GIS空间分析原理与方法.ppt
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1、GIS空间分析原理与方法,Dr.Xi Yantao,CUMT,GIS=空间分析+计算机制图+数据库 空间分析是对分析空间数据有关技术的统称,根据作用的数据性质的不同,可以分为:基于空间图形数据的分析运算;基于非空间属性数据的数据运算;空间和属性数据的联合运算,空间数据的分析 查询检索:拓扑查询,位置查询,属性查询,区域查询 形态分析:面积量算,距离量算,质心计算,周长量算等 地形分析:等值线分析,坡度坡向分析,剖面分析等 叠置分析:视觉信息复合,条件叠置,无条件叠置 邻域分析:缓冲区分析,泰森多边形分析,拟合分析等 网络分析:最短路径分析,空间规划,资源配置 图象分析:图象增强,图象分割,图象
2、细化等 应用模型分析:数学模型,统计模型,逻辑模型,空间决策 支持,GIS空间分析 数据变换:矢栅转换 图形分析:旋转,投影变换、比例尺变换;三维显示 属性分析:逻辑/数学运算;重分类 地形分析:空间内插分析;坡度坡向分析;地形剖面分析;三维地形显示;流域与分水线分析 影像分析:增强分析;分类分析;多元信息叠合分析;滤波分析 拓扑与属性联合分析:网络分析;数据检索;缓冲区分析;叠置分析;开窗分析,Dr.Xi Yantao,CUMT,综合属性数据分析,在GIS空间数据库中,主要存贮了两类数据,即空间数据和非空间属性数据。其中属性数据大多是与空间对象有关的专题统计数据。综合属性数据分析就是针对这类
3、数据进行的,通过对数据的抽样统计、整理、模拟及统计特征分析,来描述和模拟空间现象的过程和规律。分析方法包括数学和逻辑运算,分级分析、相关分析、趋势分析、主成分或主因素分析、聚类分析等统计分析方法。虽然在这些分析过程中,一般不考虑对象的空间位置,但由于属性数据是空间对象的固有特征,仍能反映空间对象的内在规律。分析的对象可能是原始图层的属性数据,也可能是多层要素空间叠置后生成的新的属性数据。分析方法不仅适合于矢量结构的空间实体属性数据表,也适合于栅格结构的栅格单元值,Dr.Xi Yantao,CUMT,综合属性数据分析,在GIS空间数据库中,主要存贮了两类数据,即空间数据和非空间属性数据。其中属性
4、数据大多是与空间对象有关的专题统计数据。综合属性数据分析就是针对这类数据进行的,通过对数据的抽样统计、整理、模拟及统计特征分析,来描述和模拟空间现象的过程和规律。分析方法包括数学和逻辑运算,分级分析、相关分析、趋势分析、主成分或主因素分析、聚类分析等统计分析方法。虽然在这些分析过程中,一般不考虑对象的空间位置,但由于属性数据是空间对象的固有特征,仍能反映空间对象的内在规律。分析的对象可能是原始图层的属性数据,也可能是多层要素空间叠置后生成的新的属性数据。分析方法不仅适合于矢量结构的空间实体属性数据表,也适合于栅格结构的栅格单元值,Dr.Xi Yantao,CUMT,综合属性数据分析,一、数学和
5、逻辑运算(一)数学运算 属性数据中的数值型数据可以进行“加”、“减”、“乘”、“除”、“乘方”等及其组合的数学运算,以产生新的属性值。道路密度=道路总长度/区域面积;人口密度=(男性人口数+女性人口数)地区总面积。,Dr.Xi Yantao,CUMT,综合属性数据分析,一、数学和逻辑运算(二)逻辑运算 逻辑运算的基本原理是布尔代数,这种逻辑分析几乎可以在所有的空间分析中得到应用。它按属性数据的组合条件来检索其他属性项目或图形数据,以及进行空间聚合或聚类。,Dr.Xi Yantao,CUMT,综合属性数据分析,一、数学和逻辑运算(二)逻辑运算 假设A、B、C分别为具有某些特定属性值的集合。那么,
6、布尔逻辑运算的结果组成了新的属性集合,在利用GIS进行土地规划时,不同图斑具有不同属性,其中A为土层厚度50cm的土壤单元结合;B为土壤类别为红砂壤的单元集合;C为pH值大于7.0所有单元集合,则:AANDB检索出全部土层厚50cm且土壤类别为红砂壤的土壤单元;AORB检索出全部土层厚50cm或者土壤类别为红砂壤的土壤单元;(AANDB)ORC检索出全部满足土层厚50cm且土壤类别为红砂壤这两个条件以及PH值大于7.0的所有土壤单元。,Dr.Xi Yantao,CUMT,综合属性数据分析,一、数学和逻辑运算(二)逻辑运算 假设A、B、C分别为具有某些特定属性值的集合。那么,布尔逻辑运算的结果组
