GIS工作总结_gis工作总结

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gis实习总结

姓名：朱虹 学号：110313356 通过gis的实习，熟悉了arcview的常用控件的添加和使用。arcgis是美国esri公司开发的地理信息系统系列软件，由很多模块、产品、组成。arcgis是主要组成部分，以windows操作系统为平台，桌面式交互操作。可提供地理数据显示、制图、管理、分析、创建和编辑的 gis 桌面软件。用它可以创建许多不同来源数据的智能化的、动态的地图，用户可利用 arcview 带有的工具和数据立即进行 gis 分析和地图创建。

我们本次课程设计主要任务为制作广州市gdp、财政、税收和居民收入等数据（2010年2季度）专题图。首先收集地图及社会经济指标数据——当然老师已经把数据收集好了，并且发放给我们了。将收集到的“广州市地图”进行数字化，每组要完成的图层包括行政边界、行政区所在地等。然后将gdp、财政、税收等属性数据添加到属性表中，接着制作专题图，最后整理图纸、编写课程设计报告。gis专题图的设计步骤与大家平时练习时的操作差不多，例如版面设计的一般步骤： 首先打开或创建一个“项目（project）”→在“项目”中新建一幅专题地图的“版面设计”-layout→“专题地图”的页面设置→给专题地图添加“视图”。

经过一周的实习，在学习知识、积累操作经验的同时也多少有点心得：

成功的实习需要学员足够正确的态度。在实习过程中不可避免的会遇到各种困难，关键在于大家是否能坚定目标，坚持见习。就拿我来说，一开始对于gis的功能还不是很熟悉，arcviewgis软件用的不流畅，甚至还有功能不会操作。整个实习过程中，带队老师不可能一直陪着我，教导我，所以善于观察，主动理解，不断尝试，是使自己快速独立的好办法。每个学习工作都有一个过程，而开始的过程又是最易让人放弃的。“坚持”就是每个学员走向成功的基石。

通过这次实习，我学到了很多知识，那是在课堂上无法学到的东西。在我看来，理论知识固然重要，但是若不经过实践，那学得理论知识几乎等于白费。虽然实习过程是辛苦的，但确是充实而快乐的。实习让我提前感受了工作中的酸甜苦辣，使我对未来的生活有了心理准备，也充满了向往和自信；同时在组里需要为人处世的能力，需要团结合作的精神，实习让我们的同学关系更加友好。通过本次实习，我懂得就算理论知识掌握得再好，没有实习和工作的实际经验也很难解决调查过程中遇到的种种问题。我坚信通过这一段时间的实习，所获得的实践经验会使我终身受益，这在我毕业后的实际工作中将不断的得到验证，我会不断的理解和体会实习中所学到的知识，在未来的工作中我将把我所学到的理论知识和实践经验不断的应用到实际工作来，充分展示自我的个人价值和人生价值。篇2：gis地理信息系统总结

一、名词解释

1、元数据:关于数据的数据

2、空间分析:一切用以提取地理空间信息乃至时空分布、组合、联系和发展知识的、涉

及空间位置要素和空间关系的分析。

3、网络分析:通过模拟、分析网络的状态及资源在网络上的流动和分配等，研究网络结

构、流动效率及网络资源等的优化问题的领域。

4、gis网络分析：按照给定的应用需求，在一定约束条件下，基于网络结构和网络关

系的分析计算，寻求最佳的解决办法。

5、dem:区域上的三维向量的有限序列，函数表达为： vi＝(xi,yi,zi)(i＝l，2，3，„，n)式中：xi、yi 平面坐标；zi(xi，yi)对应的高程值）

6、缓冲区分析：对一组或一类地物按缓冲区的距离条件，建立缓冲区多边形图，形成 缓冲区文件，将这一缓冲区图层与原始图层进行叠置分析，得到所需结果

7、tin：是直接基于不规则高程样点进行组合，将离散高程样点每三个邻近点联结成 三角形，以连续的三角形面形成的数字高程模型

二、填空题

1、地形派生数据或地形分析: 坡度和坡向、等值线、可视域分析（通视分析）、地形轮 廓线

矢量结构编码方法：点实体矢量编码方法、线实体矢量编码方法、多边形矢量编码方法

栅格数据编码方法： 直接栅格编码、链码、游程长编码、块码、四叉树编码

3、插值方法名称

整体插值法：变换函数插值、趋势面分析和其他数学模拟、边界插值方法

局部插值法：基本方法和技术路线、局部内插（线性内插、双线性多项式内插、双三次多项式（样条函数）内插）、移动平均法

4、空间数据区别于计算机数据的本质特征：空间位置特征、空间数据与属性数据的一

一对应关系

地理空间数据=空间数据+非空间数据（属性数据+时态数据）

地理空间数据＝空间特征数据+属性数据+两种数据的关联关系

空间数据的基本特征：空间位置特征（空间数据）、属性特征（属性数据）、时态特征（时间尺度）

三、简答题

1、gis数据的特点

地理空间数据： 表示地理现象和事物的数据

地理空间信息：对地理空间数据的解释

空间数据的基本特征：

(1)空间位置特征（空间数据）地理位置数据（定位）和空间关系数据（拓扑关系）;(2)属性特征（属性数据）地物的自然或人文属性的定性和定量的指标;(3)时态特征（时间尺度）数据采集或地理现象发生的时刻或时段，对地理信息进行动态表现。

