第6讲-GIS空间分析ppt课件.ppt

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1、第六讲GIS空间分析GIS空间分析数据变换图形分析综合属性分析DTM与三维分析影象或栅格分析数学/逻辑运算单变量分级分析多变量统计分析三维几何参数计算空间拟合和内插分析坡度、坡向分析剖面与通视性分析流域与分水线分析几何参数查询由图形查询属性由属性查询图形空间关系查询矢量——栅格数据相互转换增强分析滤波分析叠置分析分类分析空间综合查询分析拓扑与属性联合分析网络分析路径分析资源分配网流量模拟旋转、投影变换、裁剪、符号化点与多边形叠置线与多边形叠置多边形与多边形叠置叠置分析6.1空间查询与量算一、空间查询图形与属性互查：属性查图形：属性查询，对应指向

2、图形图形查属性：检索被选实体，查询实体属性（一）几何参数查询点的位置坐标两点的距离线目标的长度面状目标的周长或面积（二）空间定位查询给定一个点或一个几何图形，检索出该图形范围内的空间对象以及相应的属性按点查询按矩形查询按圆查询按多边形查询（三）空间关系查询邻接查询：多边形邻接查询；线与线邻接查询包含关系查询穿越查询落入查询缓冲区查询（四）SQL查询由属性查找相应的图形Select需显示的属性项From属性表Where条件or条件and条件扩展的SQL查询：将SQL的属性查询和空间关系的图形条件组合在一起进行查询如：查询三峡地区长江流域人口大于50万

3、的县或市Select*From县或市Where县或市.人口>50万AndCross(河流.名称=“长江”)空间关系谓词：相邻：Adjacent；包含：Contain;穿过：Cross;在……之内：Inside；缓冲区：Buffer二、空间量算（一）几何量算1线的长度矢量数据结构中：栅格数据结构中：长度地物骨架线穿过的格网数目2面状目标的面积（二）形状量算形状系数rP：地物周长；A：面积r<1为紧凑型；r=1为标准圆；r>1为膨胀型伸长度q＝L/dSE（三）质心量算（四）距离量算欧氏距离：计算两点的直线距离非欧式距离（两点之间存在障碍或阻力）曼哈顿距

4、离：k=1时6.2属性分析一、数学计算属性数据的加、减、乘、除等。如：由人口数和面积计算人口密度。人口区域ID面积人口密度5011000.510021800.56803701.14754900.836052000.3二、逻辑计算“AND”、“OR”、“XOR”、“NOT”等逻辑运算符，用于查询中的属性运算、推理与分类ABNOTAAANDBAORBAXORBBNOTA1100101000111000111001101001AABA·AND·BA·OR·BBANOT(A·OR·B）BAA/BBAA·XOR·BBA(A·AND·B)·OR·CBCAA·A

5、ND·(B·OR·C)BCAA/(B·OR·C)BCA(A·XOR·.B)·XOR·CBC三、单变量分级分析以单个属性作为依据，将属性数据划分成若干个类别如：土壤厚度按一定区间进行再分类土壤厚度(m)类别代码＜0.20薄层10.20～0.40较薄20.40～0.60中厚30.60～0.80较厚4≥0.80厚层5（一）常规统计分析平均值算术平均数加权平均数众数中位数总和最大、最小值标准差频数峰度系数（二）多变量统计分析主成分分析主因子分析关键变量分析变量聚类分析数据类型繁多模型构建困难数据库负担运算复杂特性：数据之间相互关联目的：简化数据（三）空间自

6、相关分析空间自相关分析是认识空间分布特征、选择适宜的空间尺度来完成空间分析的最常用的统计学方法。目前，普遍使用空间自相关系数——MoranI指数：N为空间实体数目；xi、xj分别表示第i和第j个空间实体的属性值，是xi的平均值；Wij＝l表示空间实体i与j相邻，Wij＝0表示空间实体i与j不相邻。I的值介于-l与1之间，I＝1表示空间自正相关，空间实体呈聚合分布；I＝-l表示空间自负相关，空间实体呈离散分布；I＝0则表示空间实体是随机分布的。Wij表示实体i与j的空间关系，它通过拓扑关系获得。（四）回归分析回归分析用于分析空间实体的两组属性或多组属

7、性之间的相关关系，常见回归分析方程有线性回归、指数回归、对数回归、多元回归等。（五）趋势分析若实体的属性数据中，存贮了同一变量不同时间的属性值，就能使用数学模型来模拟地理特征的空间分布与时间过程，根据空间对象时空分布的实测数据，找出空间对象随时间变化的规律，将未实测时刻的属性内插或预测出来。具体的方法如回归模型、时间序列模型等。（六）层次分析技术基于地理区域，模拟人的思维方式，结合定量和定性方式进行空间数据分析的一种分析方法层次模型建立对要解决的问题，逐步进行分解，找出影响决策的各种变量因子专家打分，建立各因素对目标影响的权重关键判断矩阵建立判断矩

8、阵设目标问题Y，有m各影响因子xi，其中每两个因素xi和xj对Y影响的权之比为aij,可组成判断矩阵判断矩阵中的值可通过专