第八講 空間分析原理與方法

第八講

空間分析原理與方法

中山大學地理科學與規(guī)劃學院

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1如何為一公園選擇合理位置？依山傍水；交通方便；較安靜……要求方案2條件2方案1條件1處理、分析空間分析算法現(xiàn)實世界獲取水系信息地形信息道路信息植被信息等+++空間數(shù)據(jù)庫存儲Page

2第一節(jié)空間分析概述

GIS的空間分析是以地理事物的空間位置和形態(tài)特征為基礎，以空間數(shù)據(jù)運算、空間數(shù)據(jù)與屬性數(shù)據(jù)的綜合運算為特征，提取與產(chǎn)生新的空間信息的技術和過程。

空間分析目的是通過對空間數(shù)據(jù)的分析處理，獲取地理對象的空間位置、空間分布、空間形態(tài)、空間演變等新信息。。一、空間分析含義Page

3第一節(jié)空間分析概述

二、空間分析的主要內(nèi)容

由于GIS空間數(shù)據(jù)庫中存儲了包含空間特征的空間信息及同應用相關的專題信息，因此GIS中的空間分析包含:空間數(shù)據(jù)的空間特征分析空間數(shù)據(jù)的非空間特征分析空間特征和非空間特征的聯(lián)合分析。

(1)空間數(shù)據(jù)的空間特征分析從空間物體的位置、關系等方面去研究空間事物，最后對空間事物做出定量的空間描述和分析，采用的主要方法為空間統(tǒng)計學、圖論、拓撲學、計算幾何、圖形學等。Page

4第一節(jié)空間分析概述

(2)空間數(shù)據(jù)的非空間特征分析主要是對空間物體和現(xiàn)象的分析，主要通過數(shù)學(統(tǒng)計)模型來描述和模擬空間現(xiàn)象的過程和規(guī)律。這類分析采用的方法主要是統(tǒng)計分析方法，尤其是多元統(tǒng)計分析方法從方法上，空間數(shù)據(jù)的非空間特征分析與一般的數(shù)據(jù)分析并無本質(zhì)的差別。在分析過程中，它并不考慮數(shù)據(jù)抽樣點的空間位置，但由于空間特征數(shù)據(jù)和非空間特征數(shù)據(jù)間不可分割的關系，對分析結果的解釋是基于地理空間的，也就是說，其結果常通過地圖來反映空間現(xiàn)象和規(guī)律。(3)空間特征和非空間特征的聯(lián)合分析

在實際中大量使用，通常是通過空間特征分析獲得空間位置信息，然后，再用非空間特征分析獲取區(qū)域內(nèi)的專題信息。Page

5空間分析、應用模型與GIS的關系應用模型是在某一專業(yè)領域?qū)鉀Q具體問題所采用的分析方法和操作步驟的抽象，可用于解決同類問題或為解決相似問題提供參考。模型的建立都是為了解決具體的問題，即模型是面向應用的，一般來說，專業(yè)應用模型可分為若干個子過程，各個子過程都需要一定的空間分析方法。空間分析和空間模型是兩個層次上的問題，空間分析為空間模型的建立提供基本的分析工具，應用模型是對空間分析的應用和發(fā)展。第一節(jié)空間分析概述

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6空間分析、應用模型與GIS的關系

從功能上可以把GIS分為工具型GIS和應用型GIS，前者如ARC/INFO、MapInfo等，后者如CGIS、HUIS等。應用型GIS是在工具型GIS基礎上，根據(jù)用戶的需求和應用的目的而設計的一種解決一類或多類實際應用問題的GIS。從這種意義上講，空間分析是工具型GIS的核心和必備的功能，而應用模型則是應用型GIS的核心。空間分析方法與應用模型是GIS的一個很重要的組成部分，這一部分的好壞是衡量一個GIS的功能強弱的重要指標第一節(jié)空間分析概述

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7空間分析、應用模型與GIS的關系隨著技術的發(fā)展成熟和實際應用的進一步需求，一定的專業(yè)應用模型會逐漸成為廣為接受的分析工具，作為一種基本的空間分析工具去建立更加專業(yè)、更為復雜的應用模型。而應用型GIS發(fā)展到一定階段之后，會作為應用開發(fā)的基礎平臺為更廣闊深入的應用提供服務而變成工具型GIS第一節(jié)空間分析概述

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8空間分析與GIS結合意義

GIS是由應用需求的驅(qū)動而發(fā)展起來的，最初是為數(shù)據(jù)管理的需要而設計，其分析功能與其他功能相比比較薄弱。一般的GIS與提供一些空間分析的功能，如疊加分析、緩沖區(qū)分析、鄰近分析等，但是都是以圖形操作為主，并不是真正意義上以數(shù)學和模型為主的空間分析一般的GIS并不提供以數(shù)學和模型為主的空間分析

第一節(jié)空間分析概述

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9空間分析與GIS結合意義

空間分析的應用范圍十分廣泛，各種具有空間屬性的空間對象都可通過空間分析揭示其空間分布特征。一般來講，GIS側重于圖形顯示和數(shù)據(jù)庫管理，即描述空間對象及其屬性的相互關系，而空間分析側生于數(shù)值計算，即應用空間分析模型進行有關空間自相關、空間結構特征、空間插值、空間模擬等方面的計算。為GIS增加空間分析模塊可以使GIS具有更強的空間數(shù)據(jù)的分析能力，使GIS更加完整，功能更強大第一節(jié)空間分析概述

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10空間分析與GIS結合意義

對于空間分析來說，GIS可以使得空間分析的過程和結果更加清晰和方便，GIS可以在以下幾個方面對空間分析提供支持：用GIS確定空間采樣方式?？臻g數(shù)據(jù)采樣是空間分析的一個最基本的過程，在很多情況下，采樣的方式并不是唯一的，采樣的方式與研究變量的空間分布特征有關，在不同的情況下可能采用不同的采樣方式。GIS可以幫助分析變量的空間分布方式，從而確定采樣方式，也可以確定各種采樣方式的費用及優(yōu)缺點第一節(jié)空間分析概述

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11空間分析與GIS結合意義

GIS為空間分析提供數(shù)據(jù)源。空間分析一般需要大量的數(shù)據(jù)支持，尤其是在空間分析的理論研究中，如果這些數(shù)據(jù)實地采樣往往需要花費大量的人力和物力，研究者往往很難接受。這時可以利用GIS的數(shù)字地型模型(DTM)，采集高程、坡度、坡向等數(shù)據(jù)代替所需研究的變量進行研究，也可以利用GIS的疊加分析產(chǎn)生新的合乎空間分析要求的變量。而且GIS數(shù)字高程模型的格網(wǎng)數(shù)據(jù)對空間分析所需的數(shù)據(jù)量來說一般都能滿足要求

第一節(jié)空間分析概述

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12空間分析與GIS結合意義

用GIS表達空間分析的結果。空間分析是對具有空間坐標的變量進行的分析，分析的結果也往往具有空間分布特征，這種空間分布特征的圖形表達正是GIS的長處。用GIS表達空間分析的結果，可以得到非常直觀的效果，同時，空間分析的數(shù)據(jù)結果也可以存儲在GIS空間數(shù)據(jù)庫中第一節(jié)空間分析概述

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13第一節(jié)空間分析概述

三、空間分析分類1、按分析方法看GIS空間分析分類(1)GIS系統(tǒng)提供的空間分析這類空間分析方法很多，各類系統(tǒng)提供的分析能力的差異性很大。歸納起來，主要有查詢檢索分析、空間形態(tài)分析、地形分析、疊置分析、鄰域分析；網(wǎng)絡分析、圖像分析、空間統(tǒng)計分析等。(2)專用空間模型分析指在GIS支持下通過建立一定的數(shù)學模型實現(xiàn)地理現(xiàn)象的分析和模擬，這是GIS應用深化的重要標志。正是由于模型的支持，特別是多模型的滲入，空間分析才能上升到空間決策層，空間決策支持系統(tǒng)就是在此基礎上發(fā)展起來的計算機支持系統(tǒng)。Page

14第一節(jié)空間分析概述

2、按用戶交互方式看GIS空間分析分類（1）咨詢式空間分析主要根據(jù)已有數(shù)據(jù)實現(xiàn)空間數(shù)據(jù)的查詢檢索及集合分析。（2）產(chǎn)生式空間分析基于GIS中拓撲關系和空間操作運算、空間統(tǒng)計分析及將GIS作為通用工具同其他專業(yè)模型結合，實現(xiàn)空間數(shù)據(jù)的模擬和分析。Page

