GIS空间分析复习总结.docx

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1、第一章空间分析概念:GIS空间分析是从一个或多个空间数据图层获取信息的过程。空间分析是集空间数据分析和空间模拟于一体的技术,通过地理计算和空间表达挖掘潜在空间信息,以解决实际问题。空间分析在GIS中的地位与作用:空间分析是GIS的核心,也是核心功能,是GIS领域的理论性和技术性都很强的分支,是提升GIS的理论性十分重要的突破口,空间分析是地理信息系统的主要特征,是评价一个地理信息系统的主要指标之一。第二章空间分析的基本理论:空间关系理论,空间认知理论,空间推理理论,空间数据模型理论,地理信息机理理论,地理信息不确定性理论空间关系分类:顺

2、序关系:主要指目标间的方向关系,度量关系:主要是指目标间的距离关系,拓扑关系:指拓扑变换下的拓扑不变量()度量关系对空间数据的约束最强烈;顺序关系次之;拓扑关系最弱。空间度量关系:分为定量度量(空间指标量算,距离度量)和定性度量定量度量空间关系分析包括空间指标量算(距离、面积、坡度、人口密度等)和距离度量(距离)两大类拓扑空间关系:指拓扑变换下的拓扑不变量,如空间目标的相邻和连通关系,以及表示线段流向的关系。拓扑变换的条件:在原来图形的点与变换了图形的点之间存在着一一对应的关系,并且邻近的点还是邻近的点方向空间关系:源目标相对于参考目标

3、的顺序关系(方位)度量空间关系描述:欧氏距离:直线距离切比雪夫距离:最大距离马氏距离(曼哈顿距离):垂直距离大地测量距离:即球面上两点间的大圆距离曼哈顿距离:纬度差加上经度差拓扑空间关系描述:4元组模型:该模型将简单空间实体看作是边界点和内部点。构成的集合,4元组模型为由两个简单空间实体点集的边界与边界的交集、边界与内部的交集、内部与边界的交集、内部与内部的交集构成的2×2矩阵。9元组模型:9元组在4元组的基础上,在空间描述框架中引入空间实体的“补”的概念,将空间目标A表示为边界、内部和外部三个部分的集合。通过比较目标A与B的边界、内部

4、、外部之交集(空或非空),分析确定A、B间的空间拓扑关系。V9I模型:针对9元组模型中“补”的概念存在的重叠太大、空间实体定义方面的不足、不能描述空间邻近关系等缺陷。陈军等用Voronoi多边形取代9元组中的“补”重新定义9元组模型,并将其定义为V9I模型。还有RCC模型和空间代数模型方向空间关系描述:定量描述:a,方位角;b,象限角定性描述:1、锥形模型:仅适用于两个空间目标间的距离与空间目标的尺寸相比差别较大的情况2、最小约束矩形模型(MBR):利用两个目标间的MBR间的关系定义方向关系。3、二维字符串模型(2-DString),,

5、,,,,,,,,见书32页4、方向关系矩阵模型5、基于Voronoi图的方向关系模型见书32页基于点集拓扑学定义的九类常用方向关系:正东关系,正南关系,正西关系,正北关系,西北关系,东北关系,西南关系,东南关系,同一位置关系第三章空间数据的概念及表示方法概念:用来表示空间实体的位置、形状、大小及其分布特征诸多方面信息的数据,可以用来描述来自现实世界的目标,它具有定位、定性、时间、空间关系等特征。空间数据表达的概念模型(场模型、要素模型)场模型:将地理空间定义为由无数个点组成的连续平面。模拟具有一定空间内连续分布特点的现象。场模型表达:场

6、模型的表达使用近似方法。根据实际的精度需要,将需要存储的空间点数量,减少到计算机可以存储的范围内的过程。且每一种场模型必须定义一种离散化规则,使那些未知区域所有点的空间变量数值,可以由已知点的数值进行估计。方法:栅格模型(例如遥感影像)、DEM(数字高程模型)、TIN(不规则三角网)模型、空间插值模型和等高线模型。特征:1、空间结构特征和属性域,2、连续的,可微的,离散的,3、各向同行和各向异性,4、空间自相关P68~P69要素模型:地理要素模型只对地理实体的属性(包括空间属性和地理属性)及关系感兴趣。欧氏空间中的三类地物要素对象:点对

7、象:有特定位置,维数为零的物体线对象:维度为1的空间组分,有一系列坐标表示多边形对象/面状实体:由一封闭曲线加内点来表示,是对湖泊、岛屿、地块等一类对象的描述。P70~P73空间数据模型表达的两种方式及相关概念(栅格数据模型、矢量数据模型)栅格数据模型:属性明显,定位隐含获取方法:(1)手工网格法;(2)扫描数字化法;(3)影像;(4)数据结构转换法矢量数据模型:定位明显,属性隐含获取方法:(1)数字化法;(2)数据结构转换法;(3)野外测量;网络信息模型的概念:把地物抽象为链和节点,同时关注其间的连通关系,要考虑多个要素之间的影响和交

8、互。现象的精确形状并不重要,重要的是具体现象之间的距离或者阻力的度量。静态GIS和时空GIS的区别:静态GIS(StaticGIS):传统的地理信息系统应用只涉及地理信息的两个方面:空间维度和属性维度。时态

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