地理信息系统与空间分析的基本概念

GIS空间分析方法李润奎资源与环境学院(教学楼217)[e-mail],GISP,generallyrecognizedastheFatherofGIS,wasknownasavisionarygeographerwhoconceivedanddevelopedGISforusebytheCanadaLandInventory.Hispioneeringwork,beginningintheearly1960s,changedthefaceofgeographyasadisciplineandhewasawardedanOrderofCanada,whichisCanada’shighestcivilianhonor.Governmentsandscientistsaroundtheworldturnedtohimtobetterunderstandtheenvironmentandchangingpatternsoflanduse,andtobettermanageurbandevelopmentandtheuseofnaturalresources.RogerTomlinson1933.11.17-2014.2.93本讲的主要内容课程背景和其他相关课程课程的安排和规则空间数据类型空间实体之间的关系课程的内容以及基本知识41.课程背景和其他相关课程课程背景课程沿革、商业背景、科学背景相关其他课程•上学期：地理信息系统（A、B）、地理信息系统空间分析与建模（讨论课）、地理数学方法、地理基础统计、城市地理与城市规划、多元统计方法在地理学中的应用•本学期：地理学中的空间分析方法、GIS环境应用模型、空间数据统计方法、城市经济与城市空间结构、网络地理信息系统、地理信息系统应用开发562.课程的安排和规则本课程共分16次课堂授课，3次上机课，最后一次考试期末考试为开卷考试教材和参考书周成虎，裴韬等.地理信息系统空间分析原理.北京：科学出版社，2011.王劲峰，廖一兰，刘鑫.空间数据分析教程.北京：科学出版社，2010.陈健飞等译.地理信息系统导论.北京：清华大学出版社，2009.7本课程讲授的是时、空数据在GIS中的基本处理方法、思路以及在该领域内近年的研究进展。本课程所涉及的方法都是地学各领域内常用的方法。掌握它们对提高今后的科研能力和水平十分有益。2.课程的安排和规则JohnSnow绘制的伦敦地图，记录了1854年布罗德大街霍乱爆发事件时的病例聚集效应。910禽流感疫情可视化——北京大学•举例说明空间数据的类型以及空间关系。•结合自己的学习和科研谈谈空间数据的转化思想在其中的应用。•空间分析方法都有哪些，分别适合什么空间数据类型。思考题13•数据类型的划分是按照数据的表现形式、相互之间的关系、存储方式等因素进行划分的。•什么是空间数据3空间数据类型14空间矢量数据（要素类型）土地类型、道路、城区分布、行政边界、河流等等空间栅格数据DEM、遥感数据、各种图像、其它数据转换得来数据示例3空间数据类型15空间网络数据交通网络、管线网络、河网、血管网、电网等三维数据三维矿体、三维地貌、建筑物3空间数据类型16空间连续场数据高程数据、地球化学元素含量、气象数据（气温、污染物浓度）、人口密度、社会经济数据（人均收入和产值等）空间数据的混合类型台风的轨迹、冰川的分布3空间数据类型空间数据之间的转换空间场模型空间要素模型格网模型空间网络模型三维数据模型空间场模型√√空间要素模型√√√格网模型√√√√空间网络模型√√三维数据模型√√√184空间实体之间的关系空间拓扑关系空间方位关系空间相关空间配置关系空间互作用关系空间传播关系空间复杂关系19空间拓扑关系七桥问题4空间实体之间的关系20空间方位关系其含义包括：方向关系和位置关系。4空间实体之间的关系21•空间相关对于连续场空间相关可包括：地球化学元素的分布；人种的分布；气象因子的分布。