15第一節(jié)空間分析概述

3、按空間數(shù)據(jù)特征看GIS空間分析分類（1）空間數(shù)據(jù)的空間特性分析空間位置分析：指通過空間坐標系中坐標值來確定空間物體的地理位置?？臻g分布分析：空間分布反映了同類空間物體的群體定位信息?？臻g形態(tài)分析：空間形態(tài)反映了空間物體的幾何特征，包括形態(tài)表示和形態(tài)計算兩個方面。前者如走向、連通性等，后者如面積、周長：坡度等。空間關系分析：空間關系反映了空間物體之間的各種關系，如方位關系、距離關系、拓撲關系、相似關系等。（2）空間數(shù)據(jù)的非空間特性分析主要是基于數(shù)據(jù)庫的統(tǒng)計分析。Page

16第二節(jié)空間數(shù)據(jù)量算點狀目標（0維）：坐標線狀目標（1維）：長度，曲率，方向。面狀目標（2維）：面積，周長等。體狀目標（3維）：表面積，體積等。Page

17距離面積坐標第二節(jié)空間數(shù)據(jù)量算Page

18第二節(jié)空間數(shù)據(jù)量算

一、線的長度折線的長度等于其每段線段長度之和，多邊形的周長實際上也是一條折線。兩點間的線段長度計算設坐標為p1(x1,y1)，p2(x2,y2)

則直線段p1p2

長度為:

d=sqrt

((x2-x1)2+(y2-y1)2)

p1p2長度量算示意圖OYXPage

19n

維勻質(zhì)空間廣義距離公式j(xj,yj)i(xi,yi)ijij距離計算公式

n維非勻質(zhì)空間距離計算q=2，二維歐氏距離q=1，曼哈頓距離q=0.6,非毆氏距離第二節(jié)空間數(shù)據(jù)量算

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20距離計算、通道選擇成本距離分析，通過成本距離分析計算最佳的通道直線距離：不一定是最佳的通道成本距離：考慮了阻抗、成本成本距離分析的應用（上機練習）第二節(jié)空間數(shù)據(jù)量算

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21成本距離分析有障礙的旅行（坡度、額外的費用）運動的成本累計距離最低成本表面最小成本路徑Page

22成本距離的計算原理accum_cost=a1+((cost_a+cost_b)/2)*D

accum_cost：某一單元b的累計通行成本

a1：上一個相鄰單元a的累計通行成本

cost_a：單元a的成本

cost_b：單元b的成本Page

23直線距離和成本距離Page

24第二節(jié)空間數(shù)據(jù)量算

二、面積量測

面狀對象在計算機內(nèi)部是以一系列首尾相接的坐標串表示的。按多邊形頂點順序依次求出多邊形所有邊與x軸(或y軸)組成的梯形的面積，然后求其代數(shù)和。假設有N個頂點，其面積計算公式為：多邊形面積量算示意圖Pk

=

1

2(yk+1+yk)(xk+1-xk)

(yn

+y1)(xn–x1)

1

2∑Pk

+

n-1

k=1

P=

注：總面積公式中第二項為最后一個點和第一點圍成的梯形面積Page

25第二節(jié)空間數(shù)據(jù)量算三、地形的體積量算①生成等值線圖②量算每條等值線圍成的面積，設為f0，f1，f2，…fn③設等值線的間距為h，則體積為：

v=f0*h0/3+Σ(f0+2*f1+……+2*(n-1)*fn)*h/2地形體積量算示意圖其中，f0，h0分別為最上層(或最下層)等高線圍成的面積和相應的高程差。Page

26第二節(jié)空間數(shù)據(jù)量算四、形狀指數(shù)

對于多邊形邊界輪廓的形態(tài)度量，有很多公式，大多數(shù)都與多邊形的周長和面積有關。形狀指數(shù)大多使用多邊形周長與面積的比值，并使之與標準形狀（通常是圓形）相比表示其形狀的復雜程度。

以正方形為標準的形狀指數(shù)。

形狀指數(shù)是：

式中：A為多邊形面積，P為多邊形周長。

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27第二節(jié)空間數(shù)據(jù)量算以圓形為標準的形狀指數(shù)如果認為一個標準的園目標既非緊湊型也非膨脹型，則可定義其形狀系數(shù)r為：圓U=1U>1膨脹型U<1緊縮型Page

28第二節(jié)空間數(shù)據(jù)量算五、分布中心的計算

空間分析中常用分布中心來概括地表示空間的總體分布位置，用來跟蹤某些地理現(xiàn)象分布的變化情況，如描述人口的變遷、土地利用的變化。假設有n個離散點(X1，Y1)，(X2，Y2)，…，(Xn，Yn)，可以用不同方法來表示分布中心。1、平均中心其中(Cx，Cy)表示算術平均中心坐標點。Page

29其中，I為離散目標物，Wi為該目標權重，Xi、Yi為其坐標。潛在勢能的計算:目標物對其周圍目標的影響隨距離的增大而減小，即：其中，i為一目標物，d為距該目標物的距離，W則為其權重。V與d相互成反比，任何定位點的目標物均可由此得到一潛在勢能圖。第二節(jié)空間數(shù)據(jù)量算2、質(zhì)心(加權平均中心)算術平均中心中沒有考慮不同點在分析問題時重要性之間的差異，在實際應用中，各點的重要性是不同的，為此需進行加權計算。Page

30質(zhì)心量測的應用范圍極其廣泛，如：1）

商場選址應位于具有最佳勢能的定位點處；2）經(jīng)濟的增長極極可能發(fā)生在高勢能區(qū)；3）跟蹤地理分布的變化，如人口變遷、土地類型的變化等。第二節(jié)空間數(shù)據(jù)量算Page

31150.5加權平均中心平均中心或重心幾何中心21.11.211.2Page

32第二節(jié)空間數(shù)據(jù)量算六、分形度量

分形的概念最初源自于自然界事物的自相似性（self－similarity）。在某些情形下，事物局部的形態(tài)結構表現(xiàn)出與整體的一致性，也就是說，在尺度和形態(tài)之間存在著某種固定的關系，隨著尺度的增加（細化），空間形態(tài)參數(shù)的度量以某種指數(shù)關系增加。在不同的尺度上量取的形態(tài)參數(shù)與尺度之間有一種對數(shù)上的線性相關。

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33第二節(jié)空間數(shù)據(jù)量算例：

用不同的步距去量取一條自然曲線的長度，設當步距為D時，量得的曲線長度為L。采用不同的步距D就可以得到不同的曲線長度L，用ln(L)和ln(D)為坐標軸標繪每一個點，若所得的點明顯地分布為一條近似的直線上，那么我們就說這條曲線具有明顯的分形性質(zhì)，而這條直線的斜率就是該曲線的分形維數(shù)（分維數(shù)）。

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34空間數(shù)據(jù)庫查詢條件屬性限制空間拓撲限制二者結合GIS軟件查詢結果統(tǒng)計結果：圖、表、文字新圖層新的屬性域添加到屬性數(shù)據(jù)庫

查詢方式圖形--屬性空間查詢語言閃爍、顏色等明顯表示1、空間查詢方式？2、查詢結果顯示？第三節(jié)空間數(shù)據(jù)查詢

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35第三節(jié)空間數(shù)據(jù)查詢

空間數(shù)據(jù)的查詢是GIS最基本的功能，它是GIS高層次空間分析的基礎，也是GIS面向用戶的直接窗口。在GIS中，用戶的很多問題可通過查詢解決，查詢還能派生新數(shù)據(jù)。一、空間數(shù)據(jù)查詢的類型空間數(shù)據(jù)查詢類型基于空間特性的查詢結合空間特性和非空間（屬性）特征的查詢基于屬性（非空間）特征的查詢Page

36圖查文(幾何查詢)文查圖(屬性查詢)邏輯查詢(SQL查詢)空間關系的查詢Page

37第三節(jié)空間數(shù)據(jù)查詢

屬性特征的查詢主要在屬性數(shù)據(jù)庫中完成，這種查詢通?；跇藴实腟QL查詢語言實現(xiàn)，之后按照屬性數(shù)據(jù)和空間數(shù)據(jù)的對應關系顯示圖形。1、基于屬性（非空間）特征的查詢標號植被面積101工業(yè)地169102林地122103農(nóng)地230104林地100基于屬性（非空間）特征的查詢例：已有某地區(qū)的土地利用表及相應的圖，現(xiàn)要找到林地，通過對下列屬性數(shù)據(jù)表查找植被為林地的記錄，并顯示這些記錄相應的空間位置。

