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简介
这是一个关于空间数据类型分析PPT，包括了空间对象的特征值，空间关系分析，空间查询，空间统计分析，空间插值，空间数据挖掘等内容。空间分布类型分布密度的含义：指单位分布区域内的分布对象的数量。例：1.某地区汽车加油站的密度＝加油站数/总公里路程 2.某地区森林覆盖率＝森林面积/地区总面积 3.某省人口密度＝人口数/该省总面积质心的含义：质心可概略表示分布总体的位置,是目标保持均匀分布的平衡点，可通过对目标坐标值加权平均求得。计算公式：点模式: 点模式的空间分布是一种比较常见的状态，如不同区域内的人口、房屋、城市分布，油田区的油井分布等。通常，点模式的描述参数有分布密度、分布中心、分布轴线、离散度等。点群类型指标：样方的统计量x2 点群类型指标：最近邻指数R含义：网络测度指标：对于任何一个网络图，都存在着三种共同的基础指标： ① 连线（边或弧）数目m；② 结点（顶点）数目n；③ 网络中，亚网图的数目p。由它们可以产生如下几个更为一般性的测度指标：网络测度指标：（1）β指数含义：β指数——线点率，是网络内每一个节点的平均连线数目，欢迎点击下载空间数据类型分析PPT。
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空间分布类型分布密度的含义：指单位分布区域内的分布对象的数量。例： 1.某地区汽车加油站的密度＝加油站数/总公里路程 2.某地区森林覆盖率＝森林面积/地区总面积 3.某省人口密度＝人口数/该省总面积质心的含义：质心可概略表示分布总体的位置，是目标保持均匀分布的平衡点，可通过对目标坐标值加权平均求得。计算公式：点模式: 点模式的空间分布是一种比较常见的状态，如不同区域内的人口、房屋、城市分布，油田区的油井分布等。通常，点模式的描述参数有分布密度、分布中心、分布轴线、离散度等。点群类型指标：样方的统计量x2 点群类型指标：最近邻指数R含义：网络测度指标：对于任何一个网络图，都存在着三种共同的基础指标： ① 连线（边或弧）数目m； ② 结点（顶点）数目n；③ 网络中，亚网图的数目p。由它们可以产生如下几个更为一般性的测度指标：网络测度指标：（1）β指数含义： β指数——线点率，是网络内每一个节点的平均连线数目。网络测度指标： (2) a 指数含义：网络测度指标： (3) γ指数含义： 1 邻近度分析 2 网络分析 3 叠置分析 邻近度（Proximity）描述了地理空间中两个地物距离相近的程度，其确定是空间分析的一个重要手段。 距离缓冲区分析泰森多边形分析 邻域半径R即缓冲距离（宽度），是缓冲区分析的主要数量指标，可以是常数或变量。 栅格数据缓冲区的建立方法(*) 网络分析含义(*)： 是指由点集合V和V中点与点之间的连线的集合E构成的二元组（V， E）。V 中的元素称为结点，E 中的元素称为边。 图论中所研究的图是由实际问题抽象出来的逻辑关系图，图中点和线的位置与曲直无关紧要，点的多少和每条线是连接哪些点才是关键。 两个端点重合的边称为环。如果有两条边的端点是同一对顶点，则称这两条边为(多)重边。既没有环也没有重边的图，称为简单图。如果图中的边是有向的，则称为有向图，其中的边叫做弧。在无向图中，首尾相接的一串边的集合叫做路。如果一个图中，任意两个结点之间都存在一个路，则称之为连通图。起点和终点为同一个结点的路称为回路（或圈）。如果一个连通图中不存在任何回路，则称为树。任意一个连通图，去掉一些边后形成的树叫做连通图的生成树。 给定一个图，图中的每一条边赋以一个实数，称这种数为边的权数，称这种图为赋权图。赋以权数的有向图称为赋权有向图，也可称之为网络。 关联矩阵 中，每行对应图的一个节点，每列对应图的一条弧。如果一个节点是一条弧的起点，则关联矩阵中对应的元素为1；如果一个节点是一条弧的终点，则关联矩阵中对应的元素为–1；如果一个节点与一条弧不关联，则关联矩阵中对应的元素为0。 邻接矩阵 用来表示图中任意两点间的邻接关系及其权值。如果两点间有一条弧，则邻接矩阵中对应的元素为 1；否则为 0（也可用∞表示两点间无任何连接关系），邻接矩阵为对称矩阵。对于加权图的邻接矩阵表示，一条弧所对应的元素不再是1，而是相应的权值。 最佳路径分析也称最优路径分析，以最短路径分析为主。这里“最佳”包含很多含义，不仅指一般地理意义上的距离最短，还可以是成本最少、耗费时间最短、资源流量（容量）最大、线路利用率最高等标准。无论判断标准和实际问题中的约束条件如何变化，其核心实现方法都是最短路径算法。 Dijkstra算法: Dijkstra算法描述: Dijkstra算法描述: Dijkstra算法描述: Dijkstra算法描述: Dijkstra算法描述: 叠置分析含义： 按叠置分析中输入数据层的不同，矢量图层叠置又可以分为三种类型： 按叠置分析中输入数据层的不同，矢量图层叠置又可以分为三种类型：空间多边形叠置(UNION 并集) 空间多边形叠置(INTERSECT 交集) 空间多边形叠置(IDENTITY 交补集) 2）点与多边形叠置 3)线与多边形叠置 4)栅格图层叠置 4)栅格图层叠置 4)栅格图层叠置 空间查询主要包括: 图形查属性、属性查图形、图形与属性混合查询等。 百度地图上查询电子科技大学清水河校区 点查询含义： 属性查询 SQL查询 GIS软件通常支持标准的SQL查询语言。