空间分析的过程与应用.ppt

1、1,空间分析的过程与应用,地理信息系统原理,2,一、空间决策支持,1.空间分析与空间决策支持空间分析是地理信息系统技术的核心，根据空间分析的智能化程度，可以将空间分析划分为一般空间分析、空间决策支持、智能空间决策支持。,地理信息系统原理,3,一、空间决策支持,（1） 一般空间分析 一般空间分析方法在一些常用的GIS软件中，如ARC/INFO，ARCVIEW，GEOSTAR等，都具有这些空间分析的功能。主要包括叠置分析、缓冲区分析、网络分析、空间插值等。 应用这些一般的空间分析功能模块进行空间分析时，通常同时运用多种空间分析操作。因此，设计高效率的空间分析过程将十分有利于问题的解决，一般步骤是：

2、,地理信息系统原理,4,一、空间决策支持,步骤1：建立分析目的和标准 分析目的是用户打算利用地理数据库回答什么问题，而标准是将如何利用GIS来回答这些问题。 例如，某项研究的目的是确定适合建造一个新公园的位置，公园的位置必须是从主要公路上容易到达的，但又不能太靠近公路等。而满足这些目的的标准，应该可以表述成用一系列的空间查询语句来进行分析的格式。对每个标准可以利用缓冲区分析、叠置分析等空间分析操作进行分析，然后对分析结果进行评价。 步骤2：准备空间操作的数据 确定和准备空间分析中所要用到的数据，包括空间数据和属性数据。数据准备要求因研究对象不同而异，在进行分析之前，对数据准备进行全面的考察将有

3、助于用户有效地完成分析工作。,地理信息系统原理,5,一、空间决策支持,步骤3：进行空间分析操作 这一步骤是地理信息系统所特有的。正是利用这一步骤产生了用于分析的空间关系。空间分析操作包括缓冲区分析、拓扑叠加分析、特征抽取以及特征合并等。每个空间分析操作都将产生分析所需的新信息。为了得到符合要求的数据，可能需要进行多种操作。 步骤4：准备表格分析的数据 大多数分析都要求利用空间操作得到一个最终图层（Coverage）或一组图层（Coverages）。 一旦产生了最终的图层（Coverage），就必须准备用于分析的数据，包括空间数据和描述数据。 步骤5：进行表格分析 利用逻辑表达式和算术表达式，对

4、步骤3中进行空间操作所获得的新属性关系进行分析。,地理信息系统原理,6,一、空间决策支持,步骤6：结果的评价和解释 通过表格分析后获得了一个结果，必须对这个分析结果进行评价，以确定其有效性。 步骤7：如有需要，改进分析 考虑到分析还具有某些局限性和缺点以后，可以决定改进分析。 步骤8：产生分析结果的最终地图和表格报告 以最有效而又可靠的方法输出分析结果。可以利用GIS软件提供的地图输出模块产生地图，利用属性数据处理模块产生表格和报告。,地理信息系统原理,7,一、空间决策支持,（2）空间决策支持 空间决策支持是应用各种空间分析手段对空间数据进行处理，以提取出隐含于空间数据中的某些事实和关系，并以

5、图形和文字的形式直观地加以表达，为现实世界中的各种应用提供科学、合理的支持。 由于空间分析手段直接融合了数据的空间定位能力，并能够充分利用数据的现势性特点，因此，其提供的决策支持将更加符合客观现实，更具合理性。 目前，尽管各种商业软件不断推出，各种应用于空间的商业化手段也日臻完善，但是由于用户的目的是千变万化的，不能用一种定式加以限制，因此，提出一种完全封装的，高度智能的通用软件是不现实的。目前，更多的空间决策手段则是利用现有软件提供的某些空间分析工具，按照用户意图，开发合理的决策模型，以实现决策支持。,地理信息系统原理,8,一、空间决策支持,空间决策支持一般需要以下过程： （1）确定目标 根

6、据用户的要求，确定用户的最终实现目标，并对目标性质进行分类，初步认识目标。 （2）建立模型 建立分析的运作模型及定量模型。前者可以不考虑用户的实际运作过程；后者则可以参照用户实际工作模型，结合数据的空间特点，形成定量分析模型。 （3）寻求空间分析手段 结合以上分析结果，逐步分解细节，寻求空间分析手段，对各种可能的分析手段进行分析，确定可行性的分析过程，尤其应注意空间数据的有效连接，最后形成分析结果，提交用户使用。,地理信息系统原理,9,一、空间决策支持,（4）结果评价 空间分析结果的合理性，直接影响到决策支持的效果。合理可靠的结果会对决策起到推动和促进作用，并起到事半功倍的效果。但是，如果结果

