）观测值的密度及其分布模式：在建立数字地面模 型时，内插误差较量测误差要大得多。有两个因素可影 响其精度，即观测值的密度及其分布模式。
4）网络环境下空间数据共享困难。
GIS空间元数据
一、空间元数据概述
2、空间元数据的定义
Metadata译为元数据、描述数据、诠释数据等。 元数据——关于数据的数据或关于信息的信息。 空间元数据——关于地理相关数据和信息资源的描述 性信息。其主要是说明数据内容、质量、条件、状态或其 它特征的背景信息。目的是使人们有效地定位、评价、比 较、获取和使用相关地理数据。
地理信息系统原理知识点
地理信息系统原理知识点地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种结合地理空间数据、信息技术和分析方法的计算机系统，用于收集、存储、处理、分析和展示地理空间数据和相关信息的一套工具和技术。
地理信息系统原理主要包括数据模型、数据采集与处理、数据分析与查询、地理空间数据可视化以及应用等方面。
一、数据模型1.向量数据模型：向量数据模型是以点、线、面等基本几何实体作为地理空间对象的表达方式。
点可以表示特定的地理位置，线可以表示道路等线状要素，面可以表示地貌、土地利用等面状要素。
向量数据模型适用于表达复杂的地理现象和几何关系，能够表达精确的地理位置和形状。
2.栅格数据模型：栅格数据模型是以网格单元为基本单位的存储和表达方式。
地理空间对象被分割成一系列相同大小的网格单元，每个网格单元标记了对应位置的属性值。
栅格数据模型适用于表达连续分布的地理现象，如高程模型、气候模型等。
二、数据采集与处理1.数据采集：数据采集是收集地理空间数据的过程。
常用的数据采集方法包括航空摄影、卫星遥感、全球定位系统（GPS）等。
采集到的数据可以是图像数据、点线面数据等。
2.数据预处理：数据预处理是对采集到的原始数据进行清洗和整理，消除数据中的错误和冗余。
包括数据格式转换、数据质量检查、数据配准等操作，保证数据的准确性和完整性。
三、数据分析与查询1.空间分析：空间分析是通过对地理空间数据进行统计、分析和模型建立，揭示地理现象的空间规律和关联性。
包括空间插值、缓冲区分析、网络分析等。
2.属性查询：属性查询是通过对地理空间数据的属性值进行条件和过滤，筛选出符合特定条件的地理空间对象。
常用的查询语言有结构化查询语言（SQL）。
3.空间查询：空间查询是基于地理位置进行的查询操作，可以通过点选、矩形框选等方式进行。
常用的空间查询方法有距离查询、邻接查询、叠加查询等。
四、地理空间数据可视化地理空间数据可视化是将地理空间数据通过图形图像等方式展示出来，使人们能够直观地理解和理解地理现象和空间关系。
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一、空间数据
点——由一个独立的坐标点（x，y）定位， 是空间上不可再分的几何实体。 线——由若干个（至少两个，理论上是无穷 个）坐标点（xi，yi）（i =1，2，…）定义， 有一定的长度和走向，表示线状地物或点实 体之间的联系。 面——表示在空间上连续分布的地理景观或 区域。 点、线、面之间的拓扑关系 拓扑关系。 拓扑关系
品质标志数据
③ 名义尺度数据:用数字表示地理实体、地 理要素、地理现象或地理事件的状态类型。
表 土地利用类型 地块序列号 土地利用类型 1 13 2 15 3 21 4 14 5 14 6 31
第2节 地理数据的基本特征 数量化、形式 化与逻辑化
不确定性
多种时空尺度
多维性
一、数量化、形式化与逻辑化
②比例尺度数据
本科生 84.2% 研究生 9.47% 留学生 6.33%
品质标志数据
① 有序数据:当测度标准不是连续的量，只 是表示其顺序关系的数据。
表 城市规模等级与人口数量的排位次序
城市A 规模等级 人口位次 1 1 城市B 2 2 城市C 3 4 城市D 4 6 城市E 城市F 4 5 3 3
等 数 的 距= 距 列 组
组中值 组的上限和下限的中间值。
组距和组数