地理空间数据=空间数据+非空间数据（属性数据+时态数据）

空间数据区别于计算机数据的本质特征:空间位置特征、空间数据与属性数据的一一对应关系

地理空间数据＝空间特征数据+属性数据+两种数据的关联关系 gis与其他信息系统的主要区别:(1)地理空间数据和信息的特殊复杂性(2)可视化功能 图形图像的可视化;二维到三维;静态到动态的方向发展(3)区域性和层次性

区域性：按图幅和区域组织

层次性：不同比例尺的层次—制图概括(4)海量数据特征

(5)空间分析功能 最核心最重要的功能和概念

2、数据结构

矢量数据结构

矢量数据结构通过记录坐标的方式，尽可能地将点、线、面地理实体表现得精确 无误。其坐标空间假定为连续空间，矢量数据能精确地定义位置、长度和大小。矢量数据结构通过记录空间对象的坐标及空间关系来表达空间对象的位置。点：空间的一个坐标点；

线：多个点组成的弧段；

面：多个弧段组成的封闭多边形；

位置连续，属性隐含

矢量数据结构的表达

几何数据+属性数据+挂联关系

几何数据：点状对象/线状对象/面状对象

属性数据：用关系表的形式来组织。

基本属性数据

说明数据

采取数字和文字的形式

唯一标识符（id）：将每一点、线和多边形编号，用之作为唯一的标识符。

矢量空间数据模型=二维空间坐标系+几何数据+属性数据+唯一的标识符

矢量结构编码方法：点实体矢量编码方法、线实体矢量编码方法、多边形矢量编码方法

栅格空间数据模型及结构

栅格数据结构

栅格数据结构就是像元阵列，每个像元的行列号确定位置，用像元值表示空间

对象的类型、等级等特征。每个栅格单元只能存在一个值。

属性明显，定位隐含

栅格数据的图形表示

栅格结构用密集正方形（或三角形，多边形）将地理区域划分为网格阵列。

位置由行，列号定义，属性为栅格单元的值。

点：由单个栅格表达。

线：由沿线走向有相同属性取值的一组相邻栅格表达。

面：由沿线走向有相同属性取值的一片栅格表达。

栅格数据编码方法： 直接栅格编码、链码、游程长编码、块码、四叉树编码

3、地图投影

地图投影：将地球椭球面上的点映射到平面上的方法

地理坐标为球面坐标，不方便进行距离、方位、面积等参数的量算

地球椭球体为不可展曲面

地图为平面，符合视觉心理，并易于进行距离、方位、面积等量算和各种空间分析

地图投影的分类： 变形分类：

等角投影：投影前后角度不变

等面积投影：投影前后面积不变；

任意投影：角度、面积、长度均变形

投影面：

横圆柱投影：投影面为横圆柱

圆锥投影：投影面为圆锥

方位投影：投影面为平面

投影面位置：

正轴投影：投影面中心轴与地轴相互重合斜轴投影：投影面中心轴与地轴斜向相交

横轴投影：投影面中心轴与地轴相互垂直 相切投影：投影面与椭球体相切

相割投影：投影面与椭球体相割

我国常用的地图投影

1:100万：兰勃投影（正轴等面积割圆锥投影）

大部分分省图、大多数同级比例尺也采用兰勃投影

海上gis采用墨卡托投影（横轴切圆柱等角投影）1:50万、1:25万、1:10万、1:5万、1:2.5万、1:1万、1:5000采用高斯—克吕格投影。高斯－克吕格投影

横轴切椭圆柱等角投影

将一椭圆柱面横套在地球椭球体外面，并与某一子午线相切（中央子午线或轴子午线），然后按照一定的投影方法将中央子午线两侧各一定经差范围内的地区投影到椭球柱面上，将其展开成投影面。

4、网络分析:通过模拟、分析网络的状态及资源在网络上的流动和分配等，研究网络结构、流动效率及网络资源等的优化问题的领域。gis网络分析：按照给定的应用需求，在一定约束条件下，基于网络结构和网络关系的 分析计算，寻求最佳的解决办法。

5、地形表达

三维地形表达的传统方式

数学模拟的方法：用数学方程或某种数学函数来模拟高程变量的空间分布

图形图像法：等高线基础上分层设色法。

等高线图：按地面上高程相等的各相邻点连接而成的闭合曲线，垂直投影到平面上

形成的图形。

分层设色法：将等高线划分一些层级，每一层级区间内普染不同的颜色，以色相、色调差异表现地势高低。

三维地形表达的五个层次

1、数字高程模型：定义以（x,y)为自变量的高程数据的有序集合，包括格网和tin。2.数字地形模型：具有照片效果的可视化地形，利用光源条件表达地形起伏。3.数字地面模型：在数字地面模型上叠加真实仿真的地表或地物。4.虚拟现实的数字地面模型：沉浸其中、身临其境，具有视觉、听觉、触觉等效果的可交互式的动态世界。5.虚拟现实/gis的数字地面模型：不仅身临其境进行三维漫游，还能随时查询地理信息，具有gis功能。