7、不合理，甚至错误的分析结果会导致决策的失误乃至失败，从而导致不可预见的后果。因此，应对空间分析结果进行评价，确定结果的合理性和可靠性。 空间决策支持经常用于诸如最佳路径、选址、定位分析、资源分配等，经常与空间数据发生关系的领域，通过对这些应用领域的延伸，还可用于其它的某些社会或经济的部门。 可以看出，空间决策支持与一般空间分析的区别表现在空间决策支持应用了多种分析运作模型和分析定量模型，可以认为空间决策支持比一般的空间分析具有更多的智能处理功能。,地理信息系统原理,10,一、空间决策支持,下面一个具体的实例详细说明空间决策支持的一般过程： 1问题提出 在某地建立一个国家森林旅游点，参考一定的旅

8、游条件，在1：2.5万地图上确定出旅游点的范围，并绘制成图，最后提交决策者参考。 2数据源 建立一个国家森林旅游点所需要的空间数据： D1：公路及铁路分布图（1：2.5万）线状图 D2：森林服务权属图（1：2.5万）面状地图 D3：城镇行政区划图（1：2.5万）面状图,地理信息系统原理,11,一、空间决策支持,3所实现的GIS功能 属性重分类 面状边界消除与合并 缓冲区生成 拓扑叠加 面积量测 中心点计算及叠加 绘图输出 生成报表,地理信息系统原理,12,一、空间决策支持,4具体操作步骤 （1）根据森林权属数据将面状地物分成林地与非林地两大类。 （2）消除同一属性值为林地或非林地的相邻多边形的

9、边界并加以合并。 （3）在所有公路或铁路周围生成0.5km、1.0km宽的缓冲区，并分别赋属性值。 （4）拓扑叠加（2），（3），生成新图层，并连接属性信息，得到具有下列属性的多边形： 林地、非林地； 0.5km内，0.5km外且1.0km范围以内的区域； 1.0km范围以外的区域；（5）拓扑叠加城镇边界图，得到市区、非市区属性，并添加到步骤（4）所得到的属性表中。,地理信息系统原理,13,一、空间决策支持,（6）得到重新分类的面状地物图，其属性组合可能存在以下类型： （7）消除并合并步骤（6）所得到的同类多边形边界。 （8）量算步骤（7）所得到的多边形的面积。 （9）依据面积约束条件，对以下

10、C类多边形再分类： （10）计算多边形中心，并累计多边形的编号。 （11）叠加绘出（10）所赋予的计数值的分类多边形、交通图、行政区划图。 （12）统计输出分类多边形的面积、属性资料。,地理信息系统原理,14,一、空间决策支持,（3 ）智能空间决策支持 专家系统壳（Shell）是该系统的核心，也可以单独作为专家系统开发工具，直接控制着SDSS的控制流和对外交流的元知识，以及非结构化空间知识的推理机。它是SDSS的大脑。 为使用空间和非空间数据，专家系统壳有一个与外部数据库的接口，包括GIS，关系数据库和遥感信息系统。 模型管理系统管理和处理程式化知识，包括算法、统计程序和数学模型，它也有一个与

11、专家系统壳的接口，可以通过专家系统壳的元知识进行调用。,地理信息系统原理,15,一、空间决策支持,2 空间决策支持系统 空间决策支持系统（Spatial Decision Support System，SDSS）作为一个新兴科学技术领域，在已有地理信息系统和决策支持系统（DSS）基础上就应运而生了，并在国内外引起了越来越广泛的关注与重视。,地理信息系统原理,16,一、空间决策支持,（1） 空间决策过程的复杂性 决策是一个决策者为达到特定的目的，在一定的约束条件下，选择最优方案的过程。使用一定的决策准则表示一般化决策问题，可以包括以下几个构成部分： 1）方案集合：可供选择的决策方案集合，计为A。

