空間數據統計方法是干什麼的

『壹』 對空間數據進行統計分析的意義是什麼

地理信息系統(GIS)具有很強的空間信息分析功能，這是區別於計算機地圖制圖系統的顯著特徵之一。利用空間信息分析技術，通過對原始數據模型的觀察和實驗，用戶可以獲得新的經驗和知識，並以此作為空間行為的決策依據。 空間信息分析的內涵極為豐富。作為GIS的核心部分之一，空間信息分析在地理數據的應用中發揮著舉足輕重的作用。 疊置分析(Overlay Analysis) 覆蓋疊置分析是將兩層或多層地圖要素進行疊加產生一個新要素層的操作，其結果將原來要素分割生成新的要素，新要素綜合了原來兩層或多層要素所具有的屬性。也就是說，覆蓋疊置分析不僅生成了新的空間關系，還將輸入數據層的屬性聯系起來產生了新的屬性關系。覆蓋疊置分析是對新要素的屬性按一定的數學模型進行計算分析，進而產生用戶需要的結果或回答用戶提出的問題。 1)多邊形疊置 這個過程是將兩層中的多邊形要素疊加，產生輸出層中的新多邊形要素，同時它們的屬性也將聯系起來，以滿足建立分析模型的需要。一般GIS軟體都提供了三種多邊形疊置： (1)多邊形之和(UNION)：輸出保留了兩個輸入的所有多邊形。 (2)多邊形之積(INTERSECT)：輸出保留了兩個輸入的共同覆蓋區域。 (3)多邊形疊合(IDENTITY)：以一個輸入的邊界為准，而將另一個多邊形與之相匹配，輸出內容是第一個多邊形區域內二個輸入層所有多邊形。 多邊形疊置是個非常有用的分析功能，例如，人口普查區和校區圖疊加，結果表示了每一學校及其對應的普查區，由此就可以查到作為校區新屬性的重疊普查區的人口數。 2)點與多邊形疊加 點與多邊形疊加，實質是計算包含關系。疊加的結果是為每點產生一個新的屬性。例如，井位與規劃區疊加，可找到包含每個井的區域。 3)線與多邊形疊加 將多邊形要素層疊加到一個弧段層上，以確定每條弧段(全部或部分)落在哪個多邊形內。 網路分析(Network Analysis) 對地理網路(如交通網路)、城市基礎設施網路(如各種網線、電力線、電話線、供排水管線等)進行地理分析和模型化,是地理信息系統中網路分析功能的主要目的。網路分析是運籌學模型中的一個基本模型，它的根本目的是研究、籌劃一項網路工程如何按排，並使其運行效果最好,如一定資源的最佳分配，從一地到另一地的運輸費用最低等。其基本思想則在於人類活動總是趨向於按一定目標選擇達到最佳效果的空間位置。這類問題在生產、社會、經濟活動中不勝枚舉，因此研究此類問題具有重大意義。 網路中的基本組成部分和屬性如下： (1)鏈(Links),網路中流動的管線，如街道，河流，水管等,其狀態屬性包括阻力(Impedence)和需求(Demand)。 (2)障礙(Barriers)，禁止網路中鏈上流動的點。 (3)拐角點(Turns)，出現在網路鏈中所有的分割結點上，狀態屬性有阻力，如拐彎的時間和限制(如不允許左拐)。 (4)中心(Centers)，是接受或分配資源的位置,如水庫、商業中心、電站等,其狀態屬性包括資源容量,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。 (5)站點(Stops)，在路徑選擇中資源增減的站點,如庫房、汽車站等,其狀態屬性有要被運輸的資源需求，如產品數。 網路中的狀態屬性有阻力和需求兩項，實際的狀態屬性可通過空間屬性和狀態屬性的轉換，根據實際情況賦到網路屬性表中。 1)路徑分析 (1)靜態求最佳路徑:由用戶確定權值關系後，即給定每條弧段的屬性，當需求最佳路徑時，讀出路徑的相關屬性，求最佳路徑。 (2)動態分段技術:給定一條路徑由多段聯系組成，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到另一公里數的路段。 (3)N條最佳路徑分析: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並不能滿足要求，可能因為某種因素不走最佳路徑，而走近似最佳路徑。 (4)最短路徑:確定起點、終點和所要經過的中間點、中間連線，求最短路徑。 (5)動態最佳路徑分析:實際網路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一些障礙點，所以往往需要動態地計算最佳路徑。 2)地址匹配 地址匹配實質是對地理位置的查詢，它涉及到地址的編碼(Geocode)。地址匹配與其它網路分析功能結合起來，可以滿足實際工作中非常復雜的分析要求。所需輸入的數據,包括地址表和含地址范圍的街道網路及待查詢地址的屬性值。 3)資源分配 資源分配網路模型由中心點(分配中心)及其狀態屬性和網路組成。分配有兩種方式，一種是由分配中心向四周輸出，另一種是由四周向中心集中。這種分配功能可以解決資源的有效流動和合理分配。其在地理網路中的應用與區位論中的中心地理論類似。在資源分配模型中，研究區可以是機能區，根據網路流的阻力等來研究中心的吸引區，為網路中的每一連接尋找最近的中心，以實現最佳的服務。還可以用來指定可能的區域。 資源分配模型可用來計算中心地的等時區，等交通距離區，等費用距離區等。可用來進行城鎮中心，商業中心或港口等地的吸引范圍分析，以用來尋找區域中最近的商業中心，進行各種區劃和港口腹地的模擬等。 緩沖區分析(Buffer Analysis) 緩沖區分析是針對點、線、面實體，自動建立其周圍一定寬度范圍以內的緩沖區多邊形。緩沖區的產生有三種情況：一是基於點要素的緩沖區，通常以點為圓心、以一定距離為半徑的圓；二是基於線要素的緩沖區，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；三是基於面要素多邊形邊界的緩沖區，向外或向內擴展一定距離以生成新的多邊形。 緩沖區分析是地理信息系統重要的空間分析功能之一，它在交通、林業、資源管理、城市規劃中有著廣泛的應用。例如：湖泊和河流周圍的保護區的定界,汽車服務區的選擇,民宅區遠離街道網路的緩沖區的建立等。 空間統計分析(Spacial Analysis) 1)常規統計分析 常規統計分析主要完成對數據集合的均值、總和、方差、頻數、峰度系數等參數的統計分析。 2)空間自相關分析 空間自相關分析是認識空間分布特徵、選擇適宜的空間尺度來完成空間分析的最常用的方法。目前,普遍使用空間自相關系數—— MoranI指數，其計算公式如下： 其中：N表示空間實體數目;xi表示空間實體的屬性值;x是xi的平均值;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的值介於1與I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則表示空間實體是隨機分布的。Wij表示實體i與j的空間關系，它通過拓撲關系獲得。 3)回歸分析 回歸分析用於分析兩組或多組變數之間的相關關系，常見回歸分析方程有：線性回歸、指數回歸、對數回歸、多元回歸等。 4)趨勢分析 通過數學模型模擬地理特徵的空間分布與時間過程，把地理要素時空分布的實測數據點之間的不足部分內插或預測出來。 5)專家打分模型 專家打分模型將相關的影響因素按其相對重要性排隊，給出各因素所佔的權重值；對每一要素內部進行進一步分析，按其內部的分類進行排隊，按各類對結果的影響給分，從而得到該要素內各類別對結果的影響量，最後系統進行復合，得出排序結果，以表示對結果影響的優劣程度，作為決策的依據。 專家打分模型可分二步實現。第一步——打分：用戶首先在每個feature的屬性表裡增加一個數據項，填入專家賦給的相應的分值；第二步——復合：調用加權符合程序，根據用戶對各個feature給定的權重值進行疊加，得到最後的結果。