102104103101Page

38第三節(jié)空間數(shù)據(jù)查詢

空間性是空間數(shù)據(jù)的主要特征，空間特征的查詢通常指以圖形、圖像或符號為語言元素的可視化查詢。從查詢的內(nèi)部過程看，是屬于“圖到屬性的查詢”。這種查詢首先借助于空間索引在空間數(shù)據(jù)庫中找出空間地理對象，然后，再根據(jù)GIS中屬性數(shù)據(jù)和空間數(shù)據(jù)的對應關系找出顯示地理對象的屬性，并可進一步進行相關的統(tǒng)計分析。2、基于空間特性的查詢Page

39第三節(jié)空間數(shù)據(jù)查詢

(1)空間幾何數(shù)據(jù)查詢主要根據(jù)空間目標的幾何數(shù)據(jù)，分析計算不同地物(如線狀地物)的長度、組成、坐標點數(shù)及面狀地物的面積、周長等。

(2)空間位置查詢這是空間查詢中最基本的查詢功能，只要空間數(shù)據(jù)是同大地坐標進行了配準，即可查詢：簡單的點擊空間點狀地物，就可獲取坐標點地理位置；點擊線狀地物，就可獲取該線的長度及地理位置；點擊面狀地物，就可獲取該面的周長、面積及其地理位置等。Page

40例：右圖就是在ARCVIEW軟件下，點擊黃色圖斑，就可獲取煙臺市轄區(qū)的周長、面積等信息。煙臺市轄區(qū)第三節(jié)空間數(shù)據(jù)查詢

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41第三節(jié)空間數(shù)據(jù)查詢

(3)空間關系查詢空間關系查詢主要指拓撲關系查詢。①同類要素間的鄰接性查詢、連通性查詢、包含性查詢、重合性查詢、方向性查詢等。例：從中國地圖上查與山東省相鄰的有哪幾個省，實質(zhì)是進行鄰接性查詢。②不同類要素間的關聯(lián)性查詢、穿越性查詢、落入性查詢、方向性查詢等。例：從中國地圖上查京九鐵路沿線有多少站，實質(zhì)是進行關聯(lián)性查詢。例：從中國地圖上查黃河經(jīng)過哪幾個省，實質(zhì)是進行穿越性查詢。注：進行空間關系查詢時，不總是局限某一查詢功能，常要用多種查詢聯(lián)合起來才能完成查詢功能。

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42第三節(jié)空間數(shù)據(jù)查詢

3、結合空間特性和非空間（屬性）特征的查詢空間特征和屬性特征的聯(lián)合查詢不是簡單地由定位空間特性查詢結果，顯示相關的屬性，也不是從屬性特征的查詢結果，顯示相關的空間位置?？臻g特征和屬性特征聯(lián)合查詢的實質(zhì)是指查詢條件中同時涉及空間特征和屬性特征。例：從中國地圖上查同北京的距離(查空間中距離)小于2000km、長江以南(查空間中位置)、人口數(shù)大于100萬的城市。本例中查人口數(shù)大于100萬的城市，屬于屬性查詢；查同北京的距離(查空間中距離)小于2000km的城市，屬于空間距離查詢；查長江以南的城市，屬于方位查詢。

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43第三節(jié)空間數(shù)據(jù)查詢

二、空間數(shù)據(jù)查詢的數(shù)學基礎主要使用布爾代數(shù)方法，即按照兩個邏輯子集在給定的條件下進行邏輯運算。它的基本運算符號或算子包括3個，交、并、差。AND(交)OR（并）NOT（差）及其組合邏輯運算的結果為“真”或“假”。Page

44第三節(jié)空間數(shù)據(jù)查詢

二、空間數(shù)據(jù)查詢的數(shù)學基礎主要使用布爾代數(shù)方法，即按照兩個邏輯子集在給定的條件下進行邏輯運算。它的基本運算符號或算子包括3個，交、并、差。AND(交)OR（并）NOT（差）及其組合邏輯運算的結果為“真”或“假”。Page

45第三節(jié)空間數(shù)據(jù)查詢

下圖中，設屬性分別為A和B的兩個多邊形相交，形成的空間單元分別為1、2、3，則它們經(jīng)布爾操作后的結果如表所示。運算條件運算結果123A.AND

.B010A.OR.B111NOT.A001邏輯運算的真(1)或假(0)AB132多邊形相交及其形成的空間單元Page

46第三節(jié)空間數(shù)據(jù)查詢

三、空間查詢的方法如Select所需數(shù)據(jù)項

From屬性表

Where條件表達式1、基于SQL語言的空間查詢目前的GIS軟件常提供實現(xiàn)SQL查詢的對話框，使查詢更為簡單方便。

優(yōu)點：適合關系表的查詢與操作。缺點：無法表達空間關系及空間運算操作。Page

47第三節(jié)空間數(shù)據(jù)查詢例：在ARCVIEW軟件下，提供查詢的對話框，可在對話框編寫查詢的條件進行查詢。Page

48第三節(jié)空間數(shù)據(jù)查詢

對SQL進行擴充或改造，實現(xiàn)空間關系及空間運算操作的查詢。2、基于空間查詢語言(SpatialQueryLanguage)的查詢Egenhofer，在SQL上發(fā)展的空間結構化查詢語言，提供6個顯示參數(shù)。如：空間查詢例：查高速公路，并用紅虛線表示。SetColorRed

PattemDashedForSelectGeometryfromRoadwhereType=“Highway”)Page

49第三節(jié)空間數(shù)據(jù)查詢

將查詢語言的元素用直觀的圖形或者符號表示。3、可視化空間查詢方法可視化查詢的語言元素經(jīng)過轉換可視化查詢語句實現(xiàn)過程優(yōu)點：查詢直觀形象。缺點：查詢語言的元素數(shù)量較少，僅能進行有限的查詢。Page

50第三節(jié)空間數(shù)據(jù)查詢

4、基于自然語言的查詢在查詢語言中引入自然語言的概念。優(yōu)點：查詢變得更加簡單和方便。缺點：在自然語言的量化時，與語言環(huán)境及專業(yè)領域相關。因此，很難作為通用的數(shù)據(jù)庫查詢語言。如：查詢高氣溫的城市：

SelectNameFromCities

這里使用了一個自然語言的概念，即“溫度高”將“自然語言”轉換為“查詢語言”WhereTemperature〉=33.75WhereTemperatureishigh實現(xiàn)過程Page

51第三節(jié)空間數(shù)據(jù)查詢

5、超文本查詢方法

超文本是由文本信息結點和結點間相關聯(lián)的鏈所組成的具有一定邏輯關系和語言查詢信息集成化的網(wǎng)絡。Page

52第四節(jié)空間疊置分析

空間疊置概念：

空間疊置分析(SpatialOverlayAnalysis)是指在統(tǒng)一空間參照系統(tǒng)條件下，每次將同一地區(qū)兩個地理對象的圖層進行疊置，以產(chǎn)生空間區(qū)域的多重屬性特征，或建立地理對象之間的空間對應關系。Page

53第四節(jié)空間疊置分析

一、視覺信息復合面狀圖、線狀圖和點狀圖之間的復合；面狀圖區(qū)域邊界之間或一個面狀圖與其他專題區(qū)域邊界之間的復合；遙感影像與專題地圖的復合；專題地圖與數(shù)字高程模型復合顯示立體專題圖；遙感影像與DTM復合生成三維地物景觀。Page

54面狀圖、線狀圖和點狀圖之間的復合第四節(jié)空間疊置分析

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55面狀圖與專題區(qū)域邊界之間的復合第四節(jié)空間疊置分析

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56遙感影像與專題地圖的復合第四節(jié)空間疊置分析

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57專題地圖與數(shù)字高程模型復合第四節(jié)空間疊置分析

