空间数据统计方法是干什么的

‘壹’ 对空间数据进行统计分析的意义是什么

地理信息系统(GIS)具有很强的空间信息分析功能，这是区别于计算机地图制图系统的显着特征之一。利用空间信息分析技术，通过对原始数据模型的观察和实验，用户可以获得新的经验和知识，并以此作为空间行为的决策依据。 空间信息分析的内涵极为丰富。作为GIS的核心部分之一，空间信息分析在地理数据的应用中发挥着举足轻重的作用。 叠置分析(Overlay Analysis) 覆盖叠置分析是将两层或多层地图要素进行叠加产生一个新要素层的操作，其结果将原来要素分割生成新的要素，新要素综合了原来两层或多层要素所具有的属性。也就是说，覆盖叠置分析不仅生成了新的空间关系，还将输入数据层的属性联系起来产生了新的属性关系。覆盖叠置分析是对新要素的属性按一定的数学模型进行计算分析，进而产生用户需要的结果或回答用户提出的问题。 1)多边形叠置 这个过程是将两层中的多边形要素叠加，产生输出层中的新多边形要素，同时它们的属性也将联系起来，以满足建立分析模型的需要。一般GIS软件都提供了三种多边形叠置： (1)多边形之和(UNION)：输出保留了两个输入的所有多边形。 (2)多边形之积(INTERSECT)：输出保留了两个输入的共同覆盖区域。 (3)多边形叠合(IDENTITY)：以一个输入的边界为准，而将另一个多边形与之相匹配，输出内容是第一个多边形区域内二个输入层所有多边形。 多边形叠置是个非常有用的分析功能，例如，人口普查区和校区图叠加，结果表示了每一学校及其对应的普查区，由此就可以查到作为校区新属性的重叠普查区的人口数。 2)点与多边形叠加 点与多边形叠加，实质是计算包含关系。叠加的结果是为每点产生一个新的属性。例如，井位与规划区叠加，可找到包含每个井的区域。 3)线与多边形叠加 将多边形要素层叠加到一个弧段层上，以确定每条弧段(全部或部分)落在哪个多边形内。 网络分析(Network Analysis) 对地理网络(如交通网络)、城市基础设施网络(如各种网线、电力线、电话线、供排水管线等)进行地理分析和模型化,是地理信息系统中网络分析功能的主要目的。网络分析是运筹学模型中的一个基本模型，它的根本目的是研究、筹划一项网络工程如何按排，并使其运行效果最好,如一定资源的最佳分配，从一地到另一地的运输费用最低等。其基本思想则在于人类活动总是趋向于按一定目标选择达到最佳效果的空间位置。这类问题在生产、社会、经济活动中不胜枚举，因此研究此类问题具有重大意义。 网络中的基本组成部分和属性如下： (1)链(Links),网络中流动的管线，如街道，河流，水管等,其状态属性包括阻力(Impedence)和需求(Demand)。 (2)障碍(Barriers)，禁止网络中链上流动的点。 (3)拐角点(Turns)，出现在网络链中所有的分割结点上，状态属性有阻力，如拐弯的时间和限制(如不允许左拐)。 (4)中心(Centers)，是接受或分配资源的位置,如水库、商业中心、电站等,其状态属性包括资源容量,如总的资源量；阻力限额，如中心与链之间的最大距离或时间限制。 (5)站点(Stops)，在路径选择中资源增减的站点,如库房、汽车站等,其状态属性有要被运输的资源需求，如产品数。 网络中的状态属性有阻力和需求两项，实际的状态属性可通过空间属性和状态属性的转换，根据实际情况赋到网络属性表中。 1)路径分析 (1)静态求最佳路径:由用户确定权值关系后，即给定每条弧段的属性，当需求最佳路径时，读出路径的相关属性，求最佳路径。 (2)动态分段技术:给定一条路径由多段联系组成，要求标注出这条路上的公里点或要求定位某一公路上的某一点，标注出某条路上从某一公里数到另一公里数的路段。 (3)N条最佳路径分析:确定起点、终点，求代价较小的N�条路径，因为在实践中往往仅求出最佳路径并不能满足要求，可能因为某种因素不走最佳路径，而走近似最佳路径。 (4)最短路径:确定起点、终点和所要经过的中间点、中间连线，求最短路径。 (5)动态最佳路径分析:实际网络分析中权值是随着权值关系式变化的，而且可能会临时出现一些障碍点，所以往往需要动态地计算最佳路径。 2)地址匹配 地址匹配实质是对地理位置的查询，它涉及到地址的编码(Geocode)。地址匹配与其它网络分析功能结合起来，可以满足实际工作中非常复杂的分析要求。所需输入的数据,包括地址表和含地址范围的街道网络及待查询地址的属性值。 3)资源分配 资源分配网络模型由中心点(分配中心)及其状态属性和网络组成。分配有两种方式，一种是由分配中心向四周输出，另一种是由四周向中心集中。这种分配功能可以解决资源的有效流动和合理分配。其在地理网络中的应用与区位论中的中心地理论类似。在资源分配模型中，研究区可以是机能区，根据网络流的阻力等来研究中心的吸引区，为网络中的每一连接寻找最近的中心，以实现最佳的服务。还可以用来指定可能的区域。 资源分配模型可用来计算中心地的等时区，等交通距离区，等费用距离区等。可用来进行城镇中心，商业中心或港口等地的吸引范围分析，以用来寻找区域中最近的商业中心，进行各种区划和港口腹地的模拟等。 缓冲区分析(Buffer Analysis) 缓冲区分析是针对点、线、面实体，自动建立其周围一定宽度范围以内的缓冲区多边形。缓冲区的产生有三种情况：一是基于点要素的缓冲区，通常以点为圆心、以一定距离为半径的圆；二是基于线要素的缓冲区，通常是以线为中心轴线，距中心轴线一定距离的平行条带多边形；三是基于面要素多边形边界的缓冲区，向外或向内扩展一定距离以生成新的多边形。 缓冲区分析是地理信息系统重要的空间分析功能之一，它在交通、林业、资源管理、城市规划中有着广泛的应用。例如：湖泊和河流周围的保护区的定界,汽车服务区的选择,民宅区远离街道网络的缓冲区的建立等。 空间统计分析(Spacial Analysis) 1)常规统计分析 常规统计分析主要完成对数据集合的均值、总和、方差、频数、峰度系数等参数的统计分析。 2)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来完成空间分析的最常用的方法。目前,普遍使用空间自相关系数—— MoranI指数，其计算公式如下： 其中：N表示空间实体数目;xi表示空间实体的属性值;x是xi的平均值;Wij=1表示空间实体i与j相邻,Wij=0表示空间实体i与j不相邻I的值介于1与I之间，I=1表示空间自正相关，空间实体呈聚合分布；I=1表示空间自负相关，空间实体呈离散分布；I=0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。 3)回归分析 回归分析用于分析两组或多组变量之间的相关关系，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。 4)趋势分析 通过数学模型模拟地理特征的空间分布与时间过程，把地理要素时空分布的实测数据点之间的不足部分内插或预测出来。 5)专家打分模型 专家打分模型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；对每一要素内部进行进一步分析，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。 专家打分模型可分二步实现。第一步——打分：用户首先在每个feature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：调用加权符合程序，根据用户对各个feature给定的权重值进行叠加，得到最后的结果。