12、 2）状态集合：决策问题所处的外界环境，称之为状态。系统所有可能的状态，称为状态集合，计为Q。 3）损益函数：这是决策分析中的一个重要概念。在决策问题中，如果采用策略a（aA），假定系统状态出现q（qQ），系统收益W=（a，q）。 4）目标函数（决策准则）：计为F。 损益函数只是系统的实际收益情况，但没给出收益的评价标准，即“抉择”时的优化准则。抉择准则对于不同的决策者、问题、方法都是不同的，它最终决定了方案的形成。,地理信息系统原理,17,一、空间决策支持,可以将一个决策问题计为： Udm=F,A,Q,W 其中，F为目标函数或抉择准则，A为候选方案集，Q为状态集W为损益函数。 决策学常规方法

13、用于解决普通决策问题，这类问题满足以下条件： 1） 存在决策者希望达到的明确目标； 2）存在可供决策者选择且可以明确组分的候选方案； 3）存在不受决策者控制的系统状态，系统状态集与候选方案集相互独立；4）损益值可以精确量化，A，Q均为可数集合。,地理信息系统原理,18,一、空间决策支持,（2） 空间决策支持系统的分类 空间决策支持系统（SDSS）的分类可以从它的功能特点、技术水平和体系结构等不同的角度进行。 根据系统的功能特点，SDSS可以分为通用开发平台、专用软件工具和具体应用系统3大类； 根据技术水平，SDSS可以分为地理信息系统、空间决策支持系统和空间群决策支持系统3个层次； 根据系统的

14、体系结构，SDSS可以分为单机系统和网络系统两种类型。,地理信息系统原理,19,一、空间决策支持,（3） 空间决策支持系统的一般构建方法 SDSSP主要的作用如下： 1）它由SDSS专用工具、应用系统以及决策方案的基本软件工具模块组成，用户能够方便、灵活、自主和高效地生成各种SDSS专用工具，而基本模块是一种完全独立于任何具体决策应用任务之外的通用开发工具系统。 2）它是能根据用户的具体需要，通过框架流程图或集成语言程序运作方式，调用系统中的模型、数据、工具、知识等资源，生成、比较和选择多种决策方案，提供给用户决策支持的信息系统。 3）它是能把自己的各个组成部分以不同的布局安排和组合方式，在由

15、客户端控制系统、模型库服务器、数据库服务器组成的多用户、分布式的异构环境里运行服务，实现模型等资源共享的网络系统。,地理信息系统原理,20,一、空间决策支持,（4） 空间决策支持系统的功能 通常空间决策支持系统包括以下功能： 1）不同数据源的空间和非空间数据的获取、输入和存储； 2）复杂空间数据结构和空间关系表示方法，适于数据查询、检索、分析和显示； 3）灵活的集成程序式空间知识（数学模型、空间统计）和数据的处理功能； 4）灵活的功能修改和扩充机制； 5）友好的人机交互界面； 6）提供决策需要的多种输出； 7）提供非结构化空间知识的形式化表达方法； 8）提供基于领域专家知识的推理机制； 9）提

16、供自动获取知识或自学习功能； 10）提供基于空间信息、描述性知识、程式化知识的智能控制机制。,地理信息系统原理,21,一、空间决策支持,3 空间决策支持系统的相关技术 （1） 决策支持系统技术 决策支持系统（DSS，Decision Support System） 是辅助决策者通过数据、模型、知识以人机交互方式，进行决策的计算机应用系统。 它起始于管理信息系统（MIS，Management Information System），在MIS的基础上增加了非结构化问题处理模块，模型计算和各种方法，以解决结构化、非结构化和半结构化决策问题。,地理信息系统原理,22,一、空间决策支持,（2） 专家系统

17、技术 人工智能的目的是用计算机模拟人类，如模拟人类的动作、视觉、听觉、人类大脑以及人类的语言等。 专家系统是人工智能在信息系统中的具体应用，它是一个智能计算机程序系统，内部存储大量专家水平的某个领域知识与经验，决策者利用专家的知识和经验可以解决相关领域的问题。,地理信息系统原理,23,一、空间决策支持,知识库 知识库用于存取和管理专家知识和经验，供推理机利用，具有知识存储、检索、编辑、增删、修改和扩充功能。 数据库 用来存取系统推理过程中用到的控制信息，中间假设和中间结果。 推理机 用于利用知识进行推理，求解专门问题，具有启发推理、算法推理；正向、反向或双向推理；串行或并行推理等功能。 解释器

