GIS空間分析原理與方法

1、第1章地理空間數(shù)據(jù)分析與GIS然而,目前多數(shù)地理信息系統(tǒng)的應(yīng)用還局限于數(shù)據(jù)庫型GIS層面上,沒有充分利用和開發(fā)GIS的空間分析功能,不能真正滿足全球變化和區(qū)域可持續(xù)發(fā)展研究對(duì)空間分析、預(yù)測預(yù)報(bào)、決策支持等多方面的應(yīng)用要求,GIS空間分析功能偏弱已經(jīng)嚴(yán)重地阻礙了其作為空間數(shù)據(jù)分析工具和決策支持系統(tǒng)的使用。因此,建立完善的空間數(shù)據(jù)分析理論和方法體系,集成先進(jìn)的空間數(shù)據(jù)分析工具,增強(qiáng)GIS的空間分析能力,使數(shù)據(jù)庫型GIS上升為分析型GIS,是GIS技術(shù)與應(yīng)用的發(fā)展目標(biāo)和趨勢。本章首先對(duì)20世紀(jì)50年代以來地理空間數(shù)據(jù)處理與建模領(lǐng)域重要的技術(shù)方法如數(shù)量地理學(xué)、地理信息系統(tǒng)和地理計(jì)算等進(jìn)行簡要的回顧,然

2、后論述數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域中迅速發(fā)展的新技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘,在此基礎(chǔ)上,討論GIS環(huán)境下空間分析的基本框架。1.1 地理空間數(shù)據(jù)處理與建模地理空間數(shù)據(jù)分析是地理學(xué)和地理信息科學(xué)領(lǐng)域的重要研究內(nèi)容,它通過研究地理空間數(shù)據(jù)及其相應(yīng)分析理論、方法和技術(shù),探索、證明地理要素之間的關(guān)系,揭示地理特征和過程的內(nèi)在規(guī)律和機(jī)理,實(shí)現(xiàn)對(duì)地理空間信息的認(rèn)知、解釋、預(yù)測和調(diào)控。長久以來,人們一直不懈地致力于研究和探索高效的、適合于地理空間數(shù)據(jù)處理與分析的方法,從對(duì)地理現(xiàn)象及其空間關(guān)系的文字記載,到利用數(shù)學(xué)概念和方法進(jìn)行解釋性描述;從傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法和數(shù)學(xué)模型對(duì)地理現(xiàn)象和過程的模擬,到基于地理信息系統(tǒng)的多維地理空間數(shù)據(jù)表達(dá)、管理、地

3、理過程的動(dòng)態(tài)模擬、可視化分析和決策支持;從空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)到高性能計(jì)算技術(shù)支撐下的地理計(jì)算方法,隨著人們對(duì)信息需求水平的不斷提高和科學(xué)技術(shù)的日益進(jìn)步,地理空間數(shù)據(jù)分析的技術(shù)和方法得到不斷完善和豐富。數(shù)量化方法在感知、認(rèn)識(shí)和解釋現(xiàn)實(shí)世界的各種自然、人文、社會(huì)現(xiàn)象過程中的相互關(guān)系中起著定性方法不能替代的作用。對(duì)于決策者而言,數(shù)量化方法是獲取更為合乎理性、可信、有效決策信息的重要手段。它能夠以多種方式,從多重側(cè)面,詳盡、準(zhǔn)確地解釋事物的狀態(tài)特征和演變過程,合理推測未來發(fā)展規(guī)律,提供可供選擇的多重決策。馬克思早就指出:“一種科學(xué)只有在成功地運(yùn)用數(shù)學(xué)時(shí),才算達(dá)到了真正完善的程度”。數(shù)量地理學(xué)(Quant

4、itative Geography又稱計(jì)量地理學(xué)或地理數(shù)量方法,是應(yīng)用數(shù)學(xué)思想方法和計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行地理學(xué)研究的科學(xué)。它試圖以定量的精確判斷來彌補(bǔ)定性文字描述的不足;以抽象的、反映本質(zhì)的數(shù)學(xué)模型去刻畫具體的、龐雜的各種地理現(xiàn)象;以對(duì)過程的模擬和預(yù)測來代替對(duì)現(xiàn)狀的分析和說明;以合理的趨勢推導(dǎo)和反饋機(jī)制分析來代替簡單的因果關(guān)系分析。數(shù)量地理學(xué)提供了理性的復(fù)雜方法以傳遞有關(guān)諸如行為、決策的確定性程度、綜合研究精度等有用的信息,與定性研究方法結(jié)合共同構(gòu)筑了地理學(xué)研究方法的科學(xué)體系。數(shù)量地理學(xué)是對(duì)地理學(xué)傳統(tǒng)研究方法的發(fā)展和變革,反映了地理學(xué)向定量化、科學(xué)化發(fā)展的趨勢,使地理學(xué)由一門對(duì)地表事物進(jìn)行解釋性描述

5、的學(xué)科,轉(zhuǎn)變?yōu)橐婚T進(jìn)行確定性解釋的科學(xué)。數(shù)量地理學(xué)是地理學(xué)領(lǐng)域中最先采用數(shù)學(xué)原理方法來探討地理數(shù)據(jù)分析處理與建模的學(xué)科。1.數(shù)量地理學(xué)的產(chǎn)生與發(fā)展地理學(xué)是一門研究地球表層自然要素與人文要素相互作用關(guān)系及其時(shí)空規(guī)律的科學(xué)。作為一門古老的空間科學(xué),地理學(xué)與數(shù)學(xué)有著不解之緣。在古代,地理學(xué)與數(shù)學(xué)之源泉科學(xué)幾何學(xué),幾乎都是研究地表的科學(xué),如運(yùn)用幾何學(xué)原理和方法測算河流長度、山體高度、土地面積等。古希臘學(xué)者、西方“地理學(xué)之父”艾拉托塞尼(Eratcsthenes最早運(yùn)用幾何學(xué)原理和方法測算了地球的周長。在近代地理學(xué)時(shí)期,經(jīng)濟(jì)學(xué)中的區(qū)位論被移植到地理學(xué)中,開辟了地理學(xué)運(yùn)用分析數(shù)學(xué)之先河。20世紀(jì)20-30

6、年代,地理學(xué)研究中統(tǒng)計(jì)方法開始萌芽,主要是一般的數(shù)理統(tǒng)計(jì),進(jìn)行地理要素的統(tǒng)計(jì)概括和相關(guān)關(guān)系探討。前蘇聯(lián)地理學(xué)家馬爾科夫指出:“更多的地理學(xué)家應(yīng)當(dāng)使主要的研究方向現(xiàn)代化,應(yīng)當(dāng)偏重于以基礎(chǔ)科學(xué)、首先是精確性科學(xué)為基礎(chǔ)的道路?！爆F(xiàn)代地理學(xué)中的數(shù)量方法與理論模式的產(chǎn)生與形成,可以追溯到20世紀(jì)50年代末期開始的計(jì)量運(yùn)動(dòng)。計(jì)量運(yùn)動(dòng)主要由美國地理學(xué)家發(fā)起,早期集中在衣阿華、威斯康星、普林斯頓和華盛頓等幾所大學(xué)。不同學(xué)者所持觀點(diǎn)不同,研究方向各異,由此形成了所謂的經(jīng)濟(jì)、統(tǒng)計(jì)、社會(huì)等學(xué)派。從世界范圍看,計(jì)量運(yùn)動(dòng)的興起首先要?dú)w功于加里森(William L.Garrison及其領(lǐng)導(dǎo)的華盛頓小組。加里森是第一個(gè)把

7、地理學(xué)的理論和方法建立在定量基礎(chǔ)上的倡導(dǎo)者和實(shí)踐者,也是第一本計(jì)量地理學(xué)教材的作者。作為地理科學(xué)的方法論之一,數(shù)量地理學(xué)盡管歷史不長,但發(fā)展速度很快,且時(shí)時(shí)充滿著變革和創(chuàng)新。20世紀(jì)50年代末開始,數(shù)量地理學(xué)先后經(jīng)歷了三個(gè)發(fā)展時(shí)期,各自呈現(xiàn)不同特征(如圖1.1。 圖1.1 數(shù)量地理學(xué)的發(fā)展階段2.傳統(tǒng)地理學(xué)與數(shù)量地理學(xué)數(shù)學(xué)方法是人們進(jìn)行數(shù)字運(yùn)算和求解的工具,能以嚴(yán)密的邏輯和簡潔的形式描述復(fù)雜的問題,表達(dá)極為豐富的實(shí)質(zhì)性思想。對(duì)于現(xiàn)代地理學(xué)而言,數(shù)學(xué)方法不僅是應(yīng)用地理學(xué)研究中進(jìn)行預(yù)測、決策、規(guī)劃及優(yōu)化設(shè)計(jì)的工具,也是理論地理學(xué)研究中進(jìn)行邏輯推理和理論演繹的手段。世界上的任何事物都可以用數(shù)值來描述