『貳』 GIS空間分析方法是什麼

指在GIS(地理信息系統）里實現分析空間數據，即從空間數據中獲取有關地理對象的空間位置、分布、形態、形成和演變等信息並進行分析。

根據作用的數據性質不同，可以分為：

1、基於空間圖形數據的分析運算；

2、基於非空間屬性的數據運算；

3、空間和非空間數據的聯合運算。空間分析賴以進行的基礎是地理空間資料庫，其運用的手段包括各種幾何的邏輯運算、數理統計分析，代數運算等數學手段，最終的目的是解決人們所涉及到地理空間的實際問題，提取和傳輸地理空間信息，特別是隱含信息，以輔助決策。

(2)空間數據統計方法是干什麼的擴展閱讀

空間分析源於60年代地理學的計量革命，在開始階段，主要是應用定量（主要是統計）分析手段用於分析點、線、面的空間分布模式。後來更多的是強調地理空間本身的特徵、空間決策過程和復雜空間系統的時空演化過程分析。

實際上自有地圖以來，人們就始終在自覺或不自覺地進行著各種類型的空間分析。如在地圖上量測地理要素之間的距離、方位、面積，乃至利用地圖進行戰術研究和戰略決策等，都是人們利用地圖進行空間分析的實例，而後者實質上已屬較高層次上的空間分析。