7、成了新的属性集合,布尔逻辑运算表达式除完成检索功能外,还可以进行栅格数据的再分类分析。如当(PH值7.0AND土壤厚度50cm)OR土壤类别=红砂壤时,土壤适宜种茶叶;当(PH值7.0AND土壤厚度50cm)AND土壤类别=红砂壤时,土壤适宜种苹果。,Dr.Xi Yantao,CUMT,综合属性数据分析,二、单变量分级分析属性的单变量分级分析是把单个属性作为变量,依据布尔逻辑方法构造分级条件表达式,将属性值的变化区间合并为若干个类别。例如,属性表中土壤厚度的取值区间为0.00到1.00m,可用下表中的标准划分为五个类别。,这种分析方法,可进行属性数据的合并或转换,把复杂的属性类别合并成简单的类
8、别,以实现空间聚合,减少矢量多边形数目或将变化复杂的栅格数据转换为简单、均匀的数据。,Dr.Xi Yantao,CUMT,综合属性数据分析,三、属性信息的统计分析在大量的空间实体的属性信息中,蕴涵着与实体空间分布、时间变化等相关的规律,通过对这些属性信息进行统计分析来揭示这些规律。(一)常规统计分析 常规统计分析主要完成对同类实体同种属性的平均值、最大值、最小值、总和、标准差、频数、峰度系数等参数的统计计算,以此找到同类实体某种特征的统计特性。,Dr.Xi Yantao,CUMT,综合属性数据分析,三、属性信息的统计分析(二)空间自相关分析 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
9、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Moran I指数,其计算公式如下:,I的值介于-l与1之间,I1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;I0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。,Dr.Xi Yantao,CUMT,综合属性数据分析,三、属性信息的统计分析(三)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。,Dr.Xi Yantao,CUMT,综合属性数据分析,三、属性信息的统计分析(四)趋势分析
10、若实体的属性数据中,存贮了同一变量不同时间的属性值,那么可以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。,Dr.Xi Yantao,CUMT,综合属性数据分析,三、属性信息的统计分析(五)专家打分模型专家打分模型是将相关的影响因素按其相对重要性排队,给出各因素所占的权重值;对每一要素内部作进一步分析,按其内部的分类进行排队,按各类对结果的影响给分,从而得到该要素内各类别对结果的影响量,最后系统进行复合,得出排序结果,以表示对结果影响的优劣程度,作为决策的依据
11、。其数学表达式为:,Dr.Xi Yantao,CUMT,综合属性数据分析,三、属性信息的统计分析(五)专家打分模型专家打分模型可分二步实现。第一步,打分:用户首先在每个实体的属性表里增加一个数据项,填入专家赋给的相应的分值;第二步,复合:调用加权复合程序,根据用户对各个实体所给定的权重值进行叠加,得到最后的结果。,Dr.Xi Yantao,CUMT,综合属性数据分析,四、空间信息分类在GIS空间数据库中存储的数据具有原始的性质,以便用户可以根据不同的使用目的,进行任意提取和分析,特别是对于观测和取样数据,随着采用的分类和内插方法的不同,得到的结果有很大的差异。因此,在大多数情况下,首先是将大量
12、未经分类的属性数据输入信息系统的数据库,然后要求用户建立具体的分类算法,以获得所需要的信息。,Dr.Xi Yantao,CUMT,综合属性数据分析,四、空间信息分类(一)主成分分析地理问题往往涉及大量相互关联的自然和社会要素,众多的要素经常给分析带来困难,同时也增加了运算的复杂性。主成分分析法通过数理统计分析,将众多要素的信息压缩表达为若干具有代表性的合成变量,以克服变量选取时的冗余和相关。在此基础上,选择信息量最丰富的少数若干因子进行各种聚类分析。,Dr.Xi Yantao,CUMT,综合属性数据分析,四、空间信息分类(一)主成分分析设有n个样本(实体),m个变量(属性),将原始数据转换为一
13、组新的特征值主成分。主成分是原始变量的线性组合且具有正交特性,即将x1,x2,xm综合为p(pm)个指标z1,z2,zp,使得,Dr.Xi Yantao,CUMT,综合属性数据分析,四、空间信息分类(二)层次分析法 在分析涉及大量相互关联、相互制约的复杂因素时,各因素对问题的分析有着不同程度的重要性。决定它们对目标的重要性序列对问题的分析十分重要。层次分析(AHP)作为系统分析的有效数学工具之一,把相互关联的要素按隶属关系划分成若干层次,请有经验的专家对各层次各因素的相对重要性给出定量指标,利用数学方法综合各专家意见给出各层次各因素的相对重要性的权值,作为综合分析的基础。,Dr.Xi Yant