18、 解释器用于作为专家系统与用户的“人-机”接口，其功能是向用户解释系统的行为，包括： 咨询理解：对用户咨询进行“理解”，将用户输入的提问及有关事实、数据和条件转换为推理机可接受的信息。 结论解释：向用户输出推理的结论或答案，并且根据用户需要对推理过程进行解释，给出结论的可信度估计。 5）知识获取器 知识获取是专家系统与专家的“界面”。,地理信息系统原理,24,一、空间决策支持,（3） 空间知识的表达和推理 知识的表达和推理是利用人工智能技术建立一个信息系统时需要考虑的主要问题。 因此，任何一个智能系统都应该具有一个知识库，在知识库中存储与问题领域和问题的相互关系相关的事实和概念。智能系统同时应

19、该具有一个推理机制，能够处理知识库中的符号，并且能够从显示表达的知识中抽取出隐含的知识。,地理信息系统原理,25,一、空间决策支持,知识表达的形式体系包括以下几个部分：表达领域知识的结构，知识表达语言和推理机制。 知识的表示就是知识的形式化，就是研究用机器表示知识的可行的、有效的、通用的原则和方法。目前常用的知识表示方法有：命题逻辑和谓词逻辑、产生式规则、语义网络法、框架表示法、与或图法、过程表示法、黑板结构、Petri网络法、神经网络等。,地理信息系统原理,26,一、空间决策支持,（4） 空间数据仓库 公认的数据仓库之父W.H.Inmon将数据仓库定义为“数据仓库是面向主题的、集成的、时变的

20、、非易失的并且随时间而变化的数据集合”， 面向主题的：数据仓库围绕一些主题，如顾客、供应商、产品和销售组织。集成的：通常，构造数据仓库是将多种数据源，如关系数据库、一般文件和联机事务处理记录，集成在一起进行存储。使用数据清理和数据集成技术，确保命名约定、编码结构、属性度量等的一致性。时变的：数据存储从历史的角度（例如过去5-10年）提供信息。数据仓库中的关键结构，隐式或显示地包含时间元素。 非易失的： 是指数据保持不变，按计划添加新数据，但是依据规则，原数据不会丢失。,地理信息系统原理,27,一、空间决策支持,（5） 空间数据挖掘与知识发现 空间数据挖掘（Spatial Data Mining

21、，简称SDM），或称从空间数据库中发现知识（Knowledge Discovery from Spatial Database），是指从空间数据库中提取用户感兴趣的空间模式与特征、空间与非空间数据的普遍关系及其它一些隐含在数据库中的普遍数据特征。 1、从空间数据库中可发现的知识及应用 由于GIS数据库是空间数据库的主要类型，并且从GIS数据库中发现的知识类型及知识发现方法可以涵盖其它类型的空间数据库。,地理信息系统原理,28,一、空间决策支持,从GIS数据库中可以发现的主要知识类型有：（1）普遍的几何知识 它是指某类目标的数量、大小、形态特征等普遍的几何特征。计算和统计空间目标几何特征量的最小

22、值、最大值、均值、方差、众数等，还可统计特征量的直方图。在足够多样本的情况下，直方图数据可转换为先验概率使用。在此基础上，可根据背景知识归纳出高水平的普遍几何知识。 （2）空间分布规律 它是指目标在地理空间的分布规律，分成垂直向、水平向，以及垂直向和水平向的联合分布规律。垂直向分布即地物沿高程带的分布，如植被沿高程带的分布规律、植被沿坡度坡向分布规律等；水平向分布是指地物在平面区域的分布规律，如不同区域农作物的差异、公用设施的城乡差异等；垂直向和水平向的联合分布即不同的区域中地物沿高程的分布规律。,地理信息系统原理,29,一、空间决策支持,（3）空间关联规则 它是空间目标之间相邻、相连、共生、

23、包含等空间关联规则。例如，村落与道路相连，道路与河流的交叉处是桥梁等。 （4）空间聚类规则 空间聚类规则，或空间分类规则，是特征相近的空间目标聚类成上一级类的规则，可用于GIS的空间概括和综合。例如，将距离很近的散布居民点聚类成居民区。 （5）空间特征规则 它是某类或几类空间目标的几何与属性的普遍特征，即对共性的描述。普遍的几何知识属于空间特征规则的一类，由于它在遥感影像解译中的作用十分重要，所以分离出来单独作为一类知识。,地理信息系统原理,30,一、空间决策支持,（6）空间区分规则 它指两类或多类目标之间的几何或属性的不同特征，即可以区分不同类目标的特征。 （7）空间演变规则 若GIS数据库