对于非连续场则表现为空间关联：全球气候变化；城市功能单元的形成。4空间实体之间的关系22•空间配置关系南水北调；交通流；电网、自来水网的平衡；地球化学元素的分配。4空间实体之间的关系23•空间互作用关系这种关系的特点是，空间实体之间存在明显的作用力。如：城镇的分布格局；天体的分布；元胞自动机；对弈关系（对抗性的体育运动、棋类）4空间实体之间的关系围棋的布局岛链部署25•空间传播空间传播与空间互作用的区别在于：空间传播过程中，空间实体的性质发生了变化。如：流行病的传播（SARS的传播）；洪水的演进；热带风暴的预报；火灾的控制。4空间实体之间的关系假定初始时刻的病例数为N0，平均每病人每天可传染K个人（K一般为小数），平均每个病人可以直接感染他人的时间为L天。则在L天之内，病例数目的增长随时间t(单位天)的关系是：N(t)=N0(1+K)t香港北京29•当疫情在40天之前采取措施是控制疫情的最佳时机，而且越早越好。4月20日采取措施已经是亡羊补牢。(北京大学物理学院，王正行；叶沿林等，2003。)30•空间复杂关系空间实体之间大多存在着多种空间关系的复合叠加。4空间实体之间的关系315课程的研究内容本课程的组织是按照不同空间数据类型的分析方法，以及对空间现象认识的层次进行组织的。本课程从表面上看是对各种类型的数据进行处理，但实质上是在发现空间实体之间的关系进而探究形成这种关系的原因。32矢量空间数据分析栅格数据分析基于DEM和TIN的三维空间分析点模式分析网络数据的分析地质统计学原理空间数据挖掘基本理论空间采样理论5课程的研究内容33课程理论基础GIS时空数据分析信号处理理论GIS基础理论误差理论计算方法和编程能力概率统计随机过程矩阵论人工智能34GIS的矢量数据分析•拓扑分析（包含、交叉、分离）•空间叠加•缓冲分析•网络分析矢量数据分析35缓冲区分析叠加分析网络分析36下列表述错误的是：（A）矢量数据结构紧凑、冗余度低，有利于网络和拓扑分析。（B）数字化后地图错误的表现形式包括伪节点、悬挂节点、碎屑多边形和不正规多边形等4种情形。（C）矢量数据和栅格数据都可进行空间叠加运算，且它们之间能够相互转化。（D）两点之间的最优路径实际上是两点之间曼哈顿距离最短的路径。（E）栅格数据的数据结构简单，便于空间分析和地表模拟，数据存储量较小，投影转换比较简单。矢量数据分析37栅格数据分析主要内容：•栅格数据的分类（监督分类和非监督分类）•地图代数•栅格矢量混合操作38栅格数据分析39栅格数据分析401.局部运算2.邻域计算3.区域运算4.全局运算栅格数据分析41下面给出一个地图代数的例子。有一个森林地区融雪经验模型：M=0.19T+0.17D式中，M是融雪速度（厘米/天），T是空气温度，D是露点温度。根据此方程，使用该地区的气温和露点温度分布图层，就能计算该地区融雪速率分布图。计算过程是先分别把温度分布图乘以0.19和露点温度分布图乘以0.17，再把得到的结果相加。需要说明的是地图代数在形式和概念上都比较简单，使用起来方便灵活。栅格数据分析42基于DEM和TIN的三维空间分析主要内容：•数字地形分析（坡度、坡向分析；土方计算；剖面分析；脊线及沟谷分析、等值线绘制等）•TIN的构建和存储模型•三维叠加分析43基本概念：数字地面模型(DTM)和数字高程模型(DEM)不规则三角网(TIN)基于DEM和TIN的三维空间分析44基于DEM和TIN的三维空间分析45DEM数据计算坡度基于DEM和TIN的三维空间分析46由TIN和遥感数据合成的三维立体图基于DEM和TIN的三维空间分析47预习建议：•熟悉ARC/INFO或ArcView的使用。•阅读大纲中的参考文献。基于DEM和TIN的三维空间分析48长江三峡滑坡危险性分析-示例49以象元为单位数字图f(E)模糊推理环条件(地形,,水文..)