四、应用题

例1：道路拓宽改建过程中的拆迁指标计算 1）明确分析的目的和标准

目的：计算由于道路拓宽而需拆迁的建筑物的面积和房产价值；

道路拓宽改建的标准是：

a)道路从原有的20m拓宽至60m； b)拓宽道路应尽量保持直线； c)部分位于拆迁区内的10层以上的建筑不拆除。2）准备进行分析的数据

涉及两类信息：一类是现状道路图；另一类是分析区域内建筑物分布图及相关的信息（房产值和建筑面积属性表）； 3）进行空间操作

a)选择拟拓宽的道路，根据拓宽半径，建立道路的缓冲区。b)将此缓冲区与建筑物层数据进行拓扑叠加，产生一幅新图，此图包括所有部分或全部位于缓冲区内的建筑物信息。4）进行统计分析 a)对全部或部分位于拆迁区内的建筑物进行选择，凡部分落入拆迁区且楼层高于10层以上的建筑物，将其从选择组中去除，并对道路的拓宽边界进行局部调整。b)对所有需拆迁的建筑物进行拆迁指标计算。5）将分析结果以地图或表格的形式打印输出。

例2：辅助建筑项目选址 1）建立分析的目的和标准

目的：确定一些具体的地块，作为一个轻度污染工厂的可能建设位置。

工厂选址的标准包括：

a）地块建设用地面积不小于10000平方米； b）地块的地价不超过1万元/平方米； c）地块周围不能有幼儿园、学校等公共设施，以免受到工厂生产的影响。2）从数据库中提取用于选址的数据

一类为全市所有地块信息的数据层；另一类为全市公共设施（包括幼儿园、学校）的分布图。

3）进行特征提取和空间拓扑叠加

从地块图中提取满足条件a)b)的地块，并与公共设施层数据进行叠加。4）进行邻域分析

对叠加结果进行邻域分析和特征提取，去掉周围有幼儿园、学校等公共设施的地块，选择满足要求的地块。

5）将选择的地块及相关信息以地图和表格的形式打印输出。篇3：gis总结

地理空间数据，或称为地理参照数据，是用于描述位置和空间要素属性的数据。gis功能：管理海量数据、数据库集成与更新、地图展示与专题地图、数据库查询、空间查询、格网分析、生成数字地面模型、路径分析、叠加分析、缓冲区分析。2.gis能做什么：数据输入、数据管理、数据显示、数据探查、数据分析、gis建模

地理信息系统（geographic information systems, gis）：用于采集、存储、查询、分析和显示地理空间数据的计算机系统。

地理空间数据（geospatial data）：描述地球表面空间要素的位置和特征的数据。

数据探查（data exploration）：以数据为中心的查询和分析。地理信息（geographic information）:有关地理实体的性质、特征及运动状态的表征和一切有用的知识。

数据挖掘（data mining）：从数据中抽取有价值的信息，帮助决策者寻找数据间潜在的关联，发现被忽略的要素。

gis的一个基本原则：用在一起的图层必须在空间上相匹配。

投影：将数据集从地理坐标转成投影坐标，从地球表面转换到平面。重新投影：从一种投影坐标转成另一种投影坐标。

三级逼近:与局部地区的大地水准面符合得最好的一个地球椭球体，称为参考椭球体。地图投影的优点：1）可用二维的纸质或数字地图代替地球仪、2）可用平面坐标或投影坐标，而不是经纬度值，运算简便。

地图投影的缺点：带有变形，没有一种地图投影是完美的，每种地图投影都保留了某些空间性质，而牺牲了另一些性质。

主比例尺，也叫参照球体比例尺，是在进行地图投影时将地球椭球体缩小的比率（球体半径和地球半径的比值），即我们在地图上读到的地图比例尺。

地图投影的构成方法分类：1)几何投影：方位投影、圆柱投影、圆锥投影。上述投影又可根据投影方位（球面与投影面的相对位置不同）分为： 横轴投影(the transverse aspect)-斜轴投影(the oblique aspect)2)非几何投影：伪方位投影、伪圆柱投影、伪圆锥投影、多圆锥投影。

伪方位投影:在方位投影基础上，除保持纬线为同心圆弧、中央经线为直线外，其余经线由辐射直线改为对称凹向中央经线的曲线。

伪圆柱投影:在圆柱投影的基础上，除保持纬线为互相平行直线、中央经线为直线外，其余经线由互相平行的直线改为对称凹向中央经线的曲线。

伪圆锥投影:在圆锥投影基础上，除保持纬线为同心圆弧、中央经线为直线外，其余经线由辐射直线束改为对称凹向中央经线的曲线。

多圆锥投影:以若干大小不同的同轴圆锥体面为投影面，分别切于地球体面某一所需的纬线，各自进行投影。纬线为同心圆弧、其圆心位于中央经线上，中央经线为直线，其余经线为对称凹向中央经线的曲线。