8、和度量,地理要素如區(qū)域范圍、城市位置、道路長短、氣溫高低、雨量多少、山高水深、人口增減、物產(chǎn)豐欠等都可用數(shù)量來表示。各種地理要素的分布形態(tài)及其相互關(guān)系特征,亦可以用數(shù)學(xué)方法進(jìn)行定量分析與研究。與地理學(xué)傳統(tǒng)的思維模式相比,地理數(shù)量方法有著明顯的優(yōu)勢(如圖1.2。傳統(tǒng)地理學(xué)分析方法所采用的推理方式以經(jīng)驗(yàn)歸納型綜合為主,以觀察材料和事實(shí)為基礎(chǔ),由直接的類推得出現(xiàn)實(shí)世界的結(jié)論,這一方法難以回避特殊情況或解釋者的主觀好惡問題。而數(shù)量地理學(xué)以理論演繹為主,把感知到的地理事物通過假設(shè)予以條理化,繼而經(jīng)過模式化得出數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn),在成功的情況下建立法則和理論,否則反饋回去重新制定假設(shè)。整個(gè)研究過程經(jīng)歷了提出假設(shè)

9、、建立模式、檢驗(yàn)假設(shè)和建立理論四個(gè)步驟,符合感性-理性-實(shí)踐這一認(rèn)識(shí)的過程規(guī)律。 3. 數(shù)量地理學(xué)中地理數(shù)據(jù)分析模擬方法數(shù)量地理學(xué)本質(zhì)上是一門關(guān)于地理數(shù)據(jù)分析處理與建模的科學(xué),其主要研究內(nèi)容涉及地理要素的描述統(tǒng)計(jì)和數(shù)量分析技術(shù),地理系統(tǒng)的分析方法,數(shù)學(xué)模型的構(gòu)建和應(yīng)用,數(shù)學(xué)模擬(仿真技術(shù),地理預(yù)測和決策的方法、程序、模型以及地理學(xué)理論表述的數(shù)學(xué)形式等。其研究方法歸納如下:(1地理系統(tǒng)分析地理系統(tǒng)分析是指揚(yáng)棄地理事物繁瑣的枝節(jié),抽象出地理事物在結(jié)構(gòu)與功能上的主線,揭示地理事物動(dòng)態(tài)演變的方向與強(qiáng)度,預(yù)測其狀態(tài)變化和穩(wěn)定性程度,將復(fù)雜、高級(jí)的地理系統(tǒng)簡化為次一級(jí)簡單的系統(tǒng),進(jìn)而探討地理要素之間的數(shù)量

10、關(guān)系。一般是首先列出所研究等級(jí)系統(tǒng)的要素清單,根據(jù)地理系統(tǒng)的實(shí)際繪出各要素的聯(lián)系框圖,再以定量方法研究系統(tǒng)要素之間的關(guān)系。(2隨機(jī)數(shù)學(xué)方法地理系統(tǒng)輸入與輸出之間一般具有隨機(jī)性,數(shù)量地理學(xué)研究方法中隨機(jī)數(shù)學(xué)占很大比重。地理系統(tǒng)是多級(jí)、多元系統(tǒng),在進(jìn)行系統(tǒng)分析時(shí),分析一組或幾組地理要素之間的關(guān)系經(jīng)常應(yīng)用多元統(tǒng)計(jì)分析方法,如多元線性回歸、逐步回歸、主成分分析、因子分析等;地理系統(tǒng)是具有空間范圍和地域界線的系統(tǒng),確定界線、進(jìn)行地理區(qū)域的劃分等經(jīng)常應(yīng)用二級(jí)判別分析、多級(jí)判別、逐步判別等數(shù)學(xué)分類技術(shù);在探討地理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、類型組合、空間關(guān)系圖1.2 數(shù)量地理學(xué)與傳統(tǒng)地理學(xué)研究方法比較傳統(tǒng)地理學(xué)方法 數(shù)量地理

11、學(xué)方法時(shí),常運(yùn)用系統(tǒng)聚類分析方法;分析地理系統(tǒng)的空間特性時(shí),常用趨勢面分析方法;地理系統(tǒng)研究中十分重視系統(tǒng)目標(biāo)、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的研究,以使地理系統(tǒng)達(dá)到符合一定目標(biāo)的最佳狀態(tài)。此外,模擬地理系統(tǒng)狀態(tài)的轉(zhuǎn)移規(guī)律時(shí)還包括馬爾柯夫鏈、多元線性方程組、微分方程的應(yīng)用等。(3地理系統(tǒng)模擬建立地理系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的過程稱為地理系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模擬(簡稱地理模型。地理模型成為表達(dá)地理現(xiàn)象的狀態(tài),描述地理現(xiàn)象的過程,揭示地理現(xiàn)象的結(jié)構(gòu),說明地理現(xiàn)象的分級(jí),認(rèn)識(shí)該現(xiàn)象與其他地理現(xiàn)象之間聯(lián)系的概念性和本質(zhì)性的表征方式。地理系統(tǒng)數(shù)學(xué)模擬的一般過程是:從實(shí)際的地理系統(tǒng)或其要素出發(fā),對(duì)空間狀態(tài)、空間成分、空間相互作用進(jìn)行分析,建立地理系

12、統(tǒng)或要素的數(shù)學(xué)模型;經(jīng)驗(yàn)檢查,若與實(shí)際情況不符,則要重新分析,修改模型;若大致相符,則選擇計(jì)算方法,進(jìn)行程序設(shè)計(jì)、程序調(diào)試和上機(jī)運(yùn)算,從而輸出模型解;分析模型解,若模型解出錯(cuò),則修改模型;若模型解正確,則對(duì)成果進(jìn)行地理解釋,提出切實(shí)可行的方案。可見,地理系統(tǒng)數(shù)學(xué)模擬過程是反復(fù)修改數(shù)學(xué)模型、調(diào)試和修改程序的過程。英國著名地理學(xué)家R.J. Johnston 在1995 年曾指出“計(jì)量革命的直接成果是導(dǎo)致了GIS 革命的到來”。GIS 起源于20世紀(jì)60年代,是對(duì)地理空間數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、存儲(chǔ)、表達(dá)、更新、檢索、管理、綜合分析與輸出的計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)系統(tǒng)。GIS 是以應(yīng)用為導(dǎo)向的空間信息技術(shù),強(qiáng)調(diào)空間實(shí)體

13、及其關(guān)系,注重空間分析與模擬,是重要的地理空間數(shù)據(jù)管理和分析工具。1. GIS 是客觀現(xiàn)實(shí)世界抽象化的數(shù)字模型客觀現(xiàn)實(shí)世界極其復(fù)雜,運(yùn)用各種數(shù)據(jù)采集手段和量測工具,如野外調(diào)查、遙感技術(shù)等,獲取有關(guān)客觀世界的數(shù)據(jù),把各種來源和類型的地理空間數(shù)據(jù)數(shù)字化,輸入計(jì)算機(jī),按一定的規(guī)則組織管理,構(gòu)建客觀現(xiàn)實(shí)世界的抽象化數(shù)字模型,即GIS (如圖1.3。 存貯于GIS 中的地理空間數(shù)據(jù)不是客觀世界的完全再現(xiàn),而是在地理認(rèn)知的基礎(chǔ)上對(duì)真實(shí)世界進(jìn)行抽象和概括而形成的數(shù)字模型,在一定比例尺下表達(dá)客觀事物的分類、分級(jí)、空間過程和空間格局。GIS 應(yīng)用成功與否不僅在于空間信息技術(shù)的發(fā)達(dá)程度,更多地依賴于人類定義客觀世

14、界認(rèn)知模型的恰當(dāng)程度。在GIS 中,對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的理解是從數(shù)據(jù)、信息、知識(shí)到智慧逐漸深入的。2. GIS 是地理空間數(shù)據(jù)管理、顯示與制圖的集成工具地理信息系統(tǒng)不僅是客觀世界抽象化的數(shù)字模型,同時(shí)還是一種對(duì)空間數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、存儲(chǔ)、管理、顯示與制圖的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和集成工具,這是地理信息系統(tǒng)最主要的功能之一。GIS 處理的數(shù)據(jù)可以歸納為兩大類:一類描述地理實(shí)體的空間位置和空間拓?fù)潢P(guān)系的圖形圖像信息;另一類描述地理實(shí)體的屬性文字、數(shù)字信息等。通過數(shù)據(jù)的獲取、管理、顯示、分析與制圖輸出,保證了地理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)在內(nèi)容與空間上的完整性、數(shù)值邏輯上的一致性與正確性。地理信息系統(tǒng)擁有所有大型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)所