24、是时空数据库或GIS数据库中，存有同一地区多个时间数据的快照，则可以发现空间演变规则。空间演变规则是空间目标依时间的变化规则，即哪些地区易变，哪些地区不易变，哪些目标易变以及怎样变，哪些目标固定不变。 （8）面向对象的知识 它是指某类复杂对象的子类构成的普遍特征知识。,地理信息系统原理,31,一、空间决策支持,从GIS数据库中发现的知识，可有下面两大方面的应用： （1）GIS智能化分析。SDM获取的知识同现有GIS分析工具获取的信息相比，更加概括、精练，并且发现使用现有GIS分析工具无法获取的隐含模式和规律，因此，SDM本身就是GIS智能化分析工具，也是构成GIS专家系统和决策支持系统的重要工

25、具。 （2）在遥感影像解译中的应用。用于遥感影像解译中的约束、辅助、引导，解决同谱异物、同物异谱问题，减少分类识别的疑义度，提高解译的可靠性、精度和速度。SDM是建立遥感影像理解专家系统知识获取的重要技术手段和工具，遥感影像解译的结果又可更新GIS数据库。因此，SDM技术将会促进遥感与GIS的智能化集成。,地理信息系统原理,32,一、空间决策支持,2、空间数据挖掘与知识发现的方法 DM和KDD是多学科和多种技术交叉综合的新领域，它综合了机器学习、数据库、专家系统、模式识别、统计、管理信息系统、基于知识的系统、可视化等领域的有关技术，因而数据挖掘与知识发现方法是丰富多彩的。针对空间数据库的特点，

26、存在下列可采用的空间数据挖掘与知识发现方法： （1）统计方法 统计方法一直是分析空间数据的常用方法，适用于数值型数据。有着较强的理论基础，拥有大量的算法，可有效地处理数值型数据。这类方法有时需要数据满足统计不相关假设，但是，很多情况下这种假设在空间数据库中难以满足，另外，统计方法难以处理非数值型数据。应用统计方法需要有领域知识和统计知识，一般由具有统计经验的领域专家来完成。,地理信息系统原理,33,一、空间决策支持,（2）归纳方法 即对数据进行概括和综合，归纳出高层次的模式或特征。归纳法一般需要背景知识，常以概念树的形式给出。在GIS数据库中，有属性概念树和空间关系概念树两类。背景知识由用户提

27、供，在有些情况下，也可以作为知识发现任务的一部分自动获取。 （3）聚类方法 聚类分析方法按一定的距离和相似性测度将数据分成一系列相互区分的组，它与归纳法不同之处：在于不需要背景知识而直接发现一些有意义的结构与模式。经典统计学中的聚类方法对属性数据库中的大数据量存在速度慢、效率低的问题，对图形数据库应发展空间聚类方法。,地理信息系统原理,34,一、空间决策支持,（4）空间分析方法 空间分析方法可采用拓扑结构分析、空间缓冲区分析及距离分析、叠置分析等方法，旨在发现目标在空间上的相连、相邻和共生等关联关系。 （5）探测性的数据分析 探测性的数据分析（简称EDA），采用动态统计图形和动态链接窗口技术，

28、将数据及其统计特征显示出来，可发现数据中非直观的数据特征及异常数据。EDA与空间分析（Spatial Analysis）相结合，构成探测性的空间分析（ESA）。EDA和ESA技术在知识发现中用于选取感兴趣的数据子集，即数据聚焦，并可初步发现隐含在数据中的某些特征和规律。,地理信息系统原理,35,一、空间决策支持,（6）粗糙集方法 粗糙集理论为GIS的属性分析和知识发现开辟了一条新途径，可用于GIS数据库属性表的一致性分析、属性的重要性、属性依赖、属性表简化、最小决策和分类算法生成等。 粗糙集方法与其它知识发现方法相结合，可以在GIS数据库中数据不确定情况下获取多种知识。例如，在经过统计和归纳，