14、ao,CUMT,综合属性数据分析,四、空间信息分类(二)层次分析法设要比较n个因素y=y1,y2,yn对目标的影响,确定它们在Z中的比重,每次取两个因素yi和yj,用aij表示yi与yj对Z的影响之比,全部比较结果可用矩阵A=(aij)nn表示,A称作对比矩阵,A中的元素应满足:aij0,aji=1/aij(i,j=1,2,n),Dr.Xi Yantao,CUMT,综合属性数据分析,四、空间信息分类(二)层次分析法在旅游问题中,假设某人考虑5个因素:费用y1、景色y2、居住条件y3、饮食条件y4、交通条件y5,经过因素的两两对比,得到了正互反矩阵为:,a12=2表示费用y1与景色y2对选择旅游
15、点(目标Z)的重要性之比为2:1;a23=4则表示景色y2与居住条件y3之比为4:1,其它类推。对于正互反矩阵还需求出最大特征值所对应的特征向量,作为进一步分析的权向量。,Dr.Xi Yantao,CUMT,综合属性数据分析,四、空间信息分类(三)变量聚类分析所谓变量聚类分析就是一系列样本观测点的属性变量,按其性质上的相似程度进行分类。对不同的要素划分类别往往反映不同目标的等级序列。聚类分析的主要依据是把相似的样本归为一类,而把差异大的样本区分开来。对m个属性变量组成的m维空间,任意两个样本在m维空间的相似性可用相似性系数或变量空间的绝对值距离、马氏距离和欧氏距离等来表示,其中欧氏距离是最直观
16、、最常用的距离形式。,Dr.Xi Yantao,CUMT,综合属性数据分析,四、空间信息分类(三)变量聚类分析设有n个样本,m个变量,用xik表示第i个样本第k个变量的值,dij表示第i个样本与第j个样本之间的距离,则,Dr.Xi Yantao,CUMT,根据距离,将相似的样本归为一类,把差异大的样本区分开来。,距离:表示相似程度,可以欧氏距离,绝对值距离、相似系数距离等。,1:东北区 2:内蒙古及长城沿线区3:黄淮海区 4:黄土高原区 5:长江中下游区 6:西南区 7:华南区 8:甘新区 9:青藏区,九大农业区聚类分析,3,4 9 2 8 1 5 7 6,基本思想:首先是n个样本各自成一类,
17、然后计算类与类之间的距离,选择距离最小的两类合并成一个新类,计算新类与其它类的距离,再将距离最小的两类进行合并,这样每次减少一类,直到达到所需的分类数或所有的样本都归为一类为止。,Dr.Xi Yantao,CUMT,栅格数据分析的基本模式,栅格数据由于其自身数据结构的特点,在数据处理与分析中通常使用线性代数的二维数字矩阵分析法作为数据分析的数学基础。因此,具有自动分析处理较为简单,而且分析处理模式化很强的特征。一般来说,栅格数据的分析处理方法可以概括为聚类聚合分析、多层面复合叠置分析、窗口分析及追踪分析等几种基本的分析模型类型。,Dr.Xi Yantao,CUMT,一、栅格数据的聚类、聚合分析
18、,栅格数据的聚类、聚合分析:指将一个单一层面的栅格数据系统经某种变换而得到一个具有新含义的栅格数据系统的数据处理过程。也有人将这种分析方法称之为栅格数据的单层面派生处理法。,Dr.Xi Yantao,CUMT,一、栅格数据的聚类、聚合分析,1、聚类分析 栅格数据的聚类是根据设定的聚类条件对原有数据系统进行有选择的信息提取而建立新的栅格数据系统的方法。,Dr.Xi Yantao,CUMT,一、栅格数据的聚类、聚合分析,2、聚合分析 栅格数据的聚合分析是指根据空间分辨力和分类表,进行数据类型的合并或转换以实现空间地域的兼并。空间聚合的结果往往将较复杂的类别转换为较简单的类别,并且常以较小比例尺的图
19、形输出。当从地点、地区到大区域的制图综合变换时常需要使用这种分析处理方法。,Dr.Xi Yantao,CUMT,一、栅格数据的聚类、聚合分析,2、聚合分析 栅格数据的聚类聚合分析处理法在数字地形模型及遥感图象处理中的应用是十分普遍的。例如,由数字高程模型转换为数字高程分级模型便是空间数据的聚合,而从遥感数字图象信息中提取其一地物的方法则是栅格数据的聚类。,Dr.Xi Yantao,CUMT,二、栅格数据的信息复合分析,能够极为便利地进行同地区多层面空间信息的自动复合叠置分析,是栅格数据一个最为突出的优点。正因为如此,栅格数据常被用来进行区域适应性评价、资源开发利用、规划等多因素分析研究工作。在