15、具有的功能,如地學(xué)空間數(shù)圖1.3 客觀世界的抽象化過程據(jù)的采集、監(jiān)測、編輯、存儲(chǔ)與管理等,能夠高效地組織海量數(shù)據(jù),為解決空間復(fù)雜問題奠定基礎(chǔ)。地理信息系統(tǒng)還為用戶提供了許多用于顯示地理空間數(shù)據(jù)的工具,其表達(dá)形式既可以是計(jì)算機(jī)屏幕顯示,也可以是諸如報(bào)告、表格、地圖等硬拷貝圖件。GIS除了具有計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)(CAD、計(jì)算機(jī)輔助制圖(CAC等一般顯示功能外,還具有多幅圖層疊加、陰影透視、網(wǎng)狀透視、用戶格網(wǎng)、地圖動(dòng)畫等高級(jí)顯示功能。一個(gè)完備的地理信息系統(tǒng)應(yīng)能提供種良好的、交互式的制圖環(huán)境,使地理信息系統(tǒng)的使用者能設(shè)計(jì)和印制出具有高品質(zhì)的地圖。3.GIS是地理空間數(shù)據(jù)分析模擬與可視化的技術(shù)平臺(tái)地理信息系

16、統(tǒng)支持多種數(shù)學(xué)模型綜合運(yùn)用,可以建立一系列具有分析、模擬、仿真、預(yù)測、規(guī)劃、決策、調(diào)控等多功能的模型系統(tǒng)。這種模型系統(tǒng)的運(yùn)行既需要海量地理數(shù)據(jù)構(gòu)成的地理數(shù)據(jù)庫支持,也依賴強(qiáng)有力的計(jì)算方法與計(jì)算機(jī)程序,最終的研究結(jié)論則以可視化的地圖、統(tǒng)計(jì)圖或者三維圖等形式輸出。GIS用戶可以完成對(duì)空間數(shù)據(jù)的一系列處理、分析與建模任務(wù),實(shí)現(xiàn)空間數(shù)據(jù)的可視化。(1空間數(shù)據(jù)分析與建?，F(xiàn)實(shí)世界中,越來越多的地理現(xiàn)象都以數(shù)字形式表達(dá),形成地理空間數(shù)據(jù)庫。對(duì)數(shù)據(jù)庫中的空間數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與建模以挖掘出有用的空間信息是GIS最具生命力的核心功能,也是GIS區(qū)別于其他計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的主要標(biāo)志之一。目前常用的GIS空間分析方法有緩沖區(qū)分

17、析、疊加分析、網(wǎng)絡(luò)分析、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分析、三維分析等。對(duì)于復(fù)雜的地理空間問題可以為其建立空間分析模型,如數(shù)字地形模型(DTM、空間統(tǒng)計(jì)分析模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、粗集模型等。借助GIS進(jìn)行地理模型分析是研究地球系統(tǒng)的重要途徑,如綜合評(píng)價(jià)模型、預(yù)測模型、規(guī)劃模型、決策分析模型等應(yīng)用分析模型在分析地理空間信息、探究地學(xué)研究對(duì)象的本質(zhì)特征及其動(dòng)態(tài)變化方面具有重要價(jià)值。(2空間信息可視化科學(xué)可視化技術(shù)貫穿GIS空間分析的始終,將分析結(jié)果以易于理解的方式直觀地表達(dá)出來,最大限度地利用信息,實(shí)現(xiàn)信息共享。從某種角度講,GIS可以稱為“動(dòng)態(tài)的地圖”,它提供了比普通地圖更為豐富和靈活的空間數(shù)據(jù)表現(xiàn)方式,如動(dòng)態(tài)信息

18、表達(dá)、虛擬現(xiàn)實(shí)等。地學(xué)專家對(duì)可視化在地學(xué)中的地位和作用已進(jìn)行了深入探討,提出了與可視化密切相關(guān)的地圖可視化、地理可視化、GIS可視化、探析地圖學(xué)(Exploratory Cartography、地學(xué)多維圖解、虛擬地理環(huán)境等概念,但不同的專家有不同的理解,對(duì)其相互關(guān)系認(rèn)識(shí)仍不明確。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、數(shù)學(xué)方法的不斷進(jìn)步,空間數(shù)據(jù)分析處理方法論也隨之革新,20世紀(jì)90年代,一門融合了計(jì)算機(jī)科學(xué)、地理學(xué)、地球信息科學(xué)(Geomatics、信息科學(xué)、數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)理論與方法的地理計(jì)算學(xué)(GeoComputation開始形成并逐漸發(fā)展起來,數(shù)量地理學(xué)進(jìn)入全新的計(jì)算地理學(xué)(Geocomputational Ge

19、ography時(shí)代,地理空間數(shù)據(jù)分析與建模有了一個(gè)新的技術(shù)平臺(tái)。1.地理計(jì)算的概念與內(nèi)涵20世紀(jì)90年代中期,英國著名地理學(xué)家,里茲大學(xué)計(jì)算地理研究中心(The Center of Computational GeographyStan Openshaw教授認(rèn)為空間數(shù)據(jù)挖掘已成為數(shù)量地理學(xué)中一個(gè)重要分支,并以GeoComputation命名這個(gè)新的學(xué)科,Stan Openshaw因此被稱為“地理計(jì)算之父”。此后,許多學(xué)者紛紛從不同角度對(duì)地理計(jì)算的定義與內(nèi)容框架進(jìn)行設(shè)計(jì),并論證其作為一個(gè)學(xué)科的必要性和合理性。Openshaw(1999認(rèn)為地理計(jì)算本質(zhì)上是繼地理信息科學(xué)之后的革命。他在2000年又

20、進(jìn)一步深化對(duì)于地理計(jì)算的理解,認(rèn)為地理計(jì)算是一種高性能計(jì)算,用以解決目前不能解決的、甚至未知的空間問題的科學(xué)。地理計(jì)算具有三方面特點(diǎn):一是強(qiáng)調(diào)地理主題;二是對(duì)現(xiàn)存問題承認(rèn)有新的或更好的解決辦法,且可以解決以前不能解決的問題;三是地理計(jì)算需要獨(dú)特的思考方式,由于基于海量計(jì)算代替殘缺的知識(shí)或理論的過程,故能夠增強(qiáng)機(jī)器的智能。英國里茲大學(xué)著名地理學(xué)家Rees等提議將地理計(jì)算定義為:應(yīng)用計(jì)算技術(shù)求解地理問題的理論、方法和過程。從構(gòu)詞來看,GeoComputation 由前綴“Geo”和主詞“Computation”組合而成,前者指地理計(jì)算要做什么,后者則是如何去做。Gahegan在1999年發(fā)表的論文

21、中細(xì)致地談到“地理計(jì)算關(guān)注利用一系列方法的工具箱豐富地理模擬和分析大量高度復(fù)雜的、非確定性的問題這是人類有意識(shí)的努力去探索地理學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)之間的關(guān)聯(lián)。這是一個(gè)真正的對(duì)于數(shù)量地理學(xué)家的技術(shù),也是計(jì)算機(jī)科學(xué)家進(jìn)行計(jì)算性應(yīng)用的豐富源泉?！盋onclelis(1998采用相對(duì)簡潔的定義:地理計(jì)算是應(yīng)用數(shù)學(xué)計(jì)算方法與技術(shù)來描述空間特征、解釋地理現(xiàn)象、解決地理問題。Openshaw和Abrahart(2000認(rèn)為:地理計(jì)算是一門新興的交叉學(xué)科,它是在科學(xué)方法的整體范圍內(nèi)利用各種不同類型的地理數(shù)據(jù)發(fā)展相關(guān)的地理工具和模型。2003年8月,我國亞運(yùn)村地理學(xué)術(shù)沙龍談到“虛擬地理實(shí)驗(yàn)室”建設(shè),認(rèn)為地理計(jì)算既不是

22、數(shù)量地理學(xué),也不是GIS,而是智能計(jì)算在地理學(xué)中的精確應(yīng)用,是強(qiáng)大的高性能計(jì)算,其理論驅(qū)動(dòng)是科學(xué)。地理計(jì)算能夠有效地用于非線性復(fù)雜地理問題的模擬、計(jì)算與求解。地理計(jì)算是利用不同類型的地理與環(huán)境數(shù)據(jù),在計(jì)算科學(xué)方法的整個(gè)體系中發(fā)展相關(guān)的計(jì)算工具。它依賴于新計(jì)算技術(shù)、算法和范例,并且利用高性能計(jì)算(High-Performance Computing,HPC和高效率計(jì)算機(jī)(HTC,包括空間數(shù)據(jù)分析、自動(dòng)建模、模擬、時(shí)空動(dòng)力學(xué)、可視化和虛擬現(xiàn)實(shí)。地理計(jì)算試圖回歸計(jì)量革命時(shí)代的地理分析和建模,吸收了新的計(jì)算機(jī)科學(xué)成果,如高性能計(jì)算,模式識(shí)別、分類、預(yù)測與模型技術(shù),知識(shí)挖掘,可視化等一系列計(jì)算方法和工具