滑坡形成与周围环条关家获以为主的地模糊滑坡区划图(代表各地产生滑坡的可能性)以象元为单位的数字图S==f(E)模糊推理环境条件（地形、岩性、水文…）滑坡形成与周围环境条件间的关系G.I.S./R.S.专家知识,统计方法以GIS、人工智能为主的地学运算方法模糊滑坡区划图代表各地产生滑坡的可能性长江三峡滑坡危险性分析长江三峡滑坡危险性分析与专家讨论，获取滑坡与地理环境条件的关系（即专家知识〕用地理信息系统产生有关地理环境要素的数据层岩性数据层岩层数据层坡面数据层高差数据层坡形数据层模糊推理机：将专家知识和地理环境要素数据层相结合，计算滑坡模糊危险度岩性与滑坡岩层与滑坡坡面与滑坡高差与滑坡坡形与滑坡第一步：第二步：第三步：地区滑坡危险度的空间分布与专家讨论，获取滑坡与地理环境条件的关系（即专家知识〕用地理信息系统产生有关地理环境要素的数据层岩性数据层岩层数据层坡面数据层高差数据层坡形数据层模糊推理机：将专家知识和地理环境要素数据层相结合，计算滑坡模糊危险度岩性与滑坡岩层与滑坡坡面与滑坡高差与滑坡坡形与滑坡第一步：第二步：第三步：地区滑坡危险度的空间分布51长江三峡滑坡危险性分析低危险度中危险度高危险度极高危险度低危险度中危险度高危险度极高危险度52网络数据的分析主要内容：1、路径分析（最短路径、最佳路径、动态最佳路径分析）2、资源分配（负荷设计，资源优化）53网络数据的分析54点模式的分析主要内容：1.点过程的各种模型（泊松过程、更新过程、高斯过程）2.如何区分丛聚模式和噪声3.如何判断点模式是否含有丛聚模式55震级大于6级的强震分布56在随机过程的研究中，λ可以表示为ΔΤν，其中，ΔΤ为进行观测的时间间隔，ν而为时间发生率。因此泊松过程可以表示为：泊松过程需要满足的条件：独立性：事件可以在过程中任一个时间段落内发生，不受相邻段落中事件的影响；平稳性：在一个时间段内，事件发生的概率与段落的时间（ΔΤ）的大小成正比，而与它在整个过程中的位置无关；不重复性：多个事件同时在一个段落内发生的概率很小。vkekkXP!}{点过程数据的分析57空间插值原理地质统计学是利用空间变量的自相关特征研究空间随机场性质的一种统计理论。它分为三个部分：（1）结构分析理论（2）克立格插值理论（插值理论）（3）条件模拟理论58地质统计学的核心概念：空间自相关。空间两个随机变量的相关性大小可以用协方差函数衡量，协方差是指两个随机变量X，Y的二阶混合中心矩：)()()()]()][([),(yExExyEyEyxExEyxCov空间插值原理59空间随机变量Z(x)的两点x和x+h处两个随机变量z(x)和z(x+h)的二阶混合中心矩，称为自协方差函数或简称协方差函数。)]}([)()]}{([)({)}(),({hxzEhxzxzExzEhxzxzCov空间插值原理60计算下列两组随机变量对之间的协方差：{1,2,3};{3,5,10},{1,2,3};{3,4,5},计算距离间隔为1的条件下随机变量{2,3,5,4,3,4}的自协方差。7/32/3空间插值原理61hC(h)地质统计学原理自协方差函数0.001.002.003.004.005.006.007.008.009.000.001.002.003.004.005.006.007.000.001.002.003.004.005.006.007.008.009.000.001.002.003.004.005.006.007.00空间插值计算63地质统计学原理预习建议：复习概率统计、线性代数和随机过程的有关概念和理论。阅读大纲中的参考文献。熟悉Surfer软件。64空间数据挖掘基本理论空间数据挖掘是指利用空间统计、人工智能、机器学习、关联分析、可视化分析等技术从空间数据库中发现知识的过程。65数据挖掘是现代信息社会的产物，其目的是为了解决当前空间数据的指数级数增长的趋势与数据处理方法不足之间的矛盾。基本问题：“求同存异”空间数据挖掘基本理论66空间采样