《空间数据分析》PPT课件

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1、第七章空间数据分析分析技术: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。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。空间分析主要获得空间位置及其属性描述两方面的信息。主要目的：以空间数据库为基础解决用户的实际问题运用各种几何逻辑运算手段7.1空间索引在介绍空间索引之前，先谈谈什么叫“索引“。对一个数据集做”索引“，是为了提高对这个数据集检索的效率。书的”目录“就是这本书内容的”索引“，

2、当我们拿到一本新书，想查看感兴趣内容的时候，我们会先查看目录，确定感兴趣的内容会在哪些页里，直接翻到那些页，就OK了，而不是从第一章节开始翻，一个字一个字地找我们感兴趣的内容，直到找到为止，这种检索内容的效率也太低了，如果一本书没有目录，可以想象有多么不方便…可见书的目录有多重要，索引有多重要。现在大家对索引有了感性认识，那什么是“空间索引“呢？”空间索引“也是”索引“，是对空间图形集合做的一个”目录“，提高在这个图形集合中查找某个图形对象的效率。目前，常见空间索引类型有BSP树，K－D－B树，R树，R+树和CELL树，空间索引的性能的优越直接影响空间数据库

3、和地理信息系统的整体性能空间索引类型R树是基于磁盘的索引结构，是B树(一维)在高维空间的自然扩展，易于与现有数据库系统集成，能够支持各种类型的空间查询处理操作，在实践中得到了广泛的应用，是目前最流行的空间索引方法之一。R树索引比较适合静态数据，例如用作底图的数据和不经常编辑的数据（属性数据的编辑除外）推荐建立R树索引。R树空间索引方法是通过设计虚拟的矩形目标，将一些空间位置相近的目标对象，包含在这个矩形内，如下面左图所示，把这些矩形作为空间索引的节点，它含有所包含的空间对象的指针。例如，A中包含空间对象D、E、F，B中包含空间对象H、I、J、K，C中包含空间

4、对象L、M。如下面右图所示为R树索引的例子。在进行空间检索的时候，首先判断哪些矩形落在检索窗口内，再进一步判断哪些目标是被检索的内容。这样可以提高检索速度。特点（1）R树索引的空间检索效率非常高，检索精度也很高。（2）R树索引的索引数据和地理数据不存储在一起，且R树索引的更新涉及到R树的平衡和分裂，比较复杂，更新速度较慢，大规模编辑后的查询效率降低，需要重建空间索引，适用于只读数据或者不经常进行空间数据编辑的数据。适用情况R树索引比较适合静态数据，例如用作底图的数据和不常被编辑的数据（属性数据的编辑除外）推荐建立R树索引。四叉树是一种重要的层次化数据集结构，

5、主要用来表达二维坐标下空间层次关系，实际上它是一维二叉树在二维空间的扩展。其基本思路是：把整个工作空间编码为0，用水平线和垂直线将工作空间划分为相等的四部分，各每一部分按顺序分别编码为00、01、02和03，左上角为00，右下角为03；对划分后的格子按照同样的方式继续划分，比如对第00格继续划分，划分后的四个小格子分别编码为000、001、002和003。根据需要，还可以继续划分，比如第031格子继续划分为0310、0311、0312和0313，如下图所示。以此类推，可以一直划分下去，划分的层数取决于研究区域对象的数量和平均大小。假设上图所示的对象为整个工作

6、空间的对象，则根据这个工作空间建立的四叉树结构如下图所示：现在在SuperMap中，四叉树最多允许分成13层。基于希尔伯（Hilbert）编码的排序规则，从四叉树中可确定索引类中每个对象实例的被索引属性值是属于哪个最小范围。从而提高了检索效率。四叉树索引适用于小数据量的高并发编辑。根据数据集的某一属性字段或根据给定的一个范围，将空间对象进行分类，通过索引进行管理已分类的空间对象，以此提高查询检索速度。根据上述原理，创建图库索引有两种方式，根据字段索引或者根据范围索引。字段索引：即根据数据集的某一属性字段将空间对象进行分类，通过索引进行管理已分类的空间对象，以

7、此提高查询检索速度。建议使用与位置信息相关的字段进行图库索引的创建，例如对于全国县级行政区域图，可以使用表示行政区域代码的字段进行图库索引的创建。范围索引：即根据给定的一个范围（图幅的长和宽）将空间对象进行分类，通过索引进行管理已分类的空间对象，以此提高查询检索速度。对于按标准比例尺分幅存储(如1:25万数据、1:10万数据、1:5万数据等)的数据合并到数据库中后生成的数据集，范围索引有着优异的效果，可以提供非常好的查询性能。在海量数据（即对象数超过百万个的数据）的显示和查询时优势尤其明显。建立图库索引后，在显示的时候，只显示你需要查看的那一幅或几幅地图，大

8、大缩短显示时间。如下图所示为根据给定范围进行图库索引