23、,建立地理模型并分析復(fù)雜的、具有不確定性的地理問題,從而豐富了地理學(xué)的研究。GeoComputation不僅僅是計(jì)算機(jī)在地理信息領(lǐng)域中的應(yīng)用,關(guān)鍵是可以輔助進(jìn)行地理研究,從而獲得基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的地理信息管理和地理信息分析。綜上所述,地理計(jì)算這一學(xué)科的統(tǒng)一視角就是“計(jì)算”,它被認(rèn)為是一系列有效的程序或算法(如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯、遺傳算法等,當(dāng)應(yīng)用到地理問題時(shí)必然產(chǎn)生結(jié)果,不同算法之間由于基本假設(shè)的不同而產(chǎn)生結(jié)果的差異。地理計(jì)算本質(zhì)上可認(rèn)為是對(duì)地理學(xué)時(shí)間與空間問題所進(jìn)行的基于計(jì)算機(jī)的定量化分析。2.地理計(jì)算模型與方法地理計(jì)算的目標(biāo)是將地理學(xué)領(lǐng)域的知識(shí)引入計(jì)算機(jī)工具,設(shè)計(jì)合適的地理數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)操

24、作,研發(fā)時(shí)空尺度上的集群算法,獲得超越目前軟件、硬件能力的地理數(shù)據(jù)分析方法,用可視化和虛擬現(xiàn)實(shí)的手段實(shí)現(xiàn)地理問題的理解與交流。地理計(jì)算學(xué)是數(shù)量地理學(xué)向深層次的拓展,強(qiáng)調(diào)數(shù)學(xué)模型與模擬實(shí)驗(yàn)并重的理念,憑借計(jì)算機(jī)工具對(duì)地理學(xué)問題進(jìn)行定量或非定量分析的抽象概括和綜合研究,解決海量、復(fù)雜數(shù)據(jù)集或數(shù)據(jù)庫分析的復(fù)雜空間問題。GeoComputation 包含豐富的模型和方法體系,不僅采納了傳統(tǒng)的數(shù)量地理學(xué)理論與模型,還涉及一系列新的理論技術(shù)方法:GIS為之創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫;人工智能技術(shù)(Artificial Intelligence,AI和智能計(jì)算技術(shù)(Computational Intelligence,CI

25、為之提供計(jì)算原理和計(jì)算工具;高性能計(jì)算服務(wù)系統(tǒng)為之提供動(dòng)力。智能計(jì)算技術(shù)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(Neural Network,NN、模糊邏輯模型(Fuzzy Logic、遺傳算法模型(Genetic Algorithm,GA、元胞自動(dòng)機(jī)模型(Cellular Automata,CA以及分形分析(Fractal Analysis等不斷被引入并成為地理計(jì)算的核心。高性能計(jì)算(High-Performance Computing 是利用超級(jí)計(jì)算機(jī)對(duì)大容量資料、需要進(jìn)行實(shí)時(shí)分析與控制的系統(tǒng)以及那些復(fù)雜而又不能用其他手段來處理的現(xiàn)實(shí)世界所實(shí)施的計(jì)算。地理研究的實(shí)踐,更多的是充分利用GIS 技術(shù),結(jié)合GPS 和

26、RS 技術(shù),以向量或并行處理器為基礎(chǔ)的超級(jí)計(jì)算機(jī)為工具,對(duì)海量數(shù)據(jù)資料所表征的地理學(xué)問題實(shí)施高性能計(jì)算,探索并構(gòu)筑新的地理學(xué)理論與應(yīng)用模型。在目前GIS 技術(shù)下,計(jì)算機(jī)表達(dá)地理空間基本上是靜止的。地理計(jì)算研究的重要內(nèi)容之一是如何建立一種模型將空間(地理目標(biāo)的結(jié)構(gòu)元素與改變這種空間結(jié)構(gòu)(人類活動(dòng)及其影響的過程相結(jié)合。這種模型將改變對(duì)于空間的靜止描述觀點(diǎn),強(qiáng)調(diào)作為地理空間基本部分的動(dòng)態(tài)組成,如使用元細(xì)胞自動(dòng)機(jī)技術(shù)模擬城市和區(qū)域增長等。1.2 地理空間數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)由數(shù)據(jù)庫、人工智能、數(shù)理統(tǒng)計(jì)和可視化等多學(xué)科與技術(shù)交叉、滲透、融合形成的交叉學(xué)科(邸凱昌,2000。它試圖綜合應(yīng)用上述領(lǐng)域技術(shù),

27、在龐大的數(shù)據(jù)庫中探索事先并不知道,但潛在有用的、新的結(jié)構(gòu)形態(tài)或者關(guān)系特征,即關(guān)于數(shù)據(jù)的高層次信息結(jié)構(gòu)和知識(shí)。地理空間數(shù)據(jù)挖掘(Geospatial Data Mining 是數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)研究分支,其實(shí)質(zhì)是從地理空間數(shù)據(jù)庫中挖掘時(shí)空系統(tǒng)中潛在的、有價(jià)值的信息、規(guī)律和知識(shí)的過程,包括空間模式與特征、空間與非空間數(shù)據(jù)之間的概要關(guān)系等。由于空間數(shù)據(jù)具有海量、多維和自相關(guān)性等特征,使得地理空間數(shù)據(jù)挖掘更為復(fù)雜。地理空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以有效地解決一些地學(xué)問題。例如,地球系統(tǒng)的基本驅(qū)動(dòng)力是什么?整個(gè)地球系統(tǒng)是如何變化的?如何能更好地預(yù)測地球系統(tǒng)未來的變化?某一種流行病的分布模式?流行病發(fā)展變化范圍、趨勢及

28、速率等?其中許多分析都是基于空間位置關(guān)系的,因此地理空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)最根本的是基于事物的空間特性(如拓?fù)?、距離、方位等。 近些年來,國內(nèi)外開展了許多有關(guān)地理空間數(shù)據(jù)分析與挖掘方面的研究。加拿大Simon Fraser 大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系Han Jiawei 教授領(lǐng)導(dǎo)的小組進(jìn)行了基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫挖掘系統(tǒng)的研究,在MapInfo 平臺(tái)上開發(fā)了空間數(shù)據(jù)挖掘原型系統(tǒng)GeoMiner ,并設(shè)計(jì)了專門用于空間數(shù)據(jù)挖掘的語言GMQL ,實(shí)現(xiàn)了空間數(shù)據(jù)特征描述、空間比較、空間關(guān)聯(lián)、空間聚類和空間分類等空間數(shù)據(jù)分析方法的集成。該系統(tǒng)具有空間數(shù)據(jù)庫模型、空間數(shù)據(jù)立方體、空間OLAP 等模塊(如圖1.4。武漢大學(xué)李德仁

29、院士等提出從GIS 數(shù)據(jù)庫可以挖掘出包括幾何信息、空間關(guān)系、幾何性質(zhì)與屬性關(guān)系以及面向?qū)ο笾R(shí)等多種知識(shí),認(rèn)為空間數(shù)據(jù)分析與挖掘使GIS 的有限數(shù)據(jù)變成無限的知識(shí)。圖1.5為數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)的進(jìn)化歷程(陳述彭等,1996。圖1.4 GeoMiner 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)地理空間數(shù)據(jù)挖掘包含旨在從地理空間數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)有用卻尚未發(fā)現(xiàn)的模式的一系列技術(shù)。傳統(tǒng)觀點(diǎn)認(rèn)為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)植根于計(jì)算科學(xué)和數(shù)學(xué),不需要也不得益于數(shù)據(jù)立方體。這種觀點(diǎn)今天看來并不正確,數(shù)據(jù)挖掘成功的關(guān)鍵之一就是先通過訪問正確、完整和集成的數(shù)據(jù)庫,才能進(jìn)行深層次的分析,尋求有意義的信息。而這些正是數(shù)據(jù)立方體所能提供的,數(shù)據(jù)立方體不僅是集成數(shù)據(jù)的