『叄』 簡述空間數據的處理包括哪些內容

主要取決於原始數據的特點和用戶的具體需求。通常有數據變換、數據重構、數據提取等內容。

空間數據是用於描述所定義空間中對象的位置、形狀和方向的數據，空間數據有十分復雜的結構，一個空間數據實體可能由一個點或幾個多邊形組成，是任意分布在空間中的，通常不可能在一個單獨的有固定元組大小的表格中存取這些實體。

對空間數據執行的兩個常見操作是計算幾何之間的距離和確定多個對象之間的聯合或相交。

(3)空間數據統計方法是干什麼的擴展閱讀：

注意事項：

1、空間數據通常是活動的。插入，刪除與更新是交替進行的。

2、空問資料庫通常很大，例如典型的地圖會佔用巨大的存儲空間，因此，一、二、三級內存對於高效率的過程是必須的。

3、沒有一個標準的代數定義來描述空間數據。運算符號的應用很大程度上取決於給定的應用領域。盡管一些符號比其他的應用普遍一些。

4、許多空間符一號並不是封閉的。例如兩個多邊形的交運算可能會返回一些點、交叉的邊或沒有交集的多邊形。

5、盡管計算代價因空間資料庫運算符的不同而不同，通常都比傳統的運算符的耗費大。

參考資料來源：網路-空間數據

『肆』 空間數據分析方法的內容簡介

本書既可用作高等院校地理、生態、環境、衛生、經濟等專業的本科生教材，同時也可供相關領域的研究者和技術人員參考。
目錄
前言
第1章緒論
1.1空間分析的概念與研究進展
1.2空間分析的研究內容
1.3空間分析與地理信息科學
1.4小結
第2章空間數據的性質
2.1地理世界的概念模型與數據模型
2.2空間數據的性質
2.3空間數據的不確定性
第3章探索性空間數據分析與可視化
3.1關於eda、esda與可視化
3.2eda與可視化的基本方法
3.3esda與空間數據可視化
3.4交互技術與esda
第4章空間點模式方法
4.1空間點模式的概念與空間分析技術
4.2基於密度的方法——樣方計數法與核函數法
4.3基於距離的方法
4.4g函數與f函數
.4.5k函數與l函數
4.6k函數方法的擴展——二元模式與空間一時間模式
第5章面狀數據空間模式分析方法
5.1空間接近性與空間權重矩陣
5.2面狀數據中趨勢分析
5.3空間自相關的概念
5.4名義變數的空間自相關測度——連接計數法
5.5空間自相關統計量——moran』s j和geary』sc
5.6廣義g統計量
5.7局部空間自相關統計量
第6章空間回歸分析
6.1回歸分析方法
6.2空間自回歸模型
6.3空間回歸模型的實例
6.4地理加權回歸模型
6.5gwr應用的實例研究
第7章空間連續數據分析方法
7.1探索性分析方法
7.2趨勢面分析
7.3連續數據的空間依賴性測度——協方差圖和半方差圖
7.4克立格方法
7.5克立格建模方法實例研究
第8章地圖代數與基本地理計算
8.1理解柵格數據
8.2地圖代數中的基本運算
8.3地圖代數中的函數與類型
8.4局部函數
8.5鄰域函數
8.6類區函數
8.7塊函數
8.8全局函數
第9章gis空間建模
9.1空間建模
9.2距離函數的應用——緩沖區、區位配置和最短路徑
9.3地圖的比較分析——交叉表和kia指數
9.4函數的綜合應用
9.5柵格數據集的濾波處理
9.6空間決策與實例分析
主要參考文獻

『伍』 什麼是空間分析方法有哪些

空間分析是為了解決 地理空間問題而進行的數據分析與 數據挖掘，是從GIS目標之間的 空間關系中獲取派生的信息和新的知識，是從一個或多個空間數據圖層中獲取信息的過程。空間分析是GIS的核心和靈魂，是GIS區別於一般的信息系統、CAD或者電子地圖系統的主要標志之一。

當前空間分析研究主要有3個主要專業研究： 地理學、測繪學和建築學。

空間分析的基本方法有：空間信息量算、空間信息分類、緩沖區分析、疊加分析、網路分析、空間統計分析。最常用的就是緩沖區分析，空間查詢，路徑分析。具體怎麼用，建議看看Arcgis的教程，或者推薦你去華夏論壇學習