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58遙感影像與DTM復合第四節(jié)空間疊置分析

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59第四節(jié)空間疊置分析

二、基于矢量數(shù)據(jù)的疊置分析基于矢量數(shù)據(jù)的疊置分析是參與分析的兩個圖層的要素均為矢量數(shù)據(jù)。點面疊置分析

線面疊置分析面面疊置分析Page

60第四節(jié)空間疊置分析

矢量疊置分析的數(shù)學基礎（空間邏輯運算）為討論方便將空間圖層A，B，C定義為二值圖象

3、空間邏輯差運算；A-B=XX∈A且

X∈B1、空間邏輯并（或）運算；A∪B=XX∈A或X∈B2、空間邏輯交（與）運算；A∩B=XX∈A且X∈B4、空間包含；ABPage

61第四節(jié)空間疊置分析點與多邊形的疊置是確定一個圖層上的點落在另一圖層的哪個多邊形內(nèi)，以便為圖層上的點建立新的屬性。例如將水井與規(guī)劃區(qū)圖層相疊置，可確定每口井所屬的規(guī)劃區(qū)范圍。(1)點與多邊形的疊置*1*3*4*2ADBC點屬性1234多邊形屬性1屬性2ABCD點多邊形點屬性面屬性1面屬性21A2D3C4BPage

62看看某行政區(qū)劃內(nèi)有多少個鄉(xiāng)鎮(zhèn)？Page

63第四節(jié)空間疊置分析

線與多邊形的疊置是將線狀要素層或網(wǎng)狀要素層和多邊形疊置，對線和多邊形求交運算，根據(jù)每個線要素同多邊形的關系，以形成新的空間目標集、新的屬性表，得到線與多邊性聯(lián)合的屬性表。線與多邊形的疊合的目的是確定某一線狀圖層上的弧段落在另一多變性圖層上的哪個多邊形內(nèi)，以便為圖層的每條弧段建立新的屬性。(2)線與多邊形的疊置Page

64第四節(jié)空間疊置分析例如：當確定某一行政區(qū)內(nèi)各種等級道路的里程數(shù)時，就需要將道路圖與境界圖相疊置，計算弧段與多邊形邊界的交點，在交點處截斷弧段，并對弧段重新編號，建立弧段與多邊形的歸屬關系。線與多邊形疊置分析Page

65路網(wǎng)密度？——疊加！第四節(jié)空間疊置分析

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66各種道路長=830KM區(qū)域面積=2797KM2結果？第四節(jié)空間疊置分析

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67第四節(jié)空間疊置分析

多邊形與多邊形的疊置是指將兩個不同圖層的多邊形要素相疊加，根據(jù)兩組多邊形的交點來建立多重屬性的多邊形或進行多邊形范圍內(nèi)的屬性特征的統(tǒng)計分析。

多邊形疊置過程分幾何求交過程和屬性確定過程，算法的核心是多邊形求交。①對兩個多邊形進行邊界求交和弧段分割運算，并以新弧段為單位重建拓撲關系；②判斷重建多邊形落在原始多邊形層的哪個多邊形內(nèi)，從而建立新疊置多邊形與原始多邊形的關系，并抽取屬性。(3)多邊形與多邊形的疊置Page

68第四節(jié)空間疊置分析新多邊形的屬性多邊形之間的疊置ID屬性101AID屬性1X2Y3Z新多邊形ID層1多邊形屬性層2多邊形屬性10A20X3AX40X5A06A07AY8AZ90Y100Z110Y12Z0AXYZ379101456112層1層2新層12Page

69第四節(jié)空間疊置分析多邊形與多邊形的疊置原理

多邊形疊置過程分幾何求交過程和屬性確定過程，算法的核心是多邊形求交。①對兩個多邊形進行邊界求交和弧段分割運算，并以新弧段為單位重建拓撲關系；②判斷重建多邊形落在原始多邊形層的哪個多邊形內(nèi)，從而建立新疊置多邊形與原始多邊形的關系，并抽取屬性Page

70第四節(jié)空間疊置分析取本底多邊形取上疊多邊形兩個多邊形相交？兩個多邊形是包含關系？多邊形求交，重建拓撲關系屬性抽取，建立關聯(lián)連接上疊多邊形結束？本底多邊形結束？ynnn建立包含關系屬性抽取yyy結束多邊形的疊置流程圖Page

71第四節(jié)空間疊置分析多邊形與多邊形的疊置分析功能并(Union)：保留兩個輸入層中所有多邊形；交(Intersect)：保留兩個輸入層中的公共區(qū)域判斷(Identity)：以輸入圖層為界，保留邊界內(nèi)的所有多邊形Page

72第四節(jié)空間疊置分析多邊形與多邊形的疊置分析功能Erase:進行多邊形疊合，輸出層為保留其中一輸入圖層為控制邊屆之外的所有多邊形。Clip:進行多邊形疊合，輸出層為按一個圖層的邊界，對另一個圖層的內(nèi)容要素進行截取后的結果。Uptate:進行多邊形疊合，輸出層為一個經(jīng)刪除處理后的圖層與一個新特征圖層進行合并后的結果。Page

73第四節(jié)空間疊置分析日喀則地區(qū)沙漠化類型分布圖日喀則地區(qū)行政區(qū)界線圖疊置分析實例一：有日喀則地區(qū)的行政界線圖層和通過遙感技術提取的該區(qū)沙漠化類型分布圖層，求日喀則地區(qū)各縣沙漠化類型統(tǒng)計數(shù)據(jù)。圖層1圖層2Page

74第四節(jié)空間疊置分析行政區(qū)界圖屬性表圖層1：圖形，屬性表日喀則地區(qū)行政區(qū)界線圖Page

75第四節(jié)空間疊置分析日喀則地區(qū)沙漠化類型分布圖屬性表圖層2：圖形，屬性表日喀則地區(qū)沙漠化類型分布圖Page

76第四節(jié)空間疊置分析空間疊置圖疊置圖屬性表使用IDENTITY命令，進行兩圖層空間疊置，得到疊置圖Page

77第四節(jié)空間疊置分析疊置圖層屬性表圖層1屬性表圖層2屬性表Page

78分析目的和評價準則：1）估計住宅用地被洪水淹設而造成的損失；2）洪水水位的相對高程為500米；3）損失的大小和居民的財產(chǎn)、地基的穩(wěn)定性有關；疊置分析實例二：洪水淹沒損失分析第四節(jié)空間疊置分析Page

79獲取數(shù)據(jù)：1）數(shù)字化的地塊多邊形地圖。每個地塊均有土地使用、可遭損失的財產(chǎn)狀況（簡稱估計財產(chǎn)）、不同地基類型等屬性。2）地塊多邊形屬性表中有地均財產(chǎn)這一項，地均財產(chǎn)=估計財產(chǎn)/地塊面積。3）對每一類地基，可估計其穩(wěn)定性，并估計房屋倒坍的可能性，稱損失系數(shù)（見表）4）數(shù)字化的等高線地形圖。Page

80空間分析過程將地塊多邊形和高程多邊形疊合，產(chǎn)生地塊—高程多邊形地圖和對應的屬性表。在地塊—高程屬性表中選擇高程小于等于500，土地使用性質(zhì)為住宅（R1、R2）的記錄和地基—損失系數(shù)對照表連接，獲得新的地塊—高程屬性表。估計損失=面積×地均財產(chǎn)×損失系數(shù)。從表可知，當洪水淹沒了500米以下的地區(qū)時，每個地塊財產(chǎn)的大致?lián)p失狀況。對地塊——高程圖按對應屬性進行分類，得到洪水淹沒損失分布圖。Page

81地塊多邊形圖地塊屬性表Page

82地形等高線及其組成的多邊形地形高程表Page

83疊合后地塊-高程屬性表的數(shù)據(jù)項（內(nèi)容略）地基類型——損失系數(shù)對照表Page

84地塊和地形疊合后的多邊形

洪水淹沒損失分布將地塊多邊形和高程多邊形疊合，產(chǎn)生地塊—高程多邊形地圖和對應的屬性表。估計損失=面積×地均財產(chǎn)×損失系數(shù)。Page

85損失估計表從表可知，當洪水淹沒了500米以下的地區(qū)時，每個地塊財產(chǎn)的大致?lián)p失狀況。Page

86分析結論表

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87第四節(jié)空間疊置分析三、基于柵格數(shù)據(jù)的疊置分析