30、一種方式,其聯(lián)機(jī)分析功能OLAP 還為數(shù)據(jù)挖掘提供了一個(gè)極佳的操作平臺(tái)。實(shí)現(xiàn)空間數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)立方體有效的聯(lián)結(jié),將給空間數(shù)據(jù)挖掘帶來各種便利操作和新的功能。按照不同的挖掘任務(wù),地理空間數(shù)據(jù)挖掘可以分為預(yù)測模型發(fā)現(xiàn)、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、序列模式發(fā)現(xiàn)、依賴關(guān)系發(fā)現(xiàn)、異常值分析和趨勢發(fā)現(xiàn)等。由于空間數(shù)據(jù)庫包含了大量的拓?fù)?距離信息,需要按照復(fù)雜的多維空間索引結(jié)構(gòu)組織數(shù)據(jù)。在訪問這些數(shù)據(jù)時(shí),需要采用空間推理、地理計(jì)算和空間知識(shí)的表示技術(shù)。地理空間數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)包括三大支柱模塊:地理空間數(shù)據(jù)立方體、聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP 模塊和空間數(shù)據(jù)挖掘模塊。地理空間數(shù)據(jù)挖掘的體系結(jié)構(gòu)如圖1.6所示,由以下四部分組成:

31、 (1圖形用戶界面(交互式挖掘;(2挖掘模塊集合;(3數(shù)據(jù)庫和知識(shí)庫(空間、非空間數(shù)據(jù)庫和相關(guān)概念;地理空間數(shù)據(jù)立方體(Geospatial Data Cube 是一個(gè)面向?qū)ο蟮?、集成的、以時(shí)間為變量的、持續(xù)采集空間與非空間數(shù)據(jù)的多維數(shù)據(jù)集合,組織和匯總成一個(gè)由一組維度和度量值定義的多維結(jié)構(gòu),用以支持地理空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和決策支持過程。地理空間數(shù)據(jù)立方體絕非僅在數(shù)據(jù)庫上加一層空間外衣,而是真正地以空間數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ),進(jìn)行復(fù)雜的空間分析, 圖1.6 地理空間數(shù)據(jù)挖掘體系結(jié)構(gòu)圖1.5 數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)的進(jìn)化歷程進(jìn) 化階 段技 術(shù) 手 段反映不同時(shí)空尺度下的動(dòng)態(tài)變化趨勢,為決策者提供及時(shí)、準(zhǔn)確的信息

32、。地理空間數(shù)據(jù)立方體中的數(shù)據(jù)是經(jīng)過選擇、整理、集成等處理的,為空間數(shù)據(jù)挖掘提供了良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ),因而在地理空間數(shù)據(jù)立方體中進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘比在原始數(shù)據(jù)庫中更加有效。數(shù)據(jù)立方體法的基本思想是把那些經(jīng)常被查詢到的求和、求平均值、求最大最小值等成本較高的計(jì)算進(jìn)行具體化,并將這些具體化的視圖存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)立方體中,便于知識(shí)發(fā)現(xiàn)。 所謂“立方體”并非指數(shù)據(jù)包含3個(gè)維度,事實(shí)上一個(gè)數(shù)據(jù)立方體可以包含128個(gè)維度。數(shù)據(jù)立方體在處理時(shí)預(yù)先計(jì)算好一些匯總數(shù)據(jù),稱為聚合。聚合提供了一種便于使用、快捷且響應(yīng)時(shí)間一致的數(shù)據(jù)查詢機(jī)制。數(shù)據(jù)立方體在邏輯上一般由一個(gè)事實(shí)數(shù)據(jù)表和多個(gè)維度表構(gòu)成一種星形構(gòu)架(如圖1.7,其核心是事實(shí)數(shù)

33、據(jù)表。事實(shí)數(shù)據(jù)表是數(shù)據(jù)立方體中度量值的源,維度表是數(shù)據(jù)立方體中維度的源。地理空間數(shù)據(jù)立方體涉及的概念包括:1. 維度是數(shù)據(jù)立方體的一種結(jié)構(gòu)特性,是描述事實(shí)數(shù)據(jù)表中數(shù)據(jù)級(jí)別的有組織的層次結(jié)構(gòu)。這些級(jí)別通常描述相似成員的集合,用戶要根據(jù)它們進(jìn)行分析。例如,某個(gè)地理維度可能包括國家、省以及城市等級(jí)別。在地理空間數(shù)據(jù)立方體中有三種維度類型:(1非空間維度:包含非空間信息,如城市名稱、城市人口數(shù)、氣溫、濕度等。(2空間-非空間維度:該維度的初始數(shù)據(jù)是空間維度,其解釋數(shù)據(jù)變?yōu)榉强臻g維度。例如,作為空間維度的城市分布是中國地圖的一部分,假設(shè)該城市分布被表達(dá)為“長江以北”,盡管“長江以北”是一個(gè)空間概念,但它

34、從表達(dá)上是一個(gè)字符型,屬于非空間維度。(3空間-空間維度:初始數(shù)據(jù)和解釋數(shù)據(jù)均為空間維度。例如,等溫區(qū)維度包含空間數(shù)據(jù),其解釋數(shù)據(jù)為05、510區(qū)域的空間維度數(shù)據(jù)。2. 度量值是在數(shù)據(jù)立方體內(nèi)基于該數(shù)據(jù)立方體的事實(shí)數(shù)據(jù)表中某列的一組值,它們通常是數(shù)字。度量值是進(jìn)行聚合和分析的主要數(shù)值?？臻g數(shù)據(jù)立方體的度量值有兩種類型: (1數(shù)值度量:僅包含數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)。例如,已知一個(gè)區(qū)域的人均月收入,便能計(jì)算總體收入(年、國家等。(2空間度量:包含空間目標(biāo)的指示性聚集信息。例如,相同的溫度和風(fēng)力范圍的區(qū)域可以被合成為一單元。1. OLAP 概念地區(qū)維度表圖1.7 東北地區(qū)天氣數(shù)據(jù)立方體星形構(gòu)架已不能滿足終端用戶對(duì)

35、數(shù)據(jù)庫查詢分析的需要,SQL 對(duì)大型數(shù)據(jù)庫的簡單查詢也無法滿足用戶分析的需求,因此提出了多維數(shù)據(jù)庫和多維分析的概念,即OLAP 。OLAP 是共享多維信息的、針對(duì)特定問題的聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)訪問和分析的軟件技術(shù),具有匯總、合并、聚集以及從不同角度觀察消息的能力。它可以跨越空間數(shù)據(jù)庫模式的多個(gè)版本,處理來自不同組織的信息和由多個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)集成的信息。聯(lián)機(jī)分析處理對(duì)空間數(shù)據(jù)立方體進(jìn)行的多維數(shù)據(jù)分析主要有切塊、切片、旋轉(zhuǎn)、鉆取等分析動(dòng)作,目的是進(jìn)行跨維、跨層次的計(jì)算與建模。在多維空間數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中,按二維進(jìn)行切片,按某一維進(jìn)行切塊,對(duì)片、塊或整個(gè)多維數(shù)據(jù)庫在維數(shù)不變的前提下通過改變維的層次或位置,進(jìn)行數(shù)據(jù)鉆取和旋轉(zhuǎn)

36、。利用OLAP 對(duì)空間數(shù)據(jù)立方體進(jìn)行多維分析的一般過程是:先按某一維切塊得到關(guān)注的內(nèi)容,然后鉆取空間數(shù)據(jù)到達(dá)適當(dāng)?shù)木C合層次,再通過旋轉(zhuǎn)動(dòng)作更換空間數(shù)據(jù)觀察角度,選取重要的空間數(shù)據(jù)進(jìn)行切片分析。每個(gè)環(huán)節(jié)可能有一定的重復(fù),但是經(jīng)過如此切片、切塊、旋轉(zhuǎn)、鉆取可以形成對(duì)空間數(shù)據(jù)新的觀察角度和綜合層次,可能提取出有價(jià)值的空間信息,得到潛在知識(shí)。2. OLAP 與地理空間數(shù)據(jù)立方體OLAP 和地理空間數(shù)據(jù)立方體密不可分,但兩者概念內(nèi)涵不同。如前所述,地理空間數(shù)據(jù)立方體中的數(shù)據(jù)不能用于聯(lián)機(jī)事物處理系統(tǒng)(OLTP ,而OLAP 技術(shù)則可利用數(shù)據(jù)立方體中的數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)機(jī)分析,將復(fù)雜的分析查詢結(jié)果快速地返回用戶。O

37、LAP 利用多維數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)聚集技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行組織和匯總,用聯(lián)機(jī)分析和可視化工具對(duì)這些數(shù)據(jù)迅速進(jìn)行評(píng)價(jià)。從圖1.8中可以發(fā)現(xiàn),OLAP 用多維結(jié)構(gòu)表示空間數(shù)據(jù)立方體中的數(shù)據(jù),有效地滿足用戶復(fù)雜查詢的要求。因此,空間數(shù)據(jù)立方體的結(jié)構(gòu)將直接影響立方體的設(shè)計(jì)和構(gòu)造,進(jìn)而影響OLAP 的工作效率。 1. 地理空間統(tǒng)計(jì)方法地理空間統(tǒng)計(jì)是指分析地理空間數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)方法,主要是基于空間中鄰近的要素通常比相離較遠(yuǎn)的要素具有較高的相似性這一原理。它是通過空間位置建立數(shù)據(jù)間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系,其應(yīng)用范圍極廣,包括地質(zhì)、大氣、水文、生態(tài)、天文、遙測、地震、環(huán)境監(jiān)測、流行病及影像處理等。事實(shí)上,除極少數(shù)情況外,真實(shí)