‘贰’ GIS空间分析方法是什么

指在GIS(地理信息系统）里实现分析空间数据，即从空间数据中获取有关地理对象的空间位置、分布、形态、形成和演变等信息并进行分析。

根据作用的数据性质不同，可以分为：

1、基于空间图形数据的分析运算；

2、基于非空间属性的数据运算；

3、空间和非空间数据的联合运算。空间分析赖以进行的基础是地理空间数据库，其运用的手段包括各种几何的逻辑运算、数理统计分析，代数运算等数学手段，最终的目的是解决人们所涉及到地理空间的实际问题，提取和传输地理空间信息，特别是隐含信息，以辅助决策。

(2)空间数据统计方法是干什么的扩展阅读

空间分析源于60年代地理学的计量革命，在开始阶段，主要是应用定量（主要是统计）分析手段用于分析点、线、面的空间分布模式。后来更多的是强调地理空间本身的特征、空间决策过程和复杂空间系统的时空演化过程分析。

实际上自有地图以来，人们就始终在自觉或不自觉地进行着各种类型的空间分析。如在地图上量测地理要素之间的距离、方位、面积，乃至利用地图进行战术研究和战略决策等，都是人们利用地图进行空间分析的实例，而后者实质上已属较高层次上的空间分析。

‘叁’ 简述空间数据的处理包括哪些内容

主要取决于原始数据的特点和用户的具体需求。通常有数据变换、数据重构、数据提取等内容。

空间数据是用于描述所定义空间中对象的位置、形状和方向的数据，空间数据有十分复杂的结构，一个空间数据实体可能由一个点或几个多边形组成，是任意分布在空间中的，通常不可能在一个单独的有固定元组大小的表格中存取这些实体。

对空间数据执行的两个常见操作是计算几何之间的距离和确定多个对象之间的联合或相交。

(3)空间数据统计方法是干什么的扩展阅读：

注意事项：

1、空间数据通常是活动的。插入，删除与更新是交替进行的。

2、空问数据库通常很大，例如典型的地图会占用巨大的存储空间，因此，一、二、三级内存对于高效率的过程是必须的。

3、没有一个标准的代数定义来描述空间数据。运算符号的应用很大程度上取决于给定的应用领域。尽管一些符号比其他的应用普遍一些。

4、许多空间符一号并不是封闭的。例如两个多边形的交运算可能会返回一些点、交叉的边或没有交集的多边形。

5、尽管计算代价因空间数据库运算符的不同而不同，通常都比传统的运算符的耗费大。

参考资料来源：网络-空间数据

‘肆’ 空间数据分析方法的内容简介

本书既可用作高等院校地理、生态、环境、卫生、经济等专业的本科生教材，同时也可供相关领域的研究者和技术人员参考。
目录
前言
第1章绪论
1.1空间分析的概念与研究进展
1.2空间分析的研究内容
1.3空间分析与地理信息科学
1.4小结
第2章空间数据的性质
2.1地理世界的概念模型与数据模型
2.2空间数据的性质
2.3空间数据的不确定性
第3章探索性空间数据分析与可视化
3.1关于eda、esda与可视化
3.2eda与可视化的基本方法
3.3esda与空间数据可视化
3.4交互技术与esda
第4章空间点模式方法
4.1空间点模式的概念与空间分析技术
4.2基于密度的方法——样方计数法与核函数法
4.3基于距离的方法
4.4g函数与f函数
.4.5k函数与l函数
4.6k函数方法的扩展——二元模式与空间一时间模式
第5章面状数据空间模式分析方法
5.1空间接近性与空间权重矩阵
5.2面状数据中趋势分析
5.3空间自相关的概念
5.4名义变量的空间自相关测度——连接计数法
5.5空间自相关统计量——moran’s j和geary’sc
5.6广义g统计量
5.7局部空间自相关统计量
第6章空间回归分析
6.1回归分析方法
6.2空间自回归模型
6.3空间回归模型的实例
6.4地理加权回归模型
6.5gwr应用的实例研究
第7章空间连续数据分析方法
7.1探索性分析方法
7.2趋势面分析
7.3连续数据的空间依赖性测度——协方差图和半方差图
7.4克立格方法
7.5克立格建模方法实例研究
第8章地图代数与基本地理计算
8.1理解栅格数据
8.2地图代数中的基本运算
8.3地图代数中的函数与类型
8.4局部函数
8.5邻域函数
8.6类区函数
8.7块函数
8.8全局函数
第9章gis空间建模
9.1空间建模
9.2距离函数的应用——缓冲区、区位配置和最短路径
9.3地图的比较分析——交叉表和kia指数
9.4函数的综合应用
9.5栅格数据集的滤波处理
9.6空间决策与实例分析
主要参考文献

‘伍’ 什么是空间分析方法有哪些

空间分析是为了解决 地理空间问题而进行的数据分析与 数据挖掘，是从GIS目标之间的 空间关系中获取派生的信息和新的知识，是从一个或多个空间数据图层中获取信息的过程。空间分析是GIS的核心和灵魂，是GIS区别于一般的信息系统、CAD或者电子地图系统的主要标志之一。

当前空间分析研究主要有3个主要专业研究： 地理学、测绘学和建筑学。

空间分析的基本方法有：空间信息量算、空间信息分类、缓冲区分析、叠加分析、网络分析、空间统计分析。最常用的就是缓冲区分析，空间查询，路径分析。具体怎么用，建议看看Arcgis的教程，或者推荐你去华夏论坛学习