20、数字遥感图象处理工作中,利用该方法可以实现不同波段遥感信息的自动合成处理;还可以利用不同时间的数据信息进行某类现象动态变化的分析和预测。因此该方法在计算机地学制图与分析中具有重要的意义。信息复合模型(overlay)包括两类,即简单的视觉信息复合和较为复杂的叠加分类模型。,Dr.Xi Yantao,CUMT,二、栅格数据的信息复合分析,1、视觉信息复合 视觉信息复合是将不同专题的内容叠加显示在结果图件上,以便系统使用者判断不同专题地理实体的相互空间关系,获得更为丰富的信息。地理信息系统中视觉信息复合包括以下几类:,Dr.Xi Yantao,CUMT,二、栅格数据的信息复合分析,1、视觉信息复合
21、面状图、线状图和点状图之间的复合;面状图区域边界之间或一个面状图与其他专题区域边界之间的复合;遥感影像与专题地图的复合;专题地图与数字高程模型复合显示立体专题图;遥感影像与DEM复合生成真三维地物景观。,Dr.Xi Yantao,CUMT,二、栅格数据的信息复合分析,2、叠加分类模型 简单视觉信息复合之后,参加复合的平面之间没发生任何逻辑关系,仍保留原来的数据结构;叠加分类模型则根据参加复合的数据平面各类别的空间关系重新划分空间区域,使每个空间区域内各空间点的属性组合一致。叠加结果生成新的数据平面,该平面图形数据记录了重新划分的区域,而属性数据库结构中则包含了原来的几个参加复合的数据平面的属性
22、数据库中所有的数据项。叠加分类模型用于多要素综合分类以划分最小地理景观单元,进一步可进行综合评价以确定各景观单元的等级序列。,Dr.Xi Yantao,CUMT,二、栅格数据的信息复合分析,2、叠加分类模型(1)逻辑判断复合法 设有A、B、C三个层面的栅格数据系统,一般可以用布尔逻辑算子以及运算结果的文氏图表示其一般的运算思路和关系。,Dr.Xi Yantao,CUMT,二、栅格数据的信息复合分析,2、叠加分类模型(2)数学运算复合法 是指不同层面的栅格数据逐网格按一定的数学法则进行运算,从而得到新的栅格数据系统的方法。其主要类型有以下几种:,Dr.Xi Yantao,CUMT,二、栅格数据的
23、信息复合分析,2、叠加分类模型(2)数学运算复合法 1)算术运算 指两层以上的对应网格值经加、减运算,而得到新的栅格数据系统的方法。这种复合分析法具有很大的应用范围。,Dr.Xi Yantao,CUMT,二、栅格数据的信息复合分析,2、叠加分类模型(2)数学运算复合法 2)函数运算 指两个以上层面的栅格数据系统以某种函数关系作为复合分析的依据进行逐网格运算,从而得到新的栅格数据系统的过程。这种复合叠置分析方法被广泛地应用到地学综合分析、环境质量评价、遥感数字图像处理等领域中。,Dr.Xi Yantao,CUMT,二、栅格数据的信息复合分析,2、叠加分类模型(2)数学运算复合法 2)函数运算 例
24、如利用土壤侵蚀通用方程式计算土壤侵蚀量时,就可利用多层面栅格数据的函数运算复合分析法进行自动处理。一个地区土壤侵蚀量的大小是降雨(R)、植被覆度(C)、坡度(S)、坡长(L)、土壤抗蚀性(SR)等因素的函数。可写成EF(R,C,S,L,SR),Dr.Xi Yantao,CUMT,二、栅格数据的信息复合分析,Dr.Xi Yantao,CUMT,三、栅格数据的追踪分析,对于特定的栅格数据系统,由某一个或多个起点,按照一定的追踪线索进行追踪目标或者追踪轨迹信息提取的空间分析方法。,6,4,7,10,25,20,19,16,8,12,15,21,25,34,22,15,11,17,24,32,30,2
25、7,21,12,14,25,31,39,32,25,14,7,20,29,32,33,23,21,12,3,20,26,28,25,20,16,13,4,20,23,23,18,12,9,9,4,17,18,17,12,8,3,2,3,栅格所记录的是地面点的海拔高程值,根据地面水流必然向最大坡度方向流动的基本追踪线索,可以得出在以上两个点位地面水流的基本轨迹。此外,追踪分析法在扫描图件的矢量化、利用数字高程模型自动提取等高线、污染源的追踪分析等方面都发挥着十分重要的作用。,Dr.Xi Yantao,CUMT,四、栅格数据的窗口分析,地学信息除了在不同层面的因素之间存在着一定的制约关系之外,还表
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- GIS 空间 分析 原理 方法
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