原则：使组距体现出组内资料的同质性和组间 资料的差异性。 步骤： ① 确定全距 ② 观察大多数变量的集中范围 ③ 设置组数和组距
例
已知组距为5，组数为7，最大值39，最小 值5，怎样分组？
（a） 1-5 5-10 10-15 15-20 20-25 25-30 30-35 答案： C （b） 3-8 8-13 13-18 18-23 23-28 28-33 33-38 （c） 4-9 9-14 14-19 19-24 24-29 29-34 34-39
分组标志的选择
根据研究问题的目的来选择 要选择最能反映被研究现象本质特征 的标志 要结合现象所处的具体历史条件或经 济条件来选择
组距数列的编制
组限 组距 组距两端的数值。分为上限和下限。 某一组的上限和下限的距离，分等距 和异距。 全距 组距=上限-下限
全 R 距 组 数
分组数列中最大值的上限与最小值的 下限之差。
第二章 地理数据及其采集与预处理
本章主要内容
第1节 地理数据的类型
两个概念： 两个概念： 空间数据： 空间数据：用于描述地理实体、地理要素、 地理现象、地理事件及地理过程产生、存在 和发展的地理位置、区域范围及空间联系。 属性数据：用于描述地理实体、地理要素、 属性数据： 地理现象、地理事件、地理过程的有关属性 特征。
品质标志数据
② 二元数据:用0、1两个数据表示地理事物、 地理现象或地理事件的是非判断问题。
城市A 城市A 城市B 城市C 城市D 城市E — 1 1 0 1 城市B 1 — 1 1 0 城市C 1 1 — 1 0 城市D 0 1 1 — 1 城市E 1 0 0 1 —
注:1表示两城市之间通航; 0表示两城市之间不通航。
统计学知识补充： 统计分组的意义
把同质总体中的具有不同特点的单 位分开，从而正确地认识事物的本质及其 规律性。
次数（频数）：分布在各组的个体单位数； 比率（频率）：各组次数与总次数之比。
例 月工资分组(元) 工人数(人) 占总数比重(%) 1000 以下 1000-1500 1500 以上 合 计 组别(变量) 210 187 133 530 次数(频数) 39.6 35.3 25.1 100.0 频率(比率)
二、不确定性
不确定性是地理数据的基本特征之一。 地理数据不确定性的主要原因：
地理系统本身的复杂性从本质上决定着地理 数据的不确定性。（地理系统是开放复杂的 巨系统—钱学森）
自然地 理系统
地理 系统
人文地 理系统
各种原因所导致的数据误差。
三、多种时空尺度
从空间尺度上来看，描述地理区域的各种地 理数据，具有多种空间尺度。
16.47 14.98 1 010 1 270
1 736
1 711
1 615
1 479
1 265
1 012
726
466
263
109
24
200
250
300
350
100
150
50
0
(0 ,1 ] (1 ,2 ] (2 ,3 ] (3 ,4 ] (4 ,5 ] (5 ,6 ] (6 ,7 ] (7 ,8 ] (8 ,9 ] (9 ,1 0] (1 0, 11 )
地理信息系统的核心功能是地理数据处理， 而地理数据的处理离不开一系列数学方法的支撑。 地理计算学（Geocomputation）的实质是借 地理计算学 助于现代化的计算理论、计算方法和计算技术 计算理论、 计算理论 计算方法和计算技术， 通过对“整体”和“大容量”的地理数据进行处 理，揭示复杂地理系统的运行机制，探索和寻求 新的地理系统理论。
地质 地层 历史 现代 从时间尺度上来看，描述地理过程的各种地 年代 年代 年代 洲际
全球
宇 界 系 统 阶 上古 夏 周 春秋 战国 …… 年 季度 月 天 ……
理数据具有多种时间尺度。 宙 国家
流域
地区
城市 社 区
代 纪 世 期
四、多维性
一个地理对象的具体意义要从空间、属性、时间 空间、属性、 空间 三个方面综合描述: 空间方面：描述该地理对象所处的地理位置和空 间范围，一般需要2～3个变量 ； 属性方面：描述该地理对象的具体内容，至少需 要1个以上，多则需要十几个、甚至几十个变量 ；
