這是一個關于空間數據類型分析PPT，包括了空間對象的特征值，空間關系分析，空間查詢，空間統(tǒng)計分析，空間插值，空間數據挖掘等內容�？臻g分布類型分布密度的含義：指單位分布區(qū)域內的分布對象的數量。例：1.某地區(qū)汽車加油站的密度＝加油站數/總公里路程 2.某地區(qū)森林覆蓋率＝森林面積/地區(qū)總面積 3.某省人口密度＝人口數/該省總面積質心的含義：質心可概略表示分布總體的位置,是目標保持均勻分布的平衡點，可通過對目標坐標值加權平均求得。計算公式：點模式: 點模式的空間分布是一種比較常見的狀態(tài)，如不同區(qū)域內的人口、房屋、城市分布，油田區(qū)的油井分布等。通常，點模式的描述參數有分布密度、分布中心、分布軸線、離散度等。點群類型指標：樣方的統(tǒng)計量x2 點群類型指標：最近鄰指數R含義：網絡測度指標：對于任何一個網絡圖，都存在著三種共同的基礎指標： ① 連線（邊或�。�數目m；② 結點（頂點）數目n；③ 網絡中，亞網圖的數目p。由它們可以產生如下幾個更為一般性的測度指標：網絡測度指標：（1）β指數含義：β指數——線點率，是網絡內每一個節(jié)點的平均連線數目，歡迎點擊下載空間數據類型分析PPT。

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空間分布類型分布密度的含義：指單位分布區(qū)域內的分布對象的數量。例： 1.某地區(qū)汽車加油站的密度＝加油站數/總公里路程 2.某地區(qū)森林覆蓋率＝森林面積/地區(qū)總面積 3.某省人口密度＝人口數/該省總面積質心的含義：質心可概略表示分布總體的位置，是目標保持均勻分布的平衡點，可通過對目標坐標值加權平均求得。計算公式：點模式: 點模式的空間分布是一種比較常見的狀態(tài)，如不同區(qū)域內的人口、房屋、城市分布，油田區(qū)的油井分布等。通常，點模式的描述參數有分布密度、分布中心、分布軸線、離散度等。點群類型指標：樣方的統(tǒng)計量x2 點群類型指標：最近鄰指數R含義：網絡測度指標：對于任何一個網絡圖，都存在著三種共同的基礎指標： ① 連線（邊或�。�數目m； ② 結點（頂點）數目n；③ 網絡中，亞網圖的數目p。由它們可以產生如下幾個更為一般性的測度指標：網絡測度指標：（1）β指數含義： β指數——線點率，是網絡內每一個節(jié)點的平均連線數目。網絡測度指標： (2) a 指數含義：網絡測度指標： (3) γ指數含義： 1 鄰近度分析 2 網絡分析 3 疊置分析 鄰近度（Proximity）描述了地理空間中兩個地物距離相近的程度，其確定是空間分析的一個重要手段。 距離緩沖區(qū)分析泰森多邊形分析 鄰域半徑R即緩沖距離（寬度），是緩沖區(qū)分析的主要數量指標，可以是常數或變量。 柵格數據緩沖區(qū)的建立方法(*) 網絡分析含義(*)： 是指由點集合V和V中點與點之間的連線的集合E構成的二元組（V， E）。V 中的元素稱為結點，E 中的元素稱為邊。 圖論中所研究的圖是由實際問題抽象出來的邏輯關系圖，圖中點和線的位置與曲直無關緊要，點的多少和每條線是連接哪些點才是關鍵。 兩個端點重合的邊稱為環(huán)。如果有兩條邊的端點是同一對頂點，則稱這兩條邊為(多)重邊。既沒有環(huán)也沒有重邊的圖，稱為簡單圖。如果圖中的邊是有向的，則稱為有向圖，其中的邊叫做弧。在無向圖中，首尾相接的一串邊的集合叫做路。如果一個圖中，任意兩個結點之間都存在一個路，則稱之為連通圖。起點和終點為同一個結點的路稱為回路（或圈）。如果一個連通圖中不存在任何回路，則稱為樹。任意一個連通圖，去掉一些邊后形成的樹叫做連通圖的生成樹。 給定一個圖，圖中的每一條邊賦以一個實數，稱這種數為邊的權數，稱這種圖為賦權圖。賦以權數的有向圖稱為賦權有向圖，也可稱之為網絡。 關聯(lián)矩陣 中，每行對應圖的一個節(jié)點，每列對應圖的一條弧。