标准SQL查询语言是 Select 需显示的属性项 From 属性表 Where 条件 or 条件 and 条件 属性查询 SQL查询 空间统计分析，即空间数据（Spatial Data）的统计分析，其核心就是认识与地理位置相关的数据间的空间依赖、空间关联或空间自相关，通过空间位置建立数据间的统计关系。 1相关分析 空间要素之间的相关性分析的任务是揭示空间要素之间相互关系的密切程度。空间要素之间相互关系的密切程度的测定，主要是通过对各种相关系数的计算和检验来完成。 1 相关分析 线性相关分析：研究两个变量间线性关系的程度。用相关系数r来描述。 正相关：如果x，y变化的方向一致，如身高与体重的关系，r>0；一般地， ·|r|>0.95 存在显著性相关； ·|r|≥0.8 高度相关； ·|r|<0.3 关系极弱，认为不相关。 偏相关分析偏相关分析：研究两个变量之间的线性相关关系时，控制可能对其产生影响的变量。如控制年龄和工作经验的影响，估计工资收入与受教育水平之间的相关关系。相关分析能够检验两个变量的相关程度，并通过相关系数的正负号判断相关的方向。 2 回归分析含义：回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。 主成分分析是把原来多个变量化为少数几个综合指标的一种统计分析方法，从数学角度来看，这是一种降维处理技术。假定有n个地理样本，每个样本共有p个变量描述，这样就构成了一个n×p阶的地理数据矩阵： 如何从这么多变量的数据中抓住地理事物的内在规律性呢？最简单的形式就是取原来变量指标的线性组合，适当调整组合系数，使新的变量指标之间相互独立且代表性最好。如果记原来的变量指标为x1，x2，…，xp，它们的综合指标——新变量指标为z1，z2，…，zm（m≤p)。则 这样决定的新变量指标z1，z2，…，zm分别称为原变量指标x1，x2，…，xp的第一，第二，…，第m主成分。其中，z1在总方差中占的比例最大，z2，z3，…，zm的方差依次递减。在实际问题的分析中，常挑选前几个最大的主成分，这样既减少了变量的数目，又抓住了主要矛盾，简化了变量之间的关系。 为什么要有空间数据仓库？ 什么是空间数据仓库？空间数据仓库与空间数据库什么是空间数据挖掘？或者称为“从空间数据库中发现知识”（knowledge discovery from Spatial Database），是指从空间数据库中提取隐含的、用户感兴趣的空间或非空间的模式和普遍特征的过程。空间数据挖掘与知识发现的关系空间数据挖掘与OLAP的关系一种观点，认为OLAP和数据挖掘是不交的。OLAP是数据汇总/聚集工具，它帮助简化数据分析；而数据挖掘自动发现隐藏在大量数据中的隐含模式和有趣知识。OLAP工具的目标是简化和支持交互数据分析，而数据挖掘的目标是尽可能自动处理，尽管允许用户指导这一过程。 空间数据挖掘与OLAP的关系另一种更广泛的观点可能被接受：数据挖掘包含数据描述和数据建模。由于OLAP系统可以提供数据仓库中数据的一般描述，OLAP的功能基本上是用户指挥的汇总和比较。这些尽管有限，但都是数据挖掘功能。同样根据这种观点，数据挖掘要比简单的OLAP操作宽得多，因为它不仅执行数据汇总和比较，而且执行关联，分类，预测，聚类，时间序列分析和其他数据分析任务。空间数据挖掘的方法具体方法： 1. 空间分析方法 2. 统计分析方法 3. 归纳学习方法 4. 聚类与分类方法 5. 可视化方法 6. 粗集方法 7. 云理论 8. 空间特征和趋势探测方法 9. 数字地图图像分析和模式识别方法 10. 探测性的数据分析方法 11. 遗传算法 12. 模糊逻辑 13. 最近邻技术 GIS中数据挖掘的过程（1）根据一定的主题要求及相关背景知识，从现有的分布式空间数据库中提取数据并进行分析和处理，形成空间数据仓库；（2）根据确定的任务，选择合适的数据挖掘算法，包括合适的数据模型和参数，从空间数据仓库中挖掘用户所需要的知识信息； GIS中数据挖掘的过程（3）对挖掘的知识进行评价，首先对其进行一致性检查，以确定本次挖掘的知识与以前挖掘的知识是否相互抵触。其次，判断受挖掘的知识是否满足要求，以决定是否重复挖掘或者反复挖掘，从而获取更加有效的知识信息；（4）对挖掘所得到的知识信息，通过特定的生动形象的可视化表达工具，以用户能够全面理解的方式呈现给用户。 点、线、面、体4类空间对象各自具有不同的几何形态，可以用哪些不同的评价指标来衡量？矢量数据结构线段长度的计算公式是什么？栅格数据结构线状地物的长度是如何计算的？曲率的计算公式是什么？多边形面积（无空洞）的计算公式是什么？试计算下图的欧拉数？ 试计算正方形和圆的形状系数？质心的计算公式是什么？最近邻指数R有何意义？ α指数有何意义？ γ指数有何意义？试写出下图（有向图）的关联矩阵与邻接矩阵。 缓冲区分析的基本思想的是什么？请描述Dijkstra算法？如下图，试列表写出Dijkstra算法从源点V0到各终点的距离值和最短路径的求解过程。 如上图，空间多边形叠和(IDENTITY 交补集)结果是什么？ 主成分分析的基本原理是什么？加权移动平均法的原理是什么？ 与点克里金插值法相比，块克里金插值有何优点?
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