空间数据分析方法.docx

空间数据分析方法.docx空间数据分析方法一、绪论1>空间分析的概念空间分析(SpatialAnalysis):包括空间数据操作、空间数据分析、空间统计分析、空间建模。1) 空间分析是对数据的空间信息、属性信息或二者共同信息的统计描述或说明。2) 空间分析是对于地理空间现象的定量研究,其常规能力是操纵空间数据成为不同的形式,并且提取潜在信息。3) 空间分析是结果随着分析对象位置变化而改变的-系列方法。4) 空间分析是基于地理対象的位置和形态特征的空间数据分析技术,其目的在于提取和传输空间信息。2、 空间数据的类型空间点数据、空间线数据、空间面数据、地统计数据3、 属性数据的类型属性:与空间数据库中一个独立对象(记录)关联的数据项。属性已成为描述一个位置任何可记录特征或性质的术语。又分为一下几种:1) 名义属性:最简单的属性类型,即对地理实体的测度,本质上是对地球实体的分类。包括数字、文字、颜色,即名义属性是数值。其作用只是区分特定的实体类。可以用众数和频率分布进行概括和比较。2) 序数属性:其定义的类型之间存在等级关系,属性值具有逻辑顺序,本质上是一种分类等级数据,即类型必须分为不同的等级。可以进行优先级的比较运算,对名义和序数数据能够进行分类计数,所以常被称为离散变量,或定性变量。其可以用中位数和箱线图进行概括和比较。间距属性:是一种对地理实体或现象的数量测度方法。其测度的是一个值对另一个值差异的幅度,但不是该值和真实零点之间的差值。由于间距属性的数值测度不是基于自然的或绝对的零点,因此数量关系的运算收到限制。间距属性之间的加减算术运算时有效的,但是乘除运算时无效的。其还可以使用均值、标准差等进行描述。比率属性:是数值和其真实零点之间的差异幅度的测度。对于比率属性的数据可以实施各种数学运算。4、空间分析框架基丁Anselin和Getis(1992)提出的一般框架,GIS环境下空间分析模块的关系见右图。参照GIS输入、存储、分析和输岀等功能,GIS环境下空间分析可进一步细分为选择、操作、探索和确认4种。/属性数据丿— 空间数脚/数据库y■■£4-A一JL1L.-m., 八上・■x< ■•■wacrx、oie>51^®lai-ww/wseunUt15/^0/5、空间统计分析陷阱空间自相关:“地理学第一定律”一任何事物都是空间相关的,距离近的空间相关性大。空间口相关破坏了经典统计当中的样本独立性假设。避免空间自相关所用的方法称为空间冋归模型。可变面元问题:随面积单元定义的不同而变化的问题,就是可变面元问题。古老但依然没有很好,简称MAUP。其类型分为:①尺度效应(Scaleeffect):当空间数据经聚合而改变其单元面积的大小、形状和方向时,分析结果也随之变化的现象。②区划效应(Zoningeffect):给定尺度下不同的单元组合方式导致分析结果产生变化的现象。尺度效应1015551015x=购值"n=95105x=(10+5+5+15+10+1(H5+15+5y«=8・88;=;n=:边界效应(edgeeffect)指分析中由于实体向一个或多个边界近似时出现的误差二、空间基础和量测1>地理空间数据的特征:1)吋空特征,地理数据区别于其他数据的根本性标志。2)多维结构:空间方面,描述地理对象所处的位置和空间范围,一般需要2~3个变量;属性方面,描述地理对象产生、发展和存在的时间范围,需要1个变量。如在一个坐标位置上,既包括地理位置、海拔高度、气候、地貌和土壤等自然地理特征,也具有相应的社会经济信息如人口、交通灯数据。3)多尺度性:地理数据的重耍特征。分为空间多尺度、时间多尺度。4)不确定性:主耍指介于清楚和模糊之间或清楚和模糊并存的现象。数据不确定性是数据“真实值”不能被肯定的程度。5)海量特征:更新速度快、分辨率提高。随着对地观测技术的发展,每天可以获得上万亿兆的数据。由于样本数量庞大,地理数据统计必须进行适当方式的抽样,或者釆用非统计方式进行数据分析。6)空间相关性:地理学第一定律,随距离增