29、从原始数据得到普遍化数据的基础上，粗糙集用于普遍化数据的进一步简化和最小决策算法生成，使得在保持普遍化数据内涵的前提下，最大限度地精练知识。,地理信息系统原理,36,一、空间决策支持,（7）云理论 这是由李德毅博士提出的用于处理不确定性的一种新理论，由云模型、不确定推理和云变换三大支持构成。云理论将模糊性和随机性结合起来，解决了作为模糊集理论基石的隶属函数概念的固有缺陷，为KDD中定量与定性相结合的处理方法奠定了基础。 （8）图像分析和模式识别 空间数据库中含有大量的图形图像数据，一些行之有效的图形分析和模式识别方法可直接用于发现知识，或作为其它知识发现方法的预处理手段。,地理信息系统原理,3

30、7,一、空间决策支持,（9）概念格方法 概念格，又叫形式概念分析，是近年来获得飞速发展的数据分析的有力工具。 形式概念分析是一种用数学公式明确表示人类对概念理解的集合理论模型，用来研究特定领域内，可能存在的概念的几何结构、概念格形式。 形式概念分析提供了一种支持数据分析的有效工具，它的每个结点为一个形式概念，由两部分组成：外延，即概念所覆盖的实例；内涵，即概念的描述，该概念覆盖实例的共同特征。 另外，概念格通过Hasse图生动和简洁地体现了这些概念之间的泛化和特化关系。 因此，概念格被认为是进行数据分析的有力工具。,地理信息系统原理,38,一、空间决策支持,3、空间知识发现系统的结构及开发方法

31、用户发出知识发现命令，知识发现模块触发空间数据库管理模块，从空间数据库中获取感兴趣的数据，或称为与任务相关的数据；知识发现模块根据知识发现要求和领域知识从与任务相关的数据中发现知识；发现的知识要交互地反复进行才能得到最终满意的结果，所以，在启动知识发现模块之前，用户往往直接通过空间数据库管理模块交互地选取感兴趣地数据，用户看到可视化地查询和检索结果后，逐步细化感兴趣的数据，然后再开始知识发现过程。,地理信息系统原理,39,一、空间决策支持,在开发知识发现系统时，有两个重要的问题需要考虑并做出选择： （1）自发地发现还是根据用户地命令发现。自发地发现会得到大量不感兴趣的知识，而且效率很低，根据用

32、户命令执行则发现的效率高、速度快，结果符合要求。一般应采用交互的方式，对于专用的知识发现系统可采用自发的方式。 （2）KDD系统如何管理数据库，即KDD系统本身具有DBMS功能还是与外部DBMS系统相连。KDD系统本身具有DBMS的功能，系统整体运行效率高，缺点是软件开发工作量大，软件不易更新。KDD系统与外部DBMS系统结合使用，整体效率稍低，但开发工作量小，通用性好，易于及时吸收最新的数据库技术成果。由于GIS系统本身比较复杂，在开发SDM工具时应在GIS系统之上进行二次开发。,地理信息系统原理,40,一、空间决策支持,基于上述两个问题的考虑，文献提出了下列开发空间知识发现系统的建议： （

33、1）用通用GIS的二次开发工具及Visual Basic和Visual C+进行开发，采用ODBC标准及OLE、DLL编程技术提高软件的通用性和开放性，支持常用的标准数据格式。 （2）SDM系统可单独使用，也可作为插件软件附着在GIS系统之上使用，或者SDM系统本身就是未来智能化GIS系统的有机组成部分。 （3）知识发现算法可自动地执行，又要有较强地人机交互能力。 （4）用户可定义感兴趣的数据子集，提供背景知识，给定阈值，选择知识表达方式等。若不提供参数，则自动地按缺省参数执行。,地理信息系统原理,41,一、空间决策支持,4、空间数据挖掘发展方向探讨 在SDM的理论和方法方面，重要的研究方向有

34、： 背景知识概念树的自动生成； 不确定性情况下的数据挖掘； 递增式数据挖掘； 栅格矢量一体化数据挖掘； 多分辨率及多层次数据挖掘； 并行数据挖掘； 新算法和高效率算法的研究； 空间数据挖掘查询语言； 规则的可视化表达等等。,地理信息系统原理,42,二、GIS空间分析的应用,空间分析的具体应用领域包括城市规划与管理、厂址选择、水污染监测、洪水灾害分析、道路交通管理、地震灾害和损失估计、输电网管理、配电网管理、地形地貌分析、医疗卫生、军事等领域。,地理信息系统原理,43,二、GIS空间分析的应用,1空间分析在城市规划中的应用 城市规划中的GIS空间分析是指利用GIS的统计分析和制图功能，对城市规划