按地图投影的变形性质分类：等角投影、等积投影、任意投影

等角投影(conformal projection)：投影面上某点的任意两方向线夹角与地球椭球体面上相应的夹角相等的投影,也称为正形投影(orthomorphic)地图投影选择一般原则：

1、成图的代表性

2、各类数据的通用性

3、定量数据的精度要求 大比例尺地形图：最为常用的是通用横轴墨卡托投影(utm)常用地图投影：

1、等角正切方位投影

2、等积斜切方位投影

3、等距正割圆锥投影

4、等积正割圆锥投影

5、等角正割圆锥投影

6、等角正切圆柱投影(墨卡托投影)

7、摩尔威特伪圆柱

投影(mollweide投影)

8、gau-krüger(等角横切椭圆柱投影)与通用横轴墨卡托投影(utm，universal transverse mercator)高斯克吕格投影的特征：

1、中央经线和地球赤道投影成为直线且为投影的对称轴

2、等角投影

3、中央经线上没有长度变形 6o分带法：从本初子午线开始，每6o为一带，用1,2,„,60标记 3o分带法：从东经1o30‘开始，每3o为一带,用1,2,„,120标记。

地图投影的实质就是通过一定的数学方法，建立球面坐标和平面直角坐标(或极坐标)的变换函数关系。

长度变形是最主要的变形，它制约着角度变形和面积变形。

空间特征：指能够确定实体空间位置的属性值，包括其空间坐标和拓扑关系。

几何元素(geometric element)：

节点(结点)(node)顶点(角点)(vertex)弧段(arc)边(edge)面或多边形(face or polygon)其中节点和弧段是最基本的在地理信息系统中，将地理实体分为四种对象(object)： 点对象(point object)线对象(line object)面对象(surface object)体对象(body object)地图上的拓扑关系是指图形保持连续状态下变形，但图形关系不变的性质。故可称拓扑关系是绘在橡皮筋上的图形关系。

1、拓扑邻接:指空间图形中同类元素之间呈邻接的关系。

2、拓扑关联:指空间图形中不同元素之间呈关联的关系。

3、拓扑包含:指空间图形中同类但不同级元素之间的包含关系。

空间数据的组织：矢量数据格式、栅格数据格式、矢量栅格一体化数据格式。

目前常见的多边形矢量编码方式：1 实体型2索引式3双重独立式4链状双重独立式

建立拓扑关系的优点：1.不重不漏(冗余最少)2.便于分析(邻域分析)3.嵌套不限(湖-岛-湖..)4.高精度(取决于字长)5.自成体系(与数据录入关系不大)。

四叉树结构是对栅格数据进行有效压缩的一种编码方式。

四叉树压缩编码(quarter-tree encoding)的基本思路为：将一幅栅格图像或地图四等分，逐块检查每块的属性值是否一致，再对属性值不均一的块四等分，再逐块检查其属性值的一致性，以此类推，直至每个子块的属性值均一为止。

空间分析的一般步骤：

（1）建立分析的目的和标准

（2）准备空间操作的数据

（3）进行空间分析操作

（4）准备表格分析的数据

（5）进行表格分析

（6）结果的评价和解释

（7）如有必要，改进分析

（8）产生最终的结果图和表格报告

矢量数据分析： 1)缓冲区分析 2)地图叠加分析 3)距离量测 4)要素操作 arcgis的缓冲区分析方法：1建立点缓冲区(单环、多环、指定字段建立不同大小的缓冲区)2建立线缓冲区(单环、多环、指定字段建立不同大小的缓冲区)3建立多边形缓冲区(单环、多环、指定字段建立不同大小的缓冲区)地图叠加是将两幅要素地图的几何形状和属性组合在一起而生成输出地图.两幅地图之一称为输入地图，另一幅称为叠加地图。

输入地图可包含点、线或多边形；叠加地图必须是多边形地图；

距离测量要素操作：

消除边界（diolve）

剪取（clip）

拼接（append）

选择（select）

排除（eliminate）

更新（update）擦除（erase）

分割（split）篇4：gis使用技术小结 gis实用技巧小结01

1、用图框或范围显示自己想实现的内容 data frame properties —— data frame 下设置clip option属性。（在exclude layer中选择需显示的内容，选

中选

择）。

2、添加界址点坐标 file —— add data ——add xy data ——选择坐标数据（x,y位置要相反）

3、标注属性信息 ?label manager 中进行编辑（对每个数据层显示内容进行设置，同时勾选要现实的数据层如下图）? 选择数据层，在layer properties的labels中进行设置相关显示属性，再用label features进行标注。如图;