特點：柵格數(shù)據(jù)的疊置算法，雖然數(shù)據(jù)存貯量比較大，但運算過程比較簡單。疊置分析方法：（1）布爾邏輯運算（2）重分類（3）點變換（4）區(qū)域變換方法（5）鄰域變換方法基于柵格數(shù)據(jù)的疊置分析是參與分析的兩個圖層的要素均為柵格數(shù)據(jù)。Page

88柵格數(shù)據(jù)一般可以按屬性數(shù)據(jù)的布爾邏輯運算來檢索，即這是一個邏輯選擇的過程。第四節(jié)空間疊置分析（1）布爾邏輯運算Page

89設有A、B、C三個層面的柵格數(shù)據(jù)系統(tǒng)，一般可以用布爾邏輯算子以及運算結果的文氏圖表示其一般的運算思路和關系。布爾邏輯為AND、OR、XOR、NOT，如下圖所示。布爾邏輯算子文氏圖A.AND.(B.OR.C)A.AND.B.OR.CA.NOT.(B.AND.C)A.XOR.B.XOR.CA.OR.B.OR.CA.AND.B.AND.C第四節(jié)空間疊置分析Page

90重分類是將屬性數(shù)據(jù)的類別合并或轉換成新類。即對原來數(shù)據(jù)中的多種屬性類型，按照一定的原則進行重新分類，以利于分析。重分類時必須保證多個相鄰接的同一類別的圖形單元應獲得相同的名稱，并將圖形單元合并，從而形成新的圖形單元。

重分類的過程 第四節(jié)空間疊置分析（2）重分類Page

91第四節(jié)空間疊置分析（3）點變換點變換只依據(jù)參與疊置圖層相應點的屬性值進行新的運算，既與各圖層的鄰域點的屬性無關，也不受區(qū)域內(nèi)一般特征的影響。運算方法包括：算術運算，指數(shù)運算，三角函數(shù)運算等Page

92第四節(jié)空間疊置分析244633463377225423643366-=0-21-2-102-200-1-1點變換示意結果特征：運算后得到的新屬性值可能與原圖層的屬性意義完全不同。Page

93第四節(jié)空間疊置分析(4)區(qū)域變換方法指在計算新圖層相應的屬性值時，不僅與原圖層對應的柵格的屬性值有關，而且要顧及原圖層所在區(qū)域的集合特征（區(qū)域長度、面積、周長等）。(5)鄰域變換方法指在計算新圖層相應的屬性值時，不僅考慮原圖層對應的柵格及其屬性，而且還應顧及與該柵格相關聯(lián)的鄰域或者影響半徑內(nèi)的柵格屬性值的影響。Page

94第四節(jié)空間疊置分析101060601010206030303060101060601010306030303060-=0000001000000點變換實例1：土地利用變化區(qū)域探測80年遙感影像90年遙感影像點變換后影像點變換后影像分析通過80和90年兩期影像的相減運算后得到變換影像，如果：變換影像值＝0；說明該區(qū)未發(fā)生變化變換影像值≠0；說明該區(qū)已發(fā)生變化10耕地20居民點30水域40草地50未利用地60林地Legend注意：此處的遙感影像可以是分類結果，也可以是原始的遙感影像。在一般應用中，多使用原始的遙感影像，可提高變化探測速度。Page

95第四節(jié)空間疊置分析信息獲取研究方法變化過程分析機制分析點變換實例2：土地利用變化分析更新土地利用圖社經(jīng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)動態(tài)變化研究變化信息的解譯與制圖變化數(shù)據(jù)管理原始遙感信息專題圖件數(shù)據(jù)預處理空間操作與分析圖像預處理影像分類變化信息探測結果比較變化信息分類高分辨率圖像融合土地利用/覆蓋動態(tài)變化研究框架Page

96第四節(jié)空間疊置分析1985年(TM)1995年(TM)1998年(SPOT)2000年(TM)

不同時期土地利用圖信息獲取Page

97第四節(jié)空間疊置分析土地類型轉移矩陣:根據(jù)兩個不同時間（t和t+△t）的土地利用圖計算從一種類型到另一種類型的轉換概率，來分析土地利用變化過程。它依靠GIS技術，將兩個不同時間的土地利用圖進行刪格化處理，計算t時刻上A類有多少格網(wǎng)點轉換成在t+△t時刻的B，C，D等類型，轉換點數(shù)占該類型總數(shù)的百分比可稱為轉移概率。研究方法使用景觀生態(tài)學方法，計算土地類型轉移矩陣。Page

98第四節(jié)空間疊置分析對任意兩期土地利用類型圖和，按照下式的地圖代數(shù)方法，可以求得：由k時期到k+1

時期的土地利用變化圖Ci×j，它表現(xiàn)了土地利用變化的類型及其空間分布。

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99第四節(jié)空間疊置分析

12┄nai+1a11a12┄a1na1+2a21a22┄a2na2+┆┆┆┆

Nan1a32┄annan+a+ja+1a+2┄a+na注：表中ai+代表土地類型I在轉化前的總量；a+j代表土地類型I在轉化后的總量；a是土地總面積

類型轉移距陣示例

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100第四節(jié)空間疊置分析變化過程分析Page

101第四節(jié)空間疊置分析Page

102第四節(jié)空間疊置分析Page

103為什么用權重？為什么要數(shù)值標準化？Page

104第五節(jié)空間緩沖區(qū)分析緩沖區(qū)分析是指根據(jù)分析對象的點、線、面實體，自動建立其周圍一定距離的帶狀區(qū)，用以識別這些實體或者主體對鄰近對象的輻射范圍或者影響程度，是解決臨近度問題的空間分析工具之一。它在交通、林業(yè)、資源管理、城市規(guī)劃中有著廣泛的應用。例如：湖泊和河流周圍的保護區(qū)的定界；汽車服務區(qū)的選擇；民宅區(qū)遠離街道網(wǎng)絡的緩沖區(qū)的建立等。1概念Page

105第五節(jié)空間緩沖區(qū)分析2緩沖區(qū)主要的類型（1）基于點要素的緩沖區(qū)：通常以點為圓心、以一定距離為半徑的圓（2）基于線要素的緩沖區(qū)：通常是以線為中心軸線，距中心軸線一定距離的平行條帶多邊形。（3）基于面要素的緩沖區(qū)：向外或向內(nèi)擴展一定距離以生成新的多邊形。Page

106第五節(jié)空間緩沖區(qū)分析3空間緩沖區(qū)分析過程(1)建立緩沖區(qū)以圖形元素為基礎，拓寬或緊縮一定寬度而形成的區(qū)域。這個寬度通常是等距的，也可以是不等距的緩沖區(qū)。

(2)緩沖區(qū)分析根據(jù)建立的緩沖區(qū)，對緩沖區(qū)內(nèi)的空間信息形態(tài)、特征、分布作進一步分析。Page

107第五節(jié)空間緩沖區(qū)分析4、空間緩沖區(qū)分析模型(1)

緩沖區(qū)分析的三要素在進行空間緩沖區(qū)分析時，通常要將研究的問題抽象為以下三類要素:①主體

表示分析的主要目標，一般分為點源、線源和面源三種類。②鄰近對象表示受主體影響的客體，例如行政界線變更時所涉及的居民區(qū)、森林遭砍伐時所影響的水土流失范圍等。③對象的作用條件表示主體對鄰近對象施加作用的影響條件或強度。Page

108第五節(jié)空間緩沖區(qū)分析線性模型二次模型指數(shù)模型(2)

緩沖區(qū)分析模型根據(jù)主體對鄰近對象作用性質(zhì)的不同，一般可采用以下三種不同的分析模型:

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109第五節(jié)空間緩沖區(qū)分析

Fi=f0(1-ri)

(5-30)

ri=di/d0

(5-31)

0<=ri

<=1線性模型當主體對鄰近對象的影響度(Fi)隨距離(ri)的增大而呈線性形式衰減時，其表達式為:式中Fi為主體對鄰近對象的實際影響度；f0為主體自身的綜合規(guī)模指數(shù)；di為鄰近對象離開主體的實際距離；d0為主體對鄰近對象的最大影響距離。距離riPage

110第五節(jié)空間緩沖區(qū)分析Fi=f0(1-ri)2(5-32)ri=di/d0

(5-33)

0<=ri

<=1

二次模型用于當主體對鄰近對象的影響度(Fi)隨距離(ri)的增大而呈二次形式衰減時(圖5一29)，其表達式為:式中Fi為主體對鄰近對象的實際影響度；f0為主體自身的綜合規(guī)模指數(shù)；di為鄰近對象離開主體的實際距離；d0為主體對鄰近對象的最大影響距離。距離riPage