如果一個節(jié)點是一條弧的起點，則關聯(lián)矩陣中對應的元素為1；如果一個節(jié)點是一條弧的終點，則關聯(lián)矩陣中對應的元素為–1；如果一個節(jié)點與一條弧不關聯(lián)，則關聯(lián)矩陣中對應的元素為0。 鄰接矩陣 用來表示圖中任意兩點間的鄰接關系及其權值。如果兩點間有一條弧，則鄰接矩陣中對應的元素為 1；否則為 0（也可用∞表示兩點間無任何連接關系），鄰接矩陣為對稱矩陣。對于加權圖的鄰接矩陣表示，一條弧所對應的元素不再是1，而是相應的權值。 最佳路徑分析也稱最優(yōu)路徑分析，以最短路徑分析為主。這里“最佳”包含很多含義，不僅指一般地理意義上的距離最短，還可以是成本最少、耗費時間最短、資源流量（容量）最大、線路利用率最高等標準。無論判斷標準和實際問題中的約束條件如何變化，其核心實現(xiàn)方法都是最短路徑算法。 Dijkstra算法: Dijkstra算法描述: Dijkstra算法描述: Dijkstra算法描述: Dijkstra算法描述: Dijkstra算法描述: 疊置分析含義： 按疊置分析中輸入數據層的不同，矢量圖層疊置又可以分為三種類型： 按疊置分析中輸入數據層的不同，矢量圖層疊置又可以分為三種類型：空間多邊形疊置(UNION 并集) 空間多邊形疊置(INTERSECT 交集) 空間多邊形疊置(IDENTITY 交補集) 2）點與多邊形疊置 3)線與多邊形疊置 4)柵格圖層疊置 4)柵格圖層疊置 4)柵格圖層疊置 空間查詢主要包括: 圖形查屬性、屬性查圖形、圖形與屬性混合查詢等。 百度地圖上查詢電子科技大學清水河校區(qū) 點查詢含義： 屬性查詢 SQL查詢 GIS軟件通常支持標準的SQL查詢語言。標準SQL查詢語言是 Select 需顯示的屬性項 From 屬性表 Where 條件 or 條件 and 條件 屬性查詢 SQL查詢 空間統(tǒng)計分析，即空間數據（Spatial Data）的統(tǒng)計分析，其核心就是認識與地理位置相關的數據間的空間依賴、空間關聯(lián)或空間自相關，通過空間位置建立數據間的統(tǒng)計關系。 1相關分析 空間要素之間的相關性分析的任務是揭示空間要素之間相互關系的密切程度�？臻g要素之間相互關系的密切程度的測定，主要是通過對各種相關系數的計算和檢驗來完成。 1 相關分析 線性相關分析：研究兩個變量間線性關系的程度。用相關系數r來描述。 　　正相關：如果x，y變化的方向一致，如身高與體重的關系，r>0；一般地， 　　 ·|r|>0.95 存在顯著性相關； 　　 ·|r|≥0.8 高度相關； 　　 ·|r|<0.3 關系極弱，認為不相關。 　　 偏相關分析偏相關分析：研究兩個變量之間的線性相關關系時，控制可能對其產生影響的變量。如控制年齡和工作經驗的影響，估計工資收入與受教育水平之間的相關關系。相關分析能夠檢驗兩個變量的相關程度，并通過相關系數的正負號判斷相關的方向。 2 回歸分析含義：回歸分析（regression analysis)是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統(tǒng)計分析方法�；貧w分析按照涉及的自變量的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變量和因變量之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。 主成分分析是把原來多個變量化為少數幾個綜合指標的一種統(tǒng)計分析方法，從數學角度來看，這是一種降維處理技術。假定有n個地理樣本，每個樣本共有p個變量描述，這樣就構成了一個n×p階的地理數據矩陣： 如何從這么多變量的數據中抓住地理事物的內在規(guī)律性呢？