4、影像数据旋转

影像——layer properties——data frame properties ——

general——ratation(设置旋转度数).5、调节影像背景与观看舒适度

影像——layer properties —— symbology ——

6、定义矢量数据坐标系(arctoolbox中)data management tools —— projections and transformation —— features——project

7、建立一个数据(存在各种问题与情况)检查模板 ?建立一个线（点、面）要素（设置好坐标系）?设置字段属性 ?进行编辑，添加存在问题记录

④对要素属性进行分类显示，同是进行模板制作

分类显示：数据层 —— layer properties —— symbology —— categories ——unique values —— values field(选择所需属性字段)—— add all values create features ——organize templates——new templates —— 点击下一步

—— 选择存在问题模块，点击完成即可。

8、数据进行模糊查询

如：查询“xx 河”，查询条件:“aa” like“%河”

9、进行字段计算时，输出结果时“0”，是由于计算表达式不对，计算时可指界输结果（英文状态下输入）。

10、在编辑线条时，使用reshape feature tool工具，但出现用不了，且弹出“the selection contain multiple features”窗口，说明所选的线条重复（2条或以上）

11、（矢量数据）进行符号化、重分类调节 ?选择要显示数据 ?对属性数据进行重分类 ?符号大小与类型调节 quantities

11、细碎的小图斑整合到周围图斑 arctoolbox——data management tools——generlization ——diolve

12、线分割面与线转面(不用arctoolbox)①线分割面 a、选择线（县必须横贯面内部）b、调出高级编辑工具 c、选择split plolygons ,则可分割面

②线转面 a、选择闭合线 b、点击

structure plolygons 即可创建面

（要分割面，也可用编辑工具中的切割工具）如下图：

13、对同层数据不同属性进行分类显示，以便于进行各种分析与显示 a、按住ctrl 键，拖动需显示数据（目录下）b、松手后可得到两个相同数据层，然后对数据层进行定义查询（对需要显示的属性进行查询）如图：

14、批量裁剪数据 a、新建一个表格，写出裁剪要素的存储位置、裁剪要素的存储位置、存储结果的位置，如下： b、在工具箱中进行如下选择 c、把表格内容粘贴到剪切工具里面，进行匹配。篇5：gis空间分析原理与方法个人总结复习资料

第一章 地理空间数据分析与gis 1.地理空间数据处理与建模

地理空间数据分析是:(地理学和地理信息科学领域)，它通过研究地理空间数据及其相应分析理论、方法和技术，探索、证明地理要素之间的关系，揭示地理特征和过程的内在规律和机理，实现对地理空间信息的认知、解释、预测和调控。2.1地理空间数据挖掘概述

可以分为序列模式发现、依赖关系发现、异常值分析和趋势发现等。地理空间数据挖掘系统包括三大支柱模块：地理空间数据立方体、联机分析处理（olap）模块和空间数据挖掘模块.2.2地理空间数据挖掘典型方法: ⑴地理空间统计方法:分析地理空间数据的统计方法，主要是基于空间中邻近的要素通常比相离较远的要素具有较高的相似性这一原理。

ⅰ.与传统分析有两大差异：①空间数据间并非独立，而是在多维空间中具有某种空间相关性，且在不同的空间分辨率下呈现不同的相关程度；②大多数空间问题仅有一组（不规则分布空间中）观测值，而无重复观测的资料。

ⅱ.地理空间统计模型大致可分为三类:①地统计;是以区域化变量理论为基础，以变差函数为主要工具，研究空间分布上既具有随机性又具有结构性的自然现象的科学。根据离散数据生成连续表面，通过空间自相关进行空间预测。②格网空间模型：用以描述分布于有限（或无穷离散）空间点（或区域）上数据的空间关系。③空间点分布形态：在自然科学研究中，许多资料是由点（或小区域）所构成的集合。由于形成机制不同，空间点分布形态具有随机、丛聚或规则等不同类型。

⑵地理空间聚类方法:地理空间数据聚类是按照某种距离度量准则，在大型、多维数据集中标识出聚类或稠密分布的区域，从而发现数据集的整体空间分布模式。该方法把空间数据库中的对象分为有意义的子类，使同一子类内部的成员有尽可能多的相同属性，而不同的子类之间差异较大。

⑶地理空间关联分析:地理空间关联分析利用空间关联规则提取算法发现空间数据库中空间目标间的关联程度.gis数据库是典型的空间数据库，从gis数据库中挖掘空间关联规则是理解gis模型和将gis数据转化成知识的一种有效方法。关联的规则包括:相邻,相连, 共生,包含.表示空间对象之间的拓扑关系、空间方位、排列次序以及距离信息.⑷地理空间分类与预测分析:根据已知的分类模型把数据库中的数据映射到给定类别中，进行数据趋势预测分析的方法。预测是利用历史数据记录自动推导出对给定数据的推广描述，实现对未来数据的趋势分析。

ⅰ.分类和聚类算法的差别在于：①聚类算法是根据一定要求将对象聚为一个集合，最后得到的分布模式是聚类之前未确知的；②分类算法则是根据已知分布模式的属性要求，将数据库对象归入相应的分类中。