111第五節(jié)空間緩沖區(qū)分析指數(shù)模型用于當主體對鄰近對象的影響度(Fi)隨距離(ri)的增大而呈指數(shù)形式衰減時(圖5一30),其表達式為:Fi=f0(1-ri)(5-34)

ri=di

/d0

0<=ri

<=1

式中Fi為主體對鄰近對象的實際影響度；f0為主體自身的綜合規(guī)模指數(shù)；di為鄰近對象離開主體的實際距離；d0為主體對鄰近對象的最大影響距離。距離riPage

112第五節(jié)空間緩沖區(qū)分析5空間緩沖區(qū)分析實例分析實例1

設在某研究區(qū)10km2區(qū)域內(nèi)有三條道路，它們相關的幾何數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)如表5-10所示。現(xiàn)以這些道路為主體，道路附近的居民出行為鄰近對象，試進行這些道路通達度的緩沖區(qū)分析。其分析和操作過程如下:

表道路數(shù)據(jù)Page

113第五節(jié)空間緩沖區(qū)分析(1)計算道路的綜合規(guī)模標準化指數(shù)對上表所列的各項統(tǒng)計數(shù)據(jù)采用最大值標準化方法，得到上表的標準化指數(shù)f0

。標準化處理Page

114第五節(jié)空間緩沖區(qū)分析道路的最大影響距離將與該類道路的級別標準和總長度有關，級別標準愈高，則影響距離也愈大，一般按下式推算:d0=S/(2l)

(5-35)式中：S為研究區(qū)面積：本例為10km2l為各級道路的長度：

lA=l0000m，lB=4286m，lC=35714m；則：道路A

的d0=S/(2lA)=500m，道路B的d0=S/2(

lA+lB)=350m，道路C的d0=S/2(lA+lB+lC)=100m。(2)計算道路的最大影晌距離d0Page

115第五節(jié)空間緩沖區(qū)分析(3)實施緩沖區(qū)操作道路通達度具有隨著離開道路中心線程迅速遞減的特點,因此實施道路通達度的緩沖區(qū)操作適宜選擇指數(shù)形式的分析模型。具體實現(xiàn)的技術途徑有以下兩種選擇:1)由設定di值→求Fi值→輸出緩沖區(qū)圖形的技術途徑①應用需求和道路的最大影響距離，分別設定它們的di值。例如:

道路A的di值：100、200、300、400、500(m)；道路B的di值：50、100、150、200、250、300、350(m)；道路C的di值：25、50、75、100(m)。Page

116第五節(jié)空間緩沖區(qū)分析②根據(jù)式(5一33)和(5一34)分別計算所有道路在不同di時的ri和Fi值。③依據(jù)也值在道路的兩邊繪制平行線，在線的端點處繪制半圓，生成緩沖區(qū)多邊形，并在該緩沖區(qū)多邊形內(nèi)賦以相應的屬性值Fi

，直至輸出全部圖形及其屬性。Page

117①首先對式(5一34)作如下變換：di=d0(1-(lnFi/lnf0)

)(5一36)②

其次根據(jù)應用需求設定Fi值，例如:20、40、80、100等，并利用式(5一36)計算對應的di值。③依據(jù)di值生成道路兩邊的緩沖區(qū)多邊形，該緩沖區(qū)多邊形內(nèi)部的屬性值便與事先設定的需求值相一致,同樣直至輸出全部圖形及其屬性。根據(jù)該技術途徑輸出的點狀、線狀、面狀實體的緩沖區(qū)分析圖如圖5一31、圖5一32和圖5一33所示。

2)由設定Fi值→求di值→輸出緩沖區(qū)圖形的技術途徑。第五節(jié)空間緩沖區(qū)分析Page

118第五節(jié)空間緩沖區(qū)分析解題流程解題過程

首先要以區(qū)域的道路分布圖、河流分布圖、森林分布圖為數(shù)據(jù)源。解題流程見圖所示。道路分布圖森林分布圖河流分布圖結束生成道路周圍5km緩沖區(qū)疊置生成河流周圍1km緩沖區(qū)疊置緩沖區(qū)分析實例2

已知一伐木公司，獲準在某林區(qū)采伐，為防止水土流失，規(guī)定不得在河流周圍1km內(nèi)采伐林木。另外，為便于運輸，決定將采伐區(qū)定在道路周圍5km之內(nèi)。請找出符合上述條件的采伐區(qū)，輸出森林采伐圖。Page

119第五節(jié)空間緩沖區(qū)分析將該地區(qū)具有相同比例尺且進行配準的道路分布圖、河流分布圖、森林分布圖，進行預處理和數(shù)字化；利用河流分布圖生成1km的等距離緩沖區(qū)；利用道路分布圖生成5km的等距離緩沖區(qū)；森林分布圖中可采伐林地、道路緩沖區(qū)及河流緩沖區(qū)圖進行疊置，疊置條件表達式為:

采伐區(qū)＝森林分布圖中可伐林地∩道路周圍5km緩沖區(qū)

∩非河流周圍1km緩沖區(qū)將上述3張圖進行兩兩疊置，所得結果即為森林采伐圖。Page

120第五節(jié)空間緩沖區(qū)分析緩沖區(qū)分析實例3如已知一湖泊，要求在它周圍5000m內(nèi)必需禁止任何污染性工業(yè)企業(yè)存在，在它周圍500m內(nèi)必需禁止建筑任何永久性建筑物。解題步驟：（1）先建立緩沖區(qū)；（2）同現(xiàn)有污染性工業(yè)企業(yè)圖疊置，顯示在范圍內(nèi)應禁止的污染性工業(yè)企業(yè)；（3）同現(xiàn)有永久性建筑物圖疊置，顯示在范圍內(nèi)應禁止的永久性建筑物。Page

121第五節(jié)空間緩沖區(qū)分析緩沖區(qū)分析實例4如已知流域水系圖，要求計算在它周圍5公里內(nèi)所有建筑物,以便進行分析。解題步驟：（1）先建立緩沖區(qū)；（2）同現(xiàn)有污染性工業(yè)企業(yè)圖疊置，顯示在范圍內(nèi)應禁止的污染性工業(yè)企業(yè)；（3）同現(xiàn)有永久性建筑物圖疊置，顯示在范圍內(nèi)應禁止的永久性建筑物。Page

122第五節(jié)空間緩沖區(qū)分析ARC/INFO命令:Buffer<in_cover><out_cover>{buffer_item}{buffer_table}{buffer_distance}{fuzzy_tolerance}{LINE|POLY|POINT|NODE}{ROUND|FLAT}{FULL|LEFT|RIGHT}對于本例:Bufferbufferbufferline##50001lineflatPage

123網(wǎng)絡分析空間數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡分析是對地理網(wǎng)絡，城市基礎設施網(wǎng)絡（如各種網(wǎng)線，電纜線，電力線，電話線，供水線，排水管道等）進行地理化和模型化，基于它們本身在空間上的拓撲關系、內(nèi)在聯(lián)系、跨度等屬性和性質(zhì)來進行空間分析，通過滿足必要的條件得到合理的結果第六節(jié)空間網(wǎng)絡分析Page

124矢量數(shù)據(jù)特有的空間分析方法。網(wǎng)絡：線的組合，由線link、節(jié)點node組成。網(wǎng)絡分析的基礎：線—點拓撲關系。網(wǎng)絡數(shù)據(jù)模型是真實世界中網(wǎng)絡系統(tǒng)(如交通網(wǎng)、通訊網(wǎng)、自來水管網(wǎng)、煤氣管網(wǎng)等)的抽象表示。依據(jù)網(wǎng)絡拓撲關系，根據(jù)網(wǎng)絡的空間數(shù)據(jù)、屬性數(shù)據(jù)，對網(wǎng)絡的特征、性能進行分析。Shape文件是沒有拓撲結構矢量數(shù)據(jù)，但是在網(wǎng)絡分析時可以產(chǎn)生臨時的拓撲關系。第六節(jié)空間網(wǎng)絡分析Page