38、世界的空間數(shù)據(jù)大多無法僅基于物理化學(xué)機(jī)制用簡單的公式來描述。為解決數(shù)據(jù)中所隱含的空間不確定因素,地理空間統(tǒng)計(jì)模型嘗試從凌亂的地理空間數(shù)據(jù)中,用統(tǒng)計(jì)方法發(fā)掘地理空間變化規(guī)律。地理空間統(tǒng)計(jì)分析與傳統(tǒng)分析主要有兩大差異:(1空間數(shù)據(jù)間并非獨(dú)立,而是在D 維空間中具有某種空間相關(guān)性,且在不同的空間分辨率下呈現(xiàn)不同的相關(guān)程度;(2大多數(shù)空間問題僅有一組(不規(guī)則分布空間中觀測值,而無重復(fù)觀測的資料。因此,真正地了解與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備區(qū)端圖1.8 地理空間數(shù)據(jù)立方體與OLAP 的關(guān)系描述空間現(xiàn)象是極為復(fù)雜的任務(wù)。傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析技術(shù),特別是基于獨(dú)立樣本的統(tǒng)計(jì)方法,并不適于分析處理空間數(shù)據(jù)。而地理空間統(tǒng)計(jì)分析與時(shí)間序列

39、分析最大的差異在于空間中并無過去、未來的次序,因而不易透過某種因果關(guān)系的描述來建構(gòu)空間模型。目前地理空間統(tǒng)計(jì)模型大致可分為三類:地統(tǒng)計(jì)(Geostatistics、格網(wǎng)空間模型(Spatial Lattice Model和空間點(diǎn)分布形態(tài)(Spatial Point Pattern(如表1.1。地統(tǒng)計(jì)是以區(qū)域化變量理論為基礎(chǔ),以變差函數(shù)為主要工具,研究空間分布上既具有隨機(jī)性又具有結(jié)構(gòu)性的自然現(xiàn)象的科學(xué)。它可以根據(jù)離散數(shù)據(jù)生成連續(xù)表面,通過空間自相關(guān)進(jìn)行空間預(yù)測。格網(wǎng)空間模型用以描述分布于有限(或無窮離散空間點(diǎn)(或區(qū)域上數(shù)據(jù)的空間關(guān)系。例如,在流行病學(xué)中通過地理區(qū)域(如縣市、鄉(xiāng)鎮(zhèn)的發(fā)病人數(shù)數(shù)據(jù)研究

40、疾病發(fā)生率與地理位置的關(guān)系,在影像處理中利用扭曲或帶有噪聲的數(shù)字影像(如醫(yī)學(xué)或衛(wèi)星影像數(shù)據(jù),重建背后的真實(shí)影像等。在自然科學(xué)研究中,許多資料是由點(diǎn)(或小區(qū)域所構(gòu)成的集合,比如,地震發(fā)生地點(diǎn)分布、樹木在森林中的分布、某種鳥類鳥巢的分布、生物組織中細(xì)胞核的分布,太空中星球的分布等,稱之為空間點(diǎn)分布形態(tài),其中點(diǎn)的位置為事件。由于形成機(jī)制不同,空間點(diǎn)分布形態(tài)具有隨機(jī)、叢聚或規(guī)則等不同類型。基于空間點(diǎn)分布形態(tài)的研究,可以找尋叢聚所在,并了解其形成的原因及其可能的影響。空間點(diǎn)分布形態(tài)通常由一個(gè)D維的空間點(diǎn)過程描述。此類模型的隨機(jī)機(jī)制在于位置本身,其中最基本的空間點(diǎn)過程為均勻泊松點(diǎn)過程,通常用于定義所謂完全

41、空間隨機(jī)的點(diǎn)分布形態(tài),并與叢聚或規(guī)則的分布區(qū)別開來。表1.1數(shù)據(jù)類型與統(tǒng)計(jì)模型 空間數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析是分析空間數(shù)據(jù)廣泛使用的一種方法,能夠很好地處理數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù),提出空間現(xiàn)象的現(xiàn)實(shí)模型。然而,需要指出的是統(tǒng)計(jì)分析方法往往假設(shè)在空間中分布的數(shù)據(jù)具有統(tǒng)計(jì)獨(dú)立性,而在現(xiàn)實(shí)中,空間物體相關(guān)性很大。此外,絕大多數(shù)統(tǒng)計(jì)模型需要在有豐富領(lǐng)域知識(shí)和統(tǒng)計(jì)專門技術(shù)的專家的協(xié)助下才能實(shí)現(xiàn)。而且,統(tǒng)計(jì)模型不能很好地處理字符值、不完整或非確定性數(shù)據(jù)。2.地理空間聚類方法地理空間數(shù)據(jù)聚類是按照某種距離度量準(zhǔn)則,在大型、多維數(shù)據(jù)集中標(biāo)識(shí)出聚類或稠密分布的區(qū)域(如圖1.9,從而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集的整體空間分布模式。該方法把空間數(shù)據(jù)庫中的對(duì)象

42、分為有意義的子類,使同一子類內(nèi)部的成員有盡可能多的相同屬性,而不同的子類之間差異較大。比如,空間聚類方法可以將距離很近的、散布的居民點(diǎn)聚類成居民區(qū),也可將精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中的作物產(chǎn)量圖聚類成高、中、低產(chǎn)區(qū)。事實(shí)上,聚類分析技術(shù)把大型數(shù)據(jù)庫分為多個(gè)較小的部分,采用“分而治之”的策略使用戶可以更好地分析空間數(shù)據(jù),更容易把握大局。地理空間聚類是空間數(shù)據(jù)挖掘中的主要方法之一,對(duì)于處理海量數(shù)據(jù)、提取大型空間數(shù)據(jù)庫中的有用信息和知識(shí)具有十分重要的意義。而且在實(shí)施其他空間數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)之前,應(yīng)用空間聚類方法可大大提高挖掘精度與效率。目前,地理空間聚類方法主要有四類:分割法、層次法、基于密度的方法及基于網(wǎng)格的方法。而經(jīng)

43、典聚類法包括K-mean、K-meriod、ISODATA等。近年來,圍繞DMKD領(lǐng)域發(fā)展了CLARANS(Ng R.et al.,1994、DBSCAN(Ester M.et al.,1996、Murray(Murray A.J.et al.,1998等算法。Kohonen 自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)、競爭學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)等自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,在空間聚類應(yīng)用中亦有較好的效果。 3. 地理空間關(guān)聯(lián)分析空間數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)了大量與空間有關(guān)的數(shù)據(jù),與關(guān)系數(shù)據(jù)庫存在很大區(qū)別。空間數(shù)據(jù)表現(xiàn)了地理空間實(shí)體的位置、大小、形狀、方向及幾何拓?fù)潢P(guān)系。地理空間關(guān)聯(lián)分析利用空間關(guān)聯(lián)規(guī)則提取算法發(fā)現(xiàn)空間數(shù)據(jù)庫中空間目標(biāo)間的關(guān)聯(lián)程度,是空

44、間數(shù)據(jù)庫知識(shí)發(fā)現(xiàn)研究中的一個(gè)重要研究課題。GIS 數(shù)據(jù)庫是典型的空間數(shù)據(jù)庫,從GIS 數(shù)據(jù)庫中挖掘空間關(guān)聯(lián)規(guī)則是理解GIS 模型和將GIS 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成知識(shí)的一種有效方法。地理空間關(guān)聯(lián)分析的核心內(nèi)容是挖掘空間關(guān)聯(lián)規(guī)則?？臻g關(guān)聯(lián)規(guī)則是指空間目標(biāo)間相鄰(如村落與道路相鄰、相連(如火車站與鐵路相連、共生(如蒙古包與草場的關(guān)系、包含(如區(qū)域中包含的城市等空間相關(guān)關(guān)系。具體而言,空間關(guān)聯(lián)規(guī)則中包含各種不同的空間謂詞,它們不但可以表示空間對(duì)象之間的拓?fù)潢P(guān)系(如相交、不相交、相鄰等,還可以表示空間方位、排列次序(如東、西、南、北等以及距離信息(如靠近、遠(yuǎn)離等。空間關(guān)聯(lián)規(guī)則指明了空間謂詞與非空間謂詞間存在的關(guān)聯(lián)