ⅱ.分类和回归都可用于预测，空间回归规则与空间分类规则相似，也是一种分类器，其差别在于空间分类规则的预测值是离散的，空间回归规则的预测值是连续的。⑸异常值分析:若一个数据库包含的数据目标与通常的行为或数据模型不一致，则这些数据目标被称为异常值。绝大多数数据挖掘方法把异常值作为噪音或例外数据，然而，在很多情况下这将会导致重要隐含信息的丢失。基于计算机的异常值分析方法主要有三种：基于统计的异常值分析；基于距离的异常值探测；基于偏差的异常值探测。3.1空间分析:是集空间数据分析和空间模拟于一体的技术方法，通过地理计算和空间表

达挖掘潜在空间信息，以解决实际问题。

ⅰ.空间分析的本质特征包括：探测模式；研究关系并建立模型；提高适合于所有观察模式处理过程的理解；改进预测和控制能力。空间分析的研究对象：空间分析主要通过对空间数据和空间模型的联合分析来挖掘空间目标的潜在信息。空间分析研究的主要目标有：认知。解释.预报.调控.ⅱ.gis环境下空间分析框架:一类是基于点、线、面基本地理要素的空间分析，通过空间信息查询与量测、缓冲区分析、叠置分析、网络分析、地统计分析等空间分析方法挖掘出新的信息；另一类是地理问题模拟，解决应用领域对空间数据处理与输出的特殊要求，地理实体和空间关系通过专业模型得到简化和抽象，而系统则通过模型进行深入分析操作。

ⅲ.gis环境下空间分析方法分为如下六个方面：

①确定性空间分析:分析处理确定性空间数据或解决确定性空间问题的方法，它是高级空间分析的基础。算法基本上是基于经典数学方法建模的 ②探索性空间数据分析:（exploratory spatial data analysis，esda）是利用统计学原理和图形图表相结合对空间数据的性质进行分析、鉴别，用以引导确定性模型的结构和解法的一种技术，本质上是一种“数据驱动”的分析方法。研究数据的空间相关性与空间异质性，在知识发现中用于选取感兴趣的数据子集，以发现隐含在数据中的某些特征和规律。

相对于传统的统计分析而言，esda技术不是预设数据具有某种分布或某种规律，而是一步步地、试探性地分析数据，逐步地认识和理解数据。eil:探索性归纳学习方法=数据聚焦eda+数据泛化aoil+rough集

③时空数据分析:挖掘系统沿时间变化的规律。数据结构、数据操作和完整性约束三部分组成。目前，较典型的时空数据模型概括起来有以下四种：（1）把时间作为新的维数；

（2）面向对象建模；（3）将时间作为属性附加项；（4）基于状态和变化建模。

④专业模型集成分析: ⑤智能化的空间分析:可以兼容大规模现实世界问题中的不精确性和不确定性，能够达到易加工、鲁棒性、可编程、低成本、快速和精确（与人类操作接近）处理空间数据的目的。智能化空间分析方法经历了从决策树、基于知识的专家系统到基于智能计算的分析方法的发展历程。

⑥可视化空间分析:分析空间对象的空间分布规律，进行空间对象的空间性质计算，表现数据的内在复杂结构、关系和规律。目前，可视化空间分析已由静态空间关系的可视化发展到动态表示系统演变过程的可视化.第二章 gis空间分析基础 1.空间分析地理对象的空间位置、空间形态、空间格局、空间关系等特征信息需要通过空间坐标系统、空间尺度、空间数据结构和空间数据模型等来表达与描述，地理空间问题需要通过空间计算、空间推理等方法来获取与求解。2.ⅰ.空间:是一个复杂的概念，具有多义性，既有与时间对应的含义，也有“宇宙空间”的含义。

ⅱ.欧氏空间:是对物理空间的一种数学理解与表达，是gis中常用的一种重要空间。欧式空间擅长平面二维空间目标的空间方位、规模的表达。

欧氏平面的基本变换类型为：①全等变换:形状和尺寸;②相似变换：形状;③仿射变换：相似性;④投影变换：投影性质。⑤拓扑变换:拓扑特征.ⅲ.拓扑空间是另一种理解和描述物理空间的数学方法，也是gis中常用的重要数学空间。而拓扑空间则是描述空间目标宏观分布或目标之间相互关系的有效方法。拓扑关系（topological relation）是不考虑距离和方向的空间目标之间的关系。包括：

相邻；邻接；关联；包含.在拓扑空间中，欧氏平面可以想象成由理想弹性模型做成的平面，它可以任意延伸和收缩，但不允许折叠和撕裂。

若空间目标间的关联、相邻与连通等几何属性不随空间目标的平移、旋转、缩放等变换而改变，这些保持不变的性质称为拓扑属性，变化的称为非拓扑属性。3.地理空间是指物质、能量、信息的存在形式在形态、结构、过程、功能关系上的分布方式、格局及其在时间上的延续。它是上至大气电离层，下至地幔莫霍面的区域内物质与能量发生转化的时空载体，是宇宙过程对地球影响最大的区域，它被定义为具有空间参考信息的地理实体或地理现象发生的时空位置集。