125第六節(jié)空間網(wǎng)絡分析一、概念1、網(wǎng)絡網(wǎng)絡是一個由點、線二元關系構成的系統(tǒng)，通常用來描述某種資源或物質(zhì)在空間上的運動。如：交通網(wǎng)絡、城市基礎設施網(wǎng)絡（電力線、電話線、供排水管線）等。2、網(wǎng)絡分析其基本思想在于人類活動總是趨向于按一定目標選擇達到最佳效果的空間位置。也就是說：網(wǎng)絡分析的根本目的是研究、籌劃一項網(wǎng)絡工程如何安排，并使其運行效果最好。Page

126第六節(jié)空間網(wǎng)絡分析3、網(wǎng)絡分析理論基礎網(wǎng)絡圖論是空間網(wǎng)絡分析的理論基礎，它是用圖的形式來模擬任何一個能用二元關系來描述的系統(tǒng)。有關圖論的基本理論可參閱有關的文獻。Page

127第六節(jié)空間網(wǎng)絡分析二、空間網(wǎng)絡中的基本類型和構成1、地理空間的網(wǎng)絡類型

在地理空間中，由于面向網(wǎng)絡的地理目標具有不同的形態(tài)，因此構成的空間網(wǎng)絡也有著不同的類型。根據(jù)空間網(wǎng)絡的拓撲學分類，一般可分為：平面網(wǎng)絡非平面網(wǎng)絡兩大類Page

128第六節(jié)空間網(wǎng)絡分析平面網(wǎng)絡如河道的組成，從河源、支流、干流直到河口，構成典型的樹狀型網(wǎng)絡。在樹狀型網(wǎng)絡中，點和線的功能具有明顯的等級特性，這種等級既不容顛倒，也不容穿插。如交通網(wǎng)抽象后的拓撲結構圖就是道路型網(wǎng)絡。是指網(wǎng)絡中具有封閉的環(huán)形結構,它和樹狀型網(wǎng)絡一樣，具有引導“流"入通道的功能。也稱為柵欄狀網(wǎng)絡,它具有阻斷“流"的障礙存在,因此地理學家常利用這種網(wǎng)絡的拓撲分析方法去研究行政區(qū)劃系統(tǒng)和土地利用系統(tǒng)。道路型網(wǎng)絡樹狀型網(wǎng)絡細胞型網(wǎng)絡環(huán)網(wǎng)型網(wǎng)絡Page

129第六節(jié)空間網(wǎng)絡分析非平面網(wǎng)絡也可稱為交錯型網(wǎng)絡，它的典型例子是城市地下管線網(wǎng)，包括給水、排水、電力、電信、煤氣、熱力、工業(yè)等多類別及多權屬和布局復雜的管線網(wǎng)，這類網(wǎng)絡的主要特征是具有復雜的橫斷面和縱剖面結構。

非平面網(wǎng)絡Page

130第六節(jié)空間網(wǎng)絡分析網(wǎng)絡中流動的管線，如街道、河流、水管等，其狀態(tài)屬性包括阻力(impedence)和需求(demand)。2、網(wǎng)絡中的基本組成部分和屬性出現(xiàn)在網(wǎng)絡鏈中所有的分割結點上，狀態(tài)屬性有阻力，如拐彎的時間和限制(如不允許左拐)。禁止網(wǎng)絡中鏈上流動的點。①鏈(1ink)②障礙(barrier)③拐角點(turn)Page

131第六節(jié)空間網(wǎng)絡分析是接受或分配資源的位置，如水庫、商業(yè)中心、電站等。其狀態(tài)屬性包括資源容量(如總的資源量)、阻力限額(如中心與鏈之間的最大距離或時間限制)。④中心(center)在路徑選擇中資源增減的站點，如庫房、汽車站等，其狀態(tài)屬性有要被運輸?shù)馁Y源需求，如產(chǎn)品數(shù)。⑤站點(stop)Page

132第六節(jié)空間網(wǎng)絡分析Page

133第六節(jié)空間網(wǎng)絡分析1、路徑分析(1)靜態(tài)求最佳路徑由用戶確定權值關系后，即給定每條弧段的屬性。當需求最佳路徑時，讀出路徑的相關屬隆，求最佳路徑。(2)動態(tài)分段技術給定一條路徑由多段聯(lián)系組成，要求標注出這條路上的公里點或要求定位某一公路上的某一點，標注出某條路上從某一公里數(shù)到另一公里數(shù)的路段。三、主要應用舉例Page

134第六節(jié)空間網(wǎng)絡分析確定起點、終點，求代價較小的N條路徑。因為在實踐中往往僅求出最佳路徑并不能滿足要求，可能因為某種因素不走最佳路徑，而走近似最佳路徑。實際網(wǎng)絡分析中權值是隨著權值關系式變化的，而且可能會臨時出現(xiàn)一些障礙點，所以往往需要動態(tài)地計算最佳路徑。確定起點、終點和所要經(jīng)過的中間點、中間連線，求最短路徑。(3)N條最佳路徑分析(4)最短路徑(5)動態(tài)最佳路徑分析Page

135網(wǎng)絡分析——路徑選擇和工序安排計算最佳網(wǎng)絡路徑。（推銷員問題）GIS中廣泛采用Dijkstra算法求最佳路徑線的阻抗：可以是長度、時耗…，單向交通節(jié)點的阻抗：交叉口的延誤、轉彎的限制，是否互通路徑選擇在交通研究中的意義。Page

1362、服務范圍（ServiceArea）的劃分基于網(wǎng)絡的服務區(qū)基于緩沖區(qū)（Buffer）的服務區(qū)兩者比較生成的原理不同：前者靠網(wǎng)絡中的路徑產(chǎn)生服務區(qū)邊界，后者按直線距離產(chǎn)生服務區(qū)邊界。一般情況下，后者比前者的范圍要小適用的范圍不同：第六節(jié)空間網(wǎng)絡分析Page

137第六節(jié)空間網(wǎng)絡分析地址匹配實質(zhì)是對地理位置的查詢，它涉及到地址的編碼(Geocode)。地址匹配與其他網(wǎng)絡分析功能結合起來，可以滿足實際工作中非常復雜的分析要求。所需輸入的數(shù)據(jù)，包括地址表和含地址范圍的街道網(wǎng)絡及待查詢地址的屬性值。3、地址匹配Page

138將以文字、數(shù)字表達的位置信息轉換表達為幾何上的空間位置第六節(jié)空間網(wǎng)絡分析Page

139第六節(jié)空間網(wǎng)絡分析4、資源分配資源分配網(wǎng)絡模型由中心點(分配中心)及其狀態(tài)屬性和網(wǎng)絡組成。資源分配的兩種方式：（1）由分配中心向四周輸出這種分配功能可以解決資源的有效流動和合理分配，其在地理網(wǎng)絡中的應用與區(qū)位論中的中心地理論類似。（2）由四周向中心集中Page

140第六節(jié)空間網(wǎng)絡分析資源分配模型可用來計算中心地的等時區(qū)、等交通距離區(qū)、等費用距離區(qū)等?？捎脕磉M行城鎮(zhèn)中心、商業(yè)中心或港口等地的吸引范圍分析，以用來尋找區(qū)域中最近的商業(yè)中心，進行各種區(qū)劃和港口腹地的模擬等。在資源分配模型中，研究區(qū)可以是機能區(qū)，根據(jù)網(wǎng)絡流的阻力等來研究中心的吸引區(qū)，為網(wǎng)絡中的每一連接尋找最近的中心，以實現(xiàn)最佳的服務。還可以用來指定可能的區(qū)域。Page

141可視統(tǒng)計數(shù)據(jù)散點圖折線圖扇形圖柱狀圖直方圖能被用戶直觀地觀察和理解數(shù)據(jù)。統(tǒng)計表格是詳盡地表示非空間數(shù)據(jù)的方法，不直觀，但可提供詳細數(shù)據(jù)，便于對數(shù)據(jù)進行再處理。

第七節(jié)空間統(tǒng)計分析Page

142第七節(jié)空間統(tǒng)計分析常規(guī)統(tǒng)計分析主要完成對數(shù)據(jù)集合的均值、總和、方差、頻數(shù)、峰度系數(shù)等參數(shù)的統(tǒng)計分析?？臻g自相關分析是認識空間分布持征、選擇適宜的空間尺度來完成空間分析的最常用的方法。2、空間自相關分析1、常規(guī)統(tǒng)計分析Page