②在数据采集过程中，最大限度地减小误 减小误 差。 ③在数据采集完毕后，进行检验，辨别真 伪，通过数据筛选 数据筛选，去粗取精、去伪存真。 数据筛选
二、地理数据处理
地理数据处理是所有地理问题研究的核心环节。 从理论上讲，在地理学中，数学方法的运用主 要有两个目的：（1）运用数学语言描述地理问题， 描述地理问题 描述地理问题 建立地理数学模型，从更高、更深层次上揭示地理 揭示地理 问题的机理；（2）运用有关数学方法，通过定量化 问题 的计算和分析处理地理数据，从而揭示地理现象的 处理地理数据 揭示地理现象的 处理地理数据 内在规律。 内在规律
数据是建立模型的基础，用于确定模型的参数、 给定模型运行的初值条件；检验模型的有效性。 形式化、逻辑化与数量化，是所有地理数据的 共同特征，是定量化研究的前提。 地理计算学对于地理数据的形式化、逻辑化提 出了更高的要求，要求“整体”和“大容量”的地 理数据具有统一的数据形式和交换标准 统一的数据形式和交换标准。 统一的数据形式和交换标准
向下累计——即较大制累计。将各组次数和 比率按变量值从高到低的顺序逐组累计。每 一组的累计次数表示大于该组下限值的次数 共有多少。
某企业生产某种产品需经过六道工序，为提高 该产品质量，检查了一季度全部废品产生的原 因，结果如下： 工序名称 废品数（件） 工序名称 废品数（件） 废品数（ 废品数（ A 2606 D 59 B 1024 E 28 C 355 F 25 4097 合计 请计算向上累计次数和向上累计频率。
等距分组和异距分组
（1） 等距数列：各组组距相等。 （2）异距数列：各组组距并不相等。 直接观察异距数列中各组次数的数值 往往难以进行准确分析，因此需要将不等 组距的次数换算为标准组距次数。 次数密度=各组次数/各组组距 频率密度=各组频率/各组组距
已知某厂工人年龄分布情况如下表，请绘制次 数分配曲线。 职工按年龄分组 15-20 20-25 25-30 30-35 35-45 45-50 合计 人数（ 人数（人） 17 28 40 70 65 10 230
二、属性数据
数量标志 数据
品质标志 数据
二、属性数据
数量标志数据
① 间隔尺度数据:以有量纲的数据形式 表示测度对象在某种单位(量纲)下的绝对量。 ② 比例尺度数据:以无量纲的数据形式 表示测度对象的相对量。
①间隔尺度数据
在校生/人 本科生/ 人 海南大学 34200 28800 研究生/ 留学生/ 人 人 3240 2150
描述地理数据一般水平的指标 描述地理数据分布的离散程度的指标 描述地理数据分布特征的参数
（一）描 算术平均 数
已分 组 未分 组
中位数
已分 组 未分 组
众数
已分 组 未分 组
算术平均数 数值平均数 平均数 位置平均数 众数 调和平均数 几何平均数 中位数
（一）描述地理数据一般水平的指标
算术平均数： 算术平均数： 反映地理数据一般水平。计算方法: ① 未分组的地理数据——简单算术平均数
⑤来自于档案、图书等文献资料中的有关数据。
⑥来自于互联网（internet）的有关共享数据。 ⑦来自地图图件。主要包括各种比例尺的地形 图、影像地图、专题地图等。 ⑧来自遥感数据。主要包括各种航空遥感数据 和卫星遥感数据。 ⑨其他来源的有关数据。
采集地理数据过程中需要注意的问题
①确保数据的完备性和可靠性 完备性和可靠性。 完备性和可靠性
时间方面：描述该地理对象产生、发展和存在的 时间范围 ，通常需要1个变量。 地理数据的这种多维性，被人们描述为地理数据 立方体（the geographical data cube）。
第3节 地理数据的采集与处理
地理数据的采集 地理数据处理
一、地理数据的采集
地理数据的来源
①来自于观测、测量部门的有关专业数据。 ②来自于统计年鉴、统计公报中的有关自然资 源及社会经济发展数据。 ③来自于有关单位或个人的不定期的典型调查 数据、抽样调查数据。 ④来自于政府公报、政府文件中的有关数据。
例:对于黄土高原西部地区某山区县 的人工造林地调查数据进行统计整理,步 骤如下: (1)以地块面积作为统计分组标志进 行分组； (2)计算各组数据的频数、频率，编 制成如下的统计分组表；