最簡單的形式就是取原來變量指標的線性組合，適當調整組合系數，使新的變量指標之間相互獨立且代表性最好。如果記原來的變量指標為x1，x2，…，xp，它們的綜合指標——新變量指標為z1，z2，…，zm（m≤p)。則 這樣決定的新變量指標z1，z2，…，zm分別稱為原變量指標x1，x2，…，xp的第一，第二，…，第m主成分。其中，z1在總方差中占的比例最大，z2，z3，…，zm的方差依次遞減。在實際問題的分析中，常挑選前幾個最大的主成分，這樣既減少了變量的數目，又抓住了主要矛盾，簡化了變量之間的關系。 為什么要有空間數據倉庫？ 什么是空間數據倉庫？空間數據倉庫與空間數據庫什么是空間數據挖掘？或者稱為“從空間數據庫中發(fā)現(xiàn)知識”（knowledge discovery from Spatial Database），是指從空間數據庫中提取隱含的、用戶感興趣的空間或非空間的模式和普遍特征的過程。空間數據挖掘與知識發(fā)現(xiàn)的關系空間數據挖掘與OLAP的關系一種觀點，認為OLAP和數據挖掘是不交的。OLAP是數據匯總/聚集工具，它幫助簡化數據分析；而數據挖掘自動發(fā)現(xiàn)隱藏在大量數據中的隱含模式和有趣知識。OLAP工具的目標是簡化和支持交互數據分析，而數據挖掘的目標是盡可能自動處理，盡管允許用戶指導這一過程。 空間數據挖掘與OLAP的關系另一種更廣泛的觀點可能被接受：數據挖掘包含數據描述和數據建模。由于OLAP系統(tǒng)可以提供數據倉庫中數據的一般描述，OLAP的功能基本上是用戶指揮的匯總和比較。這些盡管有限，但都是數據挖掘功能。同樣根據這種觀點，數據挖掘要比簡單的OLAP操作寬得多，因為它不僅執(zhí)行數據匯總和比較，而且執(zhí)行關聯(lián)，分類，預測，聚類，時間序列分析和其他數據分析任務�？臻g數據挖掘的方法具體方法： 1. 空間分析方法 2. 統(tǒng)計分析方法 3. 歸納學習方法 4. 聚類與分類方法 5. 可視化方法 6. 粗集方法 7. 云理論 8. 空間特征和趨勢探測方法 9. 數字地圖圖像分析和模式識別方法 10. 探測性的數據分析方法 11. 遺傳算法 12. 模糊邏輯 13. 最近鄰技術 GIS中數據挖掘的過程（1）根據一定的主題要求及相關背景知識，從現(xiàn)有的分布式空間數據庫中提取數據并進行分析和處理，形成空間數據倉庫；（2）根據確定的任務，選擇合適的數據挖掘算法，包括合適的數據模型和參數，從空間數據倉庫中挖掘用戶所需要的知識信息； GIS中數據挖掘的過程（3）對挖掘的知識進行評價，首先對其進行一致性檢查，以確定本次挖掘的知識與以前挖掘的知識是否相互抵觸。其次，判斷受挖掘的知識是否滿足要求，以決定是否重復挖掘或者反復挖掘，從而獲取更加有效的知識信息；（4）對挖掘所得到的知識信息，通過特定的生動形象的可視化表達工具，以用戶能夠全面理解的方式呈現(xiàn)給用戶。 點、線、面、體4類空間對象各自具有不同的幾何形態(tài)，可以用哪些不同的評價指標來衡量？矢量數據結構線段長度的計算公式是什么？柵格數據結構線狀地物的長度是如何計算的？曲率的計算公式是什么？多邊形面積（無空洞）的計算公式是什么？試計算下圖的歐拉數？ 試計算正方形和圓的形狀系數？質心的計算公式是什么？最近鄰指數R有何意義？ α指數有何意義？ γ指數有何意義？試寫出下圖（有向圖）的關聯(lián)矩陣與鄰接矩陣。 緩沖區(qū)分析的基本思想的是什么？請描述Dijkstra算法？如下圖，試列表寫出Dijkstra算法從源點V0到各終點的距離值和最短路徑的求解過程。 如上圖，空間多邊形疊和(IDENTITY 交補集)結果是什么？ 主成分分析的基本原理是什么？加權移動平均法的原理是什么？ 與點克里金插值法相比，塊克里金插值有何優(yōu)點?Bpk紅軟基地

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