143第七節(jié)空間統(tǒng)計分析對于空間自相關分析，目前普遍使用空間自相關系數(shù)表示，其計算公式如下I

=N—Wij∑∑Wij

(xi–x)(xj–x)xi–x*其中:N表示空間實體數(shù)目；xi表示空間實體的屬性值；x是xi的平均值；Wij

表示實體i與j的空間關系，它通過拓撲關系獲得。

Wij＝1表示空間實體i與j相鄰；

Wij

＝0表示空間實體I與j不相鄰。I的值介于–1與1之間：

I＝1表示空間自正相關，空間實體呈聚合分布；

I＝-1表示空間自負相關，空間實體呈離散分布；

I＝0表示空間實體是隨機分布的。Page

144第七節(jié)空間統(tǒng)計分析回歸分析是處理變量之間具有相關關系的一種數(shù)理統(tǒng)計方法。實際上，回歸分析和相關分析都是研究和處理變量之間具有相互關系的一種數(shù)理統(tǒng)計方法，但它們之間既有聯(lián)系，又有區(qū)別。在研究對象和內(nèi)容上兩者是相同的，但相關分析主要是研究要素之間的密切程度，并沒有嚴格的自變量和因變量之分；而回歸分析則主要是研究變量之間的數(shù)學表達形式，因而有自變量和因變量之分，可以通過自變量的值來預測、內(nèi)插因變量的取值。從這里可以看出，回歸分析有預測的性質(zhì)。3、回歸分析Page

145第七節(jié)空間統(tǒng)計分析回歸分析的主要內(nèi)容可概括如下：(1)從一組空間數(shù)據(jù)出發(fā)，確定這些變量間的定量數(shù)學表達式，即回歸方程；(2)根據(jù)一個或幾個變量的值來預測或控制另一個變量的取值；(3)從影響某一地學過程的許多變量中，找出那些變量是主要的，那些變量是次要的，這些變量之間又有什么關系。根據(jù)變量的多少，可以把回歸分析分為一元回歸模型和多元回歸模型。變量之間的關系有的是線性關系，有的是非線性關系。Page

146第七節(jié)空間統(tǒng)計分析4、趨勢分析通過數(shù)學模型模擬地理特征的空間分布與時間過程，將地理要素時空分布的實測數(shù)據(jù)點之間的不足部分內(nèi)插或預測出來。趨勢面是一個光滑的數(shù)學曲面，它能夠集中地反映空間數(shù)據(jù)在大范圍內(nèi)的變化趨勢。趨勢面與實際地學變量構成的空間曲面不同，它只是實際曲面的一種近似值。即實際曲面等于趨勢面與殘差面之和。實際曲面=趨勢面+殘差面趨勢面反映了區(qū)域性的變化規(guī)律，它受大范圍內(nèi)系統(tǒng)性因素的控制；殘差曲面則反映了局部性的變化特點，這些特點受局部性因素和隨機因素的控制。Page

147第七節(jié)空間統(tǒng)計分析

用于計算趨勢面的數(shù)學表達式有多項式函數(shù)和傅立葉級數(shù)之分。最常用的是多項式函數(shù)。按多項式函數(shù)中自變量的個數(shù)，可分為一維、二維、三維趨勢面擬合等種類，每一類又可按多項式的系數(shù)分為一次、二次、三次、四次、五次等趨勢面。在實際工作中，二維趨勢面是一種最常用的方法。趨勢面分析的數(shù)學表達式Page

148第七節(jié)空間統(tǒng)計分析將相關的影響因素按其相對重要性排隊，給出各因素所占的權重值；對每一要素內(nèi)部進行進一步分析，按其內(nèi)部的分類進行排隊，按各類對結果的影響給分，從而得到該要素內(nèi)各類別對結果的影響量；最后系統(tǒng)進行復合，得出排序結果。以表示對結果影響的優(yōu)劣程度，作為決策的依據(jù)。5、專家打分模型Page

149第七節(jié)空間統(tǒng)計分析其數(shù)學表達式為：式中，Gp表示p點的最終復合結果值；

Wi表示第i個要素的權重；

Cip表示第i個要素在p點的類別的專家打分分值。Gp

=WiCipPage

150①打分：用戶首先在每個feature的屬性表里增加一個數(shù)據(jù)項，填入專家賦給的相應的分值；②復合：調(diào)用加權符合程序，根據(jù)用戶對各個feature給定的權重值進行疊加．得到最后的結果。專家打分模型實現(xiàn)第七節(jié)空間統(tǒng)計分析Page

151地理問題往往涉及大量相互關聯(lián)的自然和社會要素，眾多的要素常常給模型的構造帶來很大困難，同時也增加了運算的復雜性。為使用戶易于理解和解決現(xiàn)有存儲容量不足的問題，有必要減少某些數(shù)據(jù)而保留最必要的信息由于地理變量中許多變量通常都是相互關聯(lián)的，就有可能按這些關聯(lián)關系進行數(shù)學處理達到簡化數(shù)據(jù)的目的6、主成分分析法第七節(jié)空間統(tǒng)計分析Page

152第七節(jié)空間統(tǒng)計分析概念主成分分析是以取樣點作為坐標軸，以變量作為矢量，通過相似系數(shù)建立相關矩陣，研究變量之間的親疏關系。方法利用變量之間的相關矩陣，通過由用戶確定的閾值，從數(shù)據(jù)庫變量集合中選擇一定數(shù)量的關鍵獨立變量，以消除其他冗余變量。這種方法克服了變量選擇時的冗余和相關,然后選擇信息最豐富的少數(shù)因子進行各種聚類分析。6、主成分分析法Page

153第七節(jié)空間統(tǒng)計分析計算方法設有m個樣本，n個變量，構造矩陣其斜方差方陣只為對稱矩陣Page

154第七節(jié)空間統(tǒng)計分析使得y1

，y2，…，yn互不相關，R矩陣的特征值越大，該主成分的貢獻越大，因而可以選擇累計貢獻百分比在一定閾值以內(nèi)的若干因子作為主因子參加分析運算。用Jacobi方法找出線性變換Page

155第七節(jié)空間統(tǒng)計分析7、層次分析法(AHP)

概念在分析涉及大量相互關聯(lián)、相互制約的復雜因素時，各因素對問題的分析有著不同程度的重要性，決定它們對目標的重要性序列對問題的分析十分重要。

AHP方法把相互關聯(lián)的要素按隸屬關系劃分為若干層次，請有經(jīng)驗的專家們對各層次各因素的相對重要性給出定量指標，利用數(shù)學方法，綜合眾人意見給出各層次各要素的相對重要性權值，作為綜合分析的基礎。Page

156第七節(jié)空間統(tǒng)計分析8、聚類分析

概念變量聚類分析就是將一組數(shù)據(jù)點或變量，按照其在性質(zhì)上親疏遠近的程度進行分類。兩個數(shù)據(jù)點在m維空間的相似性可以利用這些點在變量空間的距離來度量。一般距離采用歐氏距離或馬氏距離。距離越小，表明兩者的相似性越大。應用系統(tǒng)聚類是根據(jù)多種地學要素對地理實體進行劃分，對不同的要素劃分類別往往反映不同目標的等級序列，如土地分等定級、水土流失強度分級等。Page

157第七節(jié)空間統(tǒng)計分析概念判別分析與聚類分析同屬分類問題，所不同的是，判別分析是根據(jù)理論與實踐，預先確定出等級序列的因子標準，再將分析的地理實體安排到序列的合理位置上。常規(guī)的判別分析主要有距離判別法和Bayes最小風險判別法等。應用對于諸如水土流失評價、土地適宜性評價等有一定理論根據(jù)的分類系統(tǒng)的定級問題比較適用。9、判別分析Page

158空間插值的概念和理論空間插值常用于將離散點的測量數(shù)據(jù)轉換為連續(xù)的數(shù)據(jù)曲面，以便與其它空間現(xiàn)象的分布模式進行比較，它包括了空間內(nèi)插和外推兩種算法空間內(nèi)插算法是一種通過已知點的數(shù)據(jù)推求同一區(qū)域其它未知點數(shù)據(jù)的計算方法；空間外推算法則是通過已知區(qū)域的數(shù)據(jù)，推求其它區(qū)域數(shù)據(jù)的方法第八節(jié)空間插值Page

159從樣本點數(shù)值估算出附近網(wǎng)格點的值（空間插值，SpatialInterpolation），單元的大小和插入方