绝对空间(属性描述的空间几何位置的集合, 由一系列不同位置的空间坐标组成)和相对空间两种形式(具有空间属性特征的实体集合, 由不同实体之间的空间关系构成).4.地理网格系统是一种以平面子集的规则分级剖分为基础的空间数据结构，具有较高的标准化程度。它能由粗到细、逐级地分割地球表面，将地球曲面用一定大小的多边形网格进行近似模拟，再现地球表面，其目的是将地理空间的定位和地理特征的描述一体化，并将误差控制在网格单元的大小范围内。

ⅰ.地理网格既可以类似于栅格数据用最小单元网格来表达空间对象，还可以像矢量数据那样用网格点代替传统的坐标点对来表达空间实体的几何特征，因此出现了两种类型的地理网格。一类是用于存储区域信息的网格系统（区域网格系统），另一类是用于存储位置信息的网格系统（位置网格系统）.ⅱ.地理坐标网格系统也存在明显的缺陷: *由于网格单元面积不等造成统计分析的复杂性； *网格的面积变形、形状变形以及内点位置误差由赤道向南北极逐渐递增； *网格系统的最顶端和最底端的网格形状实际上并不是显示在平面上的方形而是三角形； *地理坐标网格系统的方形网格单元具有复杂的邻接特性，每一个格网都有四个与之共边的、且中心点等距的邻接四边形，同时它还有四个与之共顶点的、且与中心点不等距的四个邻接四边形，这种复杂的邻接关系不利于模拟应用。5.地理空间数据特征:多尺度多维结构时空特征不确定性海量性 6.空间分布与格局 :地理对象通常可以抽象为点目标、线目标、面目标三类 ? 空间分布分析 *通常采用分布密度、均值、分布中心（几何中心、分布重心）、离散度、空间集聚度以及粗糙度等指标进行空间分布格局的描述； *通过空间分布检验来确定地理对象的聚集、分散、均匀、随机等分布类型； *用空间聚类分析方法反映分布的多中心特征并确定这些中心； *通过趋势面分析反映现象的空间分布趋势等。7.资源配置是在资源总量不足的背景条件下，将有限的资源重新进行时空分配，使稀缺的资源的功效最大化，从而保证社会经济和生态效益最优化。8.空间关系与影响:空间关系包括：距离、方向、连通、拓扑

空间相互影响:利用状态变量和影响因素之间的关系类比建立数学模型，并用实测数据回归获得参数，然后进行分析预测。它一般应用于社会经济领域的问题.空间关系分析的必要性:略

9.空间动态与过程: *时空数据的分类和时间量测 *基于时间的平滑和综合 *变化的统计分析、时空叠加 *时间序列分析以及预测分析

第三章 空间量测与计算

空间量测与计算是指对gis数据库中各种空间目标的基本参数进行量算与分析，如空间目标的位置、距离、周长、面积、体积、曲率、空间形态以及空间分布等。

ⅰ.维度:0维、1维、2维、3维、分数维存在；3维和4维，即2维+时间维和3维+时间维的形式存在。空间维的划分还存在高维空间，但在gis空间量测中只考虑与空间量测关系密切的0维、1维、2维、3维、4维以及分数维。(不同空间维之间的转化主要取决于用户根据不同的需要所确定的空间尺度，有时也受制于技术条件和客观条件)ⅱ.比例尺：决定了空间数据的密度、空间坐标的精确有效位和相应影像数据的空间分辨率，空间维。比例尺越大，其所承载的空间信息越多，在进行空间量测时所能够量测的信息也就越多，所得到的量测值越精确。

ⅲ.属性数据：在gis中，属性数据是指与空间位置无直接关系的特征数据，它是与地理实体相联系、经过抽象的地理变量，通常可将其分为定性和定量两种形式。

①定性属性数据包括名称、类型、种类等用以表述空间实体性质方面的特征，多用字符、符号表示；②定量属性数据包括数量、等级等用以表述空间实体数量方面的特征，多用数字形式表示。字符形式的属性类别数据采用逻辑关系处理，而数字形式的属性数字数据通常采用数学关系处理。③属性数据的量测尺度由粗略至详细大致可分为命名量、次序量（不同次序之间的间隔大小可以不同）、间隔量（不参照某个固定点，按间隔表示相对位置）及比率量（有真零值而且量测单位间隔相等的数据，可加、减、乘、除）等四个层次。④命名量、次序量、间隔量、比率量的区别和联系

（1）数据量测尺度的差别不是事物本质的差异，而是人们对事物观察角度的差异。数据从不同的侧面反映了事物的本质，由于“侧面”的不同，数据的量测尺度会有所不同。简单地说，土壤按土质好坏可以统计为土地等级资料，即为次序量尺度，也可以按土壤的结构和成分统计为土壤类型资料，即为命名量尺度。（2）属性数据的不同量测尺度之间可以转化。根据现实需要可以将一组统计好的数据进行量测尺度转化，这种转化只能按比率量→次序量→间隔量→命名量方向进行，因为从命名量到比率量描述事物的能力越来越强，越来越精确。