45、性。例如,通過挖掘GIS 數(shù)據(jù)庫,可能發(fā)現(xiàn)“靠近海灘的房屋”有90%“價(jià)格很貴”,“加油站”有75%“靠近高速公路”等。空間關(guān)聯(lián)規(guī)則提取算法并不唯一,較常用的是利用MBR 技術(shù)、R+樹及其他快速方法進(jìn)行空間分析,并采用概念層次樹對(duì)拓?fù)潢P(guān)系進(jìn)行概化形成拓?fù)潢P(guān)系數(shù)據(jù)表,從而提取關(guān)聯(lián)規(guī)則。4. 地理空間分類與預(yù)測分析地理空間分類與預(yù)測是根據(jù)已知的分類模型把數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)映射到給定類別中,進(jìn)行數(shù)據(jù)趨勢預(yù)測分析的方法。分類是將數(shù)據(jù)庫中的對(duì)象根據(jù)一定的意義劃分為若干個(gè)子集。它和聚類算法的差別在于:聚類算法是根據(jù)一定要求將對(duì)象聚為一個(gè)集合,最后得到的分布模式是聚類之前未確知的;分類算法則是根據(jù)已知分布模式的

46、屬性要求,將數(shù)據(jù)庫對(duì)象歸入相應(yīng)的分類中。在機(jī)器學(xué)習(xí)中,數(shù)據(jù)分類一般稱為監(jiān)督學(xué)習(xí),而數(shù)據(jù)聚類則稱為非監(jiān)督學(xué)習(xí)。分類目的是通過學(xué)習(xí)完全的空間任意分布聚集型分布 分散型分布1 12 2 2 23 3 3 3 3 34 1:極密 2:密 3:一般密 4:稀疏圖1.9 地理空間聚類確定一個(gè)分類模型(或分類器,該模型能把數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到給定類別中。地理空間數(shù)據(jù)分類包括兩個(gè)步驟(圖1.10。第一步通過分析數(shù)據(jù)庫中各數(shù)據(jù)行的內(nèi)容建立一個(gè)分類模型(分類器,描述已知數(shù)據(jù)集類別或概念。第二步利用所獲得的分類模型(分類器進(jìn)行分類操作。首先對(duì)模型分類的準(zhǔn)確率進(jìn)行評(píng)估,若分類準(zhǔn)確率可以被用戶接受,則利用該分類器對(duì)目

47、標(biāo)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分類。分類器的典型構(gòu)造方法有決策樹法、貝葉斯法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、近鄰學(xué)習(xí)或基于案例學(xué)習(xí)等方法。 預(yù)測是利用歷史數(shù)據(jù)記錄自動(dòng)推導(dǎo)出對(duì)給定數(shù)據(jù)的推廣描述,實(shí)現(xiàn)對(duì)未來數(shù)據(jù)的趨勢分析。分類和回歸都可用于預(yù)測,空間回歸規(guī)則與空間分類規(guī)則相似,也是一種分類器,其差別在于空間分類規(guī)則的預(yù)測值是離散的,空間回歸規(guī)則的預(yù)測值是連續(xù)的。二者常表現(xiàn)為一棵決策樹,根據(jù)數(shù)據(jù)值從樹根開始搜索,沿著滿足條件的分支往上走,走到樹葉就能確定類別?？臻g分類或回歸的規(guī)則是普及知識(shí),實(shí)質(zhì)是對(duì)給定數(shù)據(jù)對(duì)象集的抽象和概括,可用宏元組表示。5. 異常值分析若一個(gè)數(shù)據(jù)庫包含的數(shù)據(jù)目標(biāo)與通常的行為或數(shù)據(jù)模型不一致,則這些數(shù)據(jù)目標(biāo)被稱為

48、異常值。絕大多數(shù)數(shù)據(jù)挖掘方法把異常值作為噪音或例外數(shù)據(jù),然而,在很多情況下這將會(huì)導(dǎo)致重要隱含信息的丟失。從另一角度講,異常值是內(nèi)在數(shù)據(jù)可變性的必然結(jié)果。例如,與我國其他城市的商業(yè)產(chǎn)值相比,我國經(jīng)濟(jì)中心上海市的商業(yè)產(chǎn)值很自然地成為一個(gè)異常值出現(xiàn)。在一些應(yīng)用,如贗品檢測、定制買賣、數(shù)值分析等任務(wù)中,異常值分析有很重要的價(jià)值。一個(gè)人認(rèn)為的噪音可能是其他人所需的重要信息,稀有事件往往比規(guī)律發(fā)生的事件更能說明問題。因此,異常值檢測與分析也是一項(xiàng)重要的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。基于計(jì)算機(jī)的異常值分析方法主要有三種:基于統(tǒng)計(jì)的異常值分析;基于距離的異常值探測;基于偏差的異常值探測。聚類分析方法將異常值視為噪聲,事實(shí)上可

49、以將異常值探測作為聚類分析的副產(chǎn)品。另外,由于人眼能夠迅速、有效地觀察出異常數(shù)據(jù),利用數(shù)據(jù)可視化方法探測異常值可以說是一個(gè)明智之舉。需要指出的是,人眼只擅長于數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)或二維、三維數(shù)據(jù),在探測多種類屬圖1.10 數(shù)據(jù)分類過程 (a 學(xué)習(xí)過程 (b 分類過程性數(shù)據(jù)或高維數(shù)據(jù)時(shí),數(shù)據(jù)可視化方法沒有優(yōu)勢。1.3GIS環(huán)境下的空間分析1.空間分析的定義空間分析(Spatial Analysis,SA是地理學(xué)的精髓,是為解答地理空間問題而進(jìn)行的數(shù)據(jù)分析與挖掘。目前,比較典型的空間分析定義有如下幾種:空間分析是對(duì)數(shù)據(jù)的空間信息、屬性信息或二者共同信息的統(tǒng)計(jì)描述或說明(Goodchild,1987。空間分析是

50、對(duì)于地理空間現(xiàn)象的定量研究,其常規(guī)能力是操縱空間數(shù)據(jù)成為不同的形式,并且提取其潛在信息(Openshaw,1997;Baily et al.,1995?？臻g分析是基于地理對(duì)象空間布局的地理數(shù)據(jù)分析技術(shù)(Robert Haining,1990?？臻g查詢和空間分析是從GIS目標(biāo)之間的空間關(guān)系中獲取派生的信息和新的知識(shí)(李德仁,1993?？臻g分析是指為制定規(guī)劃和決策,應(yīng)用邏輯或數(shù)學(xué)模型分析空間數(shù)據(jù)或空間觀測值(Landis.J, 1995。空間分析是基于地理對(duì)象的位置和形態(tài)特征的空間數(shù)據(jù)分析技術(shù),其目的在于提取和傳輸空間信息(郭仁忠,1996。GIS空間分析是從一個(gè)或多個(gè)空間數(shù)據(jù)圖層獲取信息的過程(

51、DeMers,1997?？臻g分析是集空間數(shù)據(jù)分析和空間模擬于一體的技術(shù)方法,通過地理計(jì)算和空間表達(dá)挖掘潛在空間信息,以解決實(shí)際問題?？臻g分析的本質(zhì)特征包括:(1探測空間數(shù)據(jù)中的模式;(2研究空間數(shù)據(jù)間的關(guān)系并建立相應(yīng)的空間數(shù)據(jù)模型;(3提高適合于所有觀察模式處理過程的理解;(4改進(jìn)發(fā)生地理空間事件的預(yù)測能力和控制能力。2.空間分析的研究對(duì)象空間分析主要通過對(duì)空間數(shù)據(jù)和空間模型的聯(lián)合分析來挖掘空間目標(biāo)的潛在信息?？臻g目標(biāo)是空間分析的具體研究對(duì)象?？臻g目標(biāo)具有空間位置、分布、形態(tài)、空間關(guān)系(距離、方位、拓?fù)?、相關(guān)場等基本特征?？臻g關(guān)系是指地理實(shí)體之間存在的與空間特性有關(guān)的關(guān)系,是刻畫數(shù)據(jù)組織、查詢

52、、分析和推理的基礎(chǔ)。不同類型的空間目標(biāo)具有不同的形態(tài)結(jié)構(gòu)描述,對(duì)形態(tài)結(jié)構(gòu)的分析稱為形態(tài)分析。例如,可以將地理空間目標(biāo)劃分為點(diǎn)、線、面和體四大類要素,點(diǎn)具有位置這一形態(tài)結(jié)構(gòu),線具有長度、方向等形態(tài)結(jié)構(gòu)?？紤]到空間目標(biāo)兼有幾何數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)的描述,因此必須聯(lián)合幾何數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行分析?？臻g數(shù)據(jù)分析實(shí)際上是對(duì)空間數(shù)據(jù)一系列的運(yùn)算和查詢。不同的應(yīng)用具有不同的運(yùn)算和不同的查詢內(nèi)容、方式、過程。應(yīng)用模型是在對(duì)具體對(duì)象與過程進(jìn)行大量專業(yè)研究的基礎(chǔ)上總結(jié)出來的客觀規(guī)律的抽象,將它們歸結(jié)成一系列典型的運(yùn)算與查詢命令,可以解決某一類專業(yè)的空間分析任務(wù)。3. 空間分析的研究目標(biāo)空間分析是指用于分析地理事件的一系列