35、中含有空间信息（位置、形状、分布）的数据项进行统计、分类、比例计算，形成报表，同时绘制出相应图件的分析过程。 在可能条件下，利用多媒体技术形象和动态地反映地表实况，如遥感图像、地面摄影像片、录像片等均存入GIS内，规划人员需了解规划区现状时，GIS除显示统计数据、空间分布外，还显示这些地面情况，帮助规划人员身临其境地掌握现状资料。1）比较分析2）统计分析3）预测分析4）优化分析5）规划模拟,地理信息系统原理,44,二、GIS空间分析的应用,2 空间分析在地震灾害和损失估计中的应用 利用GIS的空间分析功能，分析地质构造、地形、地上建筑物等信息，模拟地震发生过程，估计地震引起的损失，并且可以分析

36、地震实际发生时的灾害严重程度的空间分布，帮助政府分配应急资源。1）估计地表震动灾害，应急指挥2）估计次生的地震灾害3）估计建筑物的损害4）估计可以用金钱衡量和不可以用金钱衡量的损失,地理信息系统原理,45,二、GIS空间分析的应用,3 空间分析在水污染监测中的应用水质污染是我国面临的最为严重的水环境问题之一，防治水质污染已成为我国环境保护的一项紧迫的任务。水环境污染防治问题涉及的区域范围广，数据量（空间数据和属性数据）大。进行水质污染管理和分析的另外一个突出的特点，就是必须借助大量的科学合理的水质模拟模型进行水质的预测和评价。因此，在利用GIS的空间分析技术进行水质污染监测时，必须充分利用这些

37、水质模型辅助GIS的空间分析。,地理信息系统原理,46,二、GIS空间分析的应用,地理信息系统原理,47,二、GIS空间分析的应用,4空间分析在矿产资源评价中的应用 以前，大多利用多元统计或其它数学方法，把各种地质现象离散化或数值化，对评价地区进行打分，来进行矿产资源的评价工作。 这种方法在我们的找矿工作中起到了一定的作用。但它有自己的局限性，它们是针对数值型数据而不是针对图形，因此难于与地质图件联系，而且在给地质现象打分的过程中，往往受人为因素的影响。 目前，GIS成为矿产资源评价的新技术，GIS提供了计算机辅助下对地质、地理、地球物理、地理化学和遥感（航片和卫片）等到多源地学登记处进行集成

38、管理、有效综合与分析的能力，成为改变传统矿产资源评价方法的有力依据。利用地质图件和相关资料，借助于GIS所提供的空间分析能力，充分利用图形要素和空间图形信息，进行矿产资源的评价工作。,地理信息系统原理,48,二、GIS空间分析的应用,5 空间分析在输电网的建设和管理中的应用输电网系统是电力系统重要的组成部分，它将发电厂、变电站、配电设备和电力用户联结成一个有机整体。输电网系统的运行情况直接影响电力系统的可靠性，关系到电力用户能否得到高质量的电能，因而，保证输电网系统的正常运行，对提高电力系统的可靠性、安全性具有重要作用，有利于提高管理的科学性、有效性和生产效率。输电网系统负责整个电网系统的电力

39、总量的规划、电力的分配，输电网拓扑网络的设计等。（1）数据输入、维护和业务处理（2）查询（3）图形管理（4）统计汇总及打印（5）最佳路径选择（6）实时状态监控（7）选线排位（8）分析和决策支持,地理信息系统原理,49,二、GIS空间分析的应用,6GIS在洪水灾害评估中的应用 数据库是洪水灾害损失评估的基础。洪水灾害损失评估数据库包括：（1）数字地形数据；（2）行政区划；（3）洪灾区的土地利用；（4）社会经济数据；（5）历史洪水损失数据；（6）水文气象数据库。评估模型为利用数据库的数据进行快速评估提供方法，这些模型包括受灾地区土地利用评估分析模型、受淹人口与房屋评估模型、受淹农作物损失估算模型、防洪抗灾辅助决策模型（包括洪灾行为的模拟模型、滞洪区洪水演进模型、避险迁安分析模型等）。,