比率尺度数据如果不考虑可计算操作性，就成为间隔尺度数据，间隔尺度数据经过分级处理就成为次序尺度数据，而次序尺度数据不考虑其“序”就是命名量尺度数据，这个转换过程中，信息的丢失和“忽略”是必然的，因此其逆向变换是不可能的，但通过间接方法，如分布密度、面积比等可以实现定性变量的定量化。3.2(位置、中心、重心、长度、面积、体积和曲率)ⅰ.位置:在矢量数据结构中，由于其位置直接由坐标点来表示，所以位置是明显的，但属性是隐含的；在栅格数据结构中，每一个位置点都表现为一个单元（cell或pixel），属性是明显的，而位置是隐含的。点线面(线目标表示)体(面和线目标表示)绝对位置:以经纬网为参照确定的位置可以说是一种绝对位置。通常利用角度量测系统,另外，一个参照点或坐标系中坐标原点确定的位置.相对位置:„..位置精度是指数据集（如地图）中物体的地理位置与其真实地面位置之间的差别.ⅱ.中心测量:空间量测的中心多指几何中心

ⅲ.重心测量:是描述地理对象空间分布的一个重要指标。从重心移动的轨迹可以得到空间目标的变化情况和变化速度。重心量测经常用于宏观经济分析和市场区位选择，ⅳ.长度测量：距离量测：最短、最大、重心距离。

距离实际情况：函数距离(棋盘距离、曼哈顿)曼哈顿距离的度量性质与欧氏距离相似，都保持对称性和三角不等式成立；两者不同的是，在讨论空间邻近性时，不同点间距离的排序有很大差异。当坐标轴变动时，点对之间的距离就会不同，因此曼哈顿距离只适用于讨论具有规则布局的城市街道等相关问题。*若障碍物对空间目标物产生的阻抗值小于某一临界值，则为相对障碍物；若障碍物的阻抗值大于或等于这一特征值，则空间目标物的运动被完全阻止，障碍物变为绝对障碍物。

ⅴ.面积量测：多边形边界分解为上下两半，其面积是上半边界下的积分值与下半边界下的积分值之差。

将三维曲面投影到二维平面上，计算其在平面上的投影面积。

ⅵ.体积量测：在对地形数据处理时，当体积为正时，工程上称之为“挖方”；体积为负时，称之为“填方”---以基准面积（三角形或正方形等）乘以格网点曲面高度的均值，得到基本格网的体积，各个基本格网的体积累积之和就是区域总体积 3.3地理空间目标形态量测

1.线状地物 ：绝对和非绝对线状。直线和曲线两种；面状。2.空间完整性是空洞区域内空洞数量的度量，通常使用欧拉

函数量测。欧拉函数是关于碎片程度及空洞数量的一个数值

量测法。3.4 空间分布计算与分析 空间分布的研究内容主要有两个方面: 分布对象和分布区域

1.点模式的空间分布

点模式的描述参数有分布密度、分布中心、分布轴线、离散度、样方分析、最近邻分析等 ①分布密度：分子为分布对象的计量，分母为分布区域的计量。均一（规则）、随机和簇状。*如果每个均一的样方包含相同数量的点对象，则整个研究区分布具有均一性，这种检验分布性的标准型方法称为样方分析。--将观测得到的频率分布和已知的频率分布或理论上的随机分布作比较，判断点模式的分布类型。*qa对分布模式判别产生影响的主要因素有：样方的形状，采样的方式，样方的起点，大小等，这些因素都会影响到点的观测频次和分布。*最邻近分析：先测出每点与其最近点间的距离，然后将量 测值与所测距离的均值进行比较。这种统计方法仅涉及计算

每对最近点间距离的平均值，平均最近邻距离提供了空间分布中点之间距离的量度或点之间的距离指数。最邻近距离法：最邻nni近指数测度： 检验最邻近指数显著性方法：

② 分布中心：可以概略表示点状分布对象的总体分布特征、中心位置、聚集程度等信息。几何中心、加权平均中心、中位中心以及极值中心等。

核密度分析法：在研究区域中使用滑动的圆形区域来统计出落在圆域内的事件数量，在除以圆的面积，就得到估计点s处的事件密度。kde中的边缘效应：在ｋｄｅ中，靠近研究区域ｒ边界的地方会产生扭曲核估计的边缘效应 ③分布轴线和离散度 ：离散点群在空间的分布趋势或走向可以用分布轴线来确定。

离散度是反应分布对象聚集程度的空间分布参数，它是分布中心和分布轴线的补充。2.线模式的空间分布

线密度： 对线要素也要进行密度分析，用某区域内线的长度之和除以该区域面积总和即可得到某一区域的线密度，单位是m/m2，或km/km2。