53、技術(shù),分析結(jié)果依賴于事件的空間分布,面向最終用戶。其主要目標(biāo)有:認(rèn)知。有效獲取空間數(shù)據(jù),并對(duì)其進(jìn)行科學(xué)的組織描述,利用數(shù)據(jù)再現(xiàn)事物本身,例如繪制風(fēng)險(xiǎn)圖。解釋。理解和解釋地理空間數(shù)據(jù)的背景過程,認(rèn)識(shí)事件的本質(zhì)規(guī)律,例如住房價(jià)格中的地理鄰居效應(yīng)。預(yù)報(bào)。在了解、掌握事件發(fā)生現(xiàn)狀與規(guī)律的前提下,運(yùn)用有關(guān)預(yù)測模型對(duì)未來的狀況做出預(yù)測,例如傳染病的爆發(fā)。調(diào)控。對(duì)地理空間發(fā)生的事件進(jìn)行調(diào)控,例如合理分配資源?？傊?空間分析的根本目標(biāo)是建立有效的空間數(shù)據(jù)模型來表達(dá)地理實(shí)體的時(shí)空特性,發(fā)展面向應(yīng)用的時(shí)空分析模擬方法,以數(shù)字化方式動(dòng)態(tài)地、全局地描述地理實(shí)體和地理現(xiàn)象的空間分布關(guān)系,從而反映地理實(shí)體的內(nèi)在規(guī)律和變化

54、趨勢。GIS空間分析實(shí)際是一種對(duì)GIS 海量地球空間數(shù)據(jù)的增值操作?？臻g分析在地理學(xué)研究中有著悠久的傳統(tǒng)與歷史。從某種意義上講,空間分析孕育了地理學(xué)。在古代,人類出于生存和發(fā)展的需要,要學(xué)會(huì)分析周圍地理事物的空間關(guān)系,因而始終在進(jìn)行著各種類型的空間分析。作為地理學(xué)的第二語言,地圖的出現(xiàn)使人類的空間分析能力大大增強(qiáng)。從1863年Lalanne L.提出六邊形軌道模式到1963年Tobler W. R.提出圖像轉(zhuǎn)換方法,前GIS時(shí)期的地圖學(xué)家對(duì)地理空間數(shù)據(jù)“自我表述”方法極為感興趣。為使地圖有助于空間分析,地理學(xué)家試圖尋找一種能以形象方式描述數(shù)據(jù)空間分布的方法,這就是早期的空間統(tǒng)計(jì)方法。地圖研究者

55、一方面研究空間數(shù)據(jù)表達(dá)及空間數(shù)據(jù)歸納,一方面借助統(tǒng)計(jì)學(xué)等數(shù)學(xué)手段,探索從地圖中提取盡可能多信息的方法。長期以來,人們在地圖上量測各種地理要素間的距離、方位、面積,或者利用地圖進(jìn)行信息疊加與合成,也基于地圖進(jìn)行較高層次的信息分析,例如社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、文化和軍事等領(lǐng)域的各種區(qū)域性決策。隨著地圖理論與應(yīng)用的廣泛深入,物理、數(shù)學(xué)概念與方法的不斷引入以及地學(xué)各分支的發(fā)展,傳統(tǒng)的空間分析能力大大加強(qiáng),人們對(duì)地圖表達(dá)空間信息的理解與解譯能力顯著提高。比如,交通部門進(jìn)行公路選線,需要使修建和運(yùn)營費(fèi)用最小,解決這一問題要考慮坡度、地面覆蓋物、水系、填挖的土石方量等多個(gè)因素?？梢詮亩鄰埖貓D上抽取相關(guān)信息,進(jìn)行地圖投影

56、轉(zhuǎn)換、量測、傳統(tǒng)疊加(即將來自不同數(shù)據(jù)源的圖紙繪于透明紙上,在透光桌上將其疊放在一起,然后用筆勾出所需信息等分析處理,最終達(dá)到所選線路最安全、費(fèi)用最小等目標(biāo)?，F(xiàn)代“空間分析”概念的提出源于20世紀(jì)60年代地理與區(qū)域科學(xué)的計(jì)量革命。初始階段主要是應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析方法,定量描述點(diǎn)、線、面的空間分布模式,后期逐漸強(qiáng)調(diào)地理空間本身的特征、空間決策過程和復(fù)雜空間系統(tǒng)的時(shí)空演化過程。地理信息系統(tǒng)把人們從過去繁重的手工操作中解脫出來,集成了多學(xué)科的最新技術(shù)和所能利用的空間分析方法,包括關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理、高效圖形算法、插值、區(qū)劃和網(wǎng)絡(luò)分析等,為解決地理空間問題提供了便捷途徑,空間分析能力發(fā)生了質(zhì)的飛躍。新一代空間分

57、析的主要目的是從現(xiàn)有數(shù)據(jù)的空間關(guān)系中挖掘新的信息。探測性空間分析方法不僅可以揭示空間數(shù)據(jù)庫中許多非直觀的內(nèi)容,如空間異常點(diǎn)、層次關(guān)系、時(shí)域變化及空間交互模型,還可以揭示用傳統(tǒng)地圖不能辨明的數(shù)據(jù)模式和趨勢。在地理信息系統(tǒng)的數(shù)字環(huán)境中,數(shù)據(jù)的比例尺能夠很方便地改變,能將不同的數(shù)據(jù)媒介如文字、聲音、圖形和影像連接在一起。數(shù)字環(huán)境表明了物體空間上的接近及鄰近關(guān)系,也提供物體間的相互作用,以及文化、貿(mào)易和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)系。比如上例中利用地理信息系統(tǒng)軟件進(jìn)行公路選線,其量測與疊加等工作都在計(jì)算機(jī)內(nèi)進(jìn)行,與傳統(tǒng)空間分析相比提高了工作效率,減小了計(jì)算誤差。隨著GIS技術(shù)的不斷進(jìn)步,空間分析成為地理信息系統(tǒng)的核心

58、,是地理信息系統(tǒng)區(qū)別于一般空間數(shù)據(jù)庫和普通制圖系統(tǒng)的標(biāo)志?！皬哪撤N意義上講,空間分析與GIS間的關(guān)系類似于統(tǒng)計(jì)學(xué)與統(tǒng)計(jì)軟件包間的關(guān)系”(Goodchild,1988。空間分析涉及地理空間數(shù)據(jù)的分析、計(jì)算、表達(dá)等內(nèi)容,與一般的數(shù)據(jù)分析方法不同,它強(qiáng)調(diào)事件(如森林火災(zāi)或參數(shù)(如地面溫度的時(shí)空變化。用戶利用空間分析技術(shù),通過對(duì)原始數(shù)據(jù)模型的觀察與實(shí)驗(yàn),可以獲得新的信息和知識(shí),并以此作為空間行為的決策依據(jù)?？臻g分析方法從簡單到復(fù)雜,簡單的方法如兩個(gè)地物之間的空間距離量測,復(fù)雜的方法如對(duì)全球氣候變化過程的數(shù)值模擬。空間分析技術(shù)可以分為驗(yàn)證性和探索性兩大類,如何選擇不同的空間分析方法主要取決于空間數(shù)據(jù)的特征和應(yīng)用目標(biāo)。傳統(tǒng)的空間分析方法包括空間信息量算、空間信息分類、空間信息疊加、網(wǎng)絡(luò)分析、鄰域分析、地統(tǒng)計(jì)分析等多方面,這些分析方法在一般GIS 軟件中都已經(jīng)實(shí)現(xiàn)?？臻g插值、探測性數(shù)據(jù)分析(描述性統(tǒng)計(jì)、解釋性分析和確定性數(shù)據(jù)分析(統(tǒng)計(jì)推論和模型的發(fā)展與測試等技術(shù)也不斷發(fā)展與完善。為了適應(yīng)空間分析新需求的挑戰(zhàn),計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的智能計(jì)算技術(shù)提供了一系列適應(yīng)地理空間數(shù)據(jù)的高性能計(jì)算模型,并重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)在數(shù)據(jù)豐富的計(jì)算環(huán)境中所產(chǎn)生的空間分析新方法,包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模擬退火、遺