GIS空間分析與建模期末復(fù)習(xí)總結(jié)

1、空間分析與建模復(fù)習(xí)名詞解釋：空間分析 ：采用邏輯運(yùn)算、數(shù)理統(tǒng)計(jì)和代數(shù)運(yùn)算等數(shù)學(xué)方法，對(duì)空間目標(biāo)的位置、形態(tài)、分 布及空間關(guān)系進(jìn)行描述、 分析和建模， 以提取和挖掘地理空間目標(biāo)的隱含信息為 目標(biāo)，并進(jìn)一步輔助地理問題求解的空間決策支持技術(shù)?？臻g數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) ：是對(duì)空間數(shù)據(jù)的合理組織， 是適合于計(jì)算機(jī)系統(tǒng)存儲(chǔ)、 管理和處理地圖圖形 的邏輯結(jié)構(gòu)，是地理實(shí)體的空間排列方式和相互關(guān)系的抽象描述與表達(dá)。空間量測(cè)： 對(duì) GIS 數(shù)據(jù)庫(kù)中各種空間目標(biāo)的基本參數(shù)進(jìn)行量算與分析，元數(shù)據(jù)： 描述數(shù)據(jù)及其環(huán)境的數(shù)據(jù)?？臻g元數(shù)據(jù)： 關(guān)于地理空間數(shù)據(jù)和相關(guān)信息的描述性信息?？臻g尺度： 數(shù)據(jù)表達(dá)的空間范圍的相對(duì)大小以及地理系統(tǒng)

2、中各部分規(guī)模的大小尺度轉(zhuǎn)換： 信息在不同層次水平尺度范圍之間的變化， 將某一尺度上所獲得的信息和知識(shí)擴(kuò) 展或收縮到其他尺度上， 從而實(shí)現(xiàn)不同尺度之間辨別、 推斷、 預(yù)測(cè)或演繹的跨越。地圖投影 ：將地球橢球面上的點(diǎn)映射到平面上的方法，稱為地圖投影。地圖代數(shù)： 作用于不同數(shù)據(jù)層面上的基于數(shù)學(xué)運(yùn)算的疊加運(yùn)算重分類： 將屬性數(shù)據(jù)的類別合并或轉(zhuǎn)換成新類， 即對(duì)原來數(shù)據(jù)中的多種屬性類型按照一定的 原則進(jìn)行重新分類濾波運(yùn)算： 通過一移動(dòng)的窗口， 對(duì)整個(gè)柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾處理， 將窗口最中央的像元的新值 定義為窗口中像元值的加權(quán)平均值鄰近度： 是定性描述空間目標(biāo)距離關(guān)系的重要物理量之一，表示地理空間中兩個(gè)目標(biāo)地

3、物距離相近的程度。緩沖區(qū)分析、泰森多邊形分析。緩沖區(qū)：是指為了識(shí)別某一地理實(shí)體或空間物體對(duì)其周圍地物的影響度而在其周圍建立的具 有一定寬度的帶狀區(qū)域。緩沖區(qū)分析： 對(duì)一組或一類地物按緩沖的距離條件， 建立緩沖區(qū)多邊形， 然后將這一圖層與 需要進(jìn)行緩沖區(qū)分析的圖層進(jìn)行疊加分析，得到所需結(jié)果的一種空間分析方法 泰森多邊形： 所有點(diǎn)連成三角形， 作三角形各邊的垂直平分線， 每個(gè)點(diǎn)周圍的若干垂直平分 線便圍成的一個(gè)多邊形網(wǎng)絡(luò)分析： 是通過研究網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)以及模擬和分析資源在網(wǎng)絡(luò)上的流動(dòng)和分配情況， 對(duì)網(wǎng)絡(luò) 結(jié)構(gòu)及其資源等的優(yōu)化問題進(jìn)行研究的一種空間分析方法。 （理論基礎(chǔ)：計(jì)算機(jī)圖論和 運(yùn)籌學(xué)）自相關(guān)：

4、空間統(tǒng)計(jì)分析所研究的區(qū)域中的所有的值都是非獨(dú)立的， 相互之間存在相關(guān)性。 在 空間和時(shí)間范疇內(nèi)，這種相關(guān)性被稱為自相關(guān)?？臻g統(tǒng)計(jì)分析： 區(qū)域化變量理論為基礎(chǔ)， 以變異函數(shù)為主要工具， 研究具有地理空間信息特 性的事物或現(xiàn)象的空間相互作用和變化規(guī)律的學(xué)科局部多項(xiàng)式插值法： 是將一個(gè)復(fù)雜的表面進(jìn)行分解， 并用每個(gè)小平面的中心值來預(yù)測(cè)研究區(qū) 中每一點(diǎn)的值，從而擬合出更為準(zhǔn)確、真實(shí)表面的一種插值方法數(shù)字地形模型（ DTM ）：是地形表面形態(tài)屬性信息的數(shù)字表達(dá)，是帶有空間位置特征和地形 屬性特征的數(shù)字描述可視化： 運(yùn)用計(jì)算機(jī)圖形圖像處理技術(shù)， 將復(fù)雜的科學(xué)現(xiàn)象、 自然景觀以及十分抽象的概念 圖形化，以便

5、理解現(xiàn)象，觀察其模擬和計(jì)算的過程和結(jié)果，發(fā)現(xiàn)規(guī)律和傳播知識(shí)空間數(shù)據(jù)挖掘： 從大量的，不完整的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)或 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中提取隱含在其中的、 人們事先不知道的、 但又是潛在有用的信息、 知識(shí) 或模式的過程填空：空間分析目標(biāo)： 1）認(rèn)知 2）解釋 3） 預(yù)報(bào) 4）調(diào)控空間分析的研究?jī)?nèi)容： 1） 空間位置 2）空間形態(tài) 3）空間分布 4）空間關(guān)系 空間實(shí)體的維數(shù)有： 1）零維 2）一維 3） 二維 4）三維 5）分?jǐn)?shù)維目前，我國(guó)采用的大地坐標(biāo)系為 1980 年中國(guó)國(guó)家大地坐標(biāo)系高程起算基準(zhǔn)面為 1985 國(guó)家高程基準(zhǔn)空間測(cè)量尺度： 1）空間維度 ：（零維 一維 二維

6、三維） 2） 分?jǐn)?shù)維度3）屬性數(shù)據(jù)的測(cè)量尺度 （命名量、次序量、間隔量、比率量）空間幾何度量： 位置、中心、重心、距離、長(zhǎng)度面積、體積空間形態(tài)度量： 方向、曲率和彎曲度、破碎度和完整性空間分布度量： 點(diǎn)模式 （分布密度、 分布中心、 分布軸線和離散度、 最近鄰分析、 樣方分析） 線模式 （密度、方向、最近鄰分析、聯(lián)通度） 區(qū)域模式 （離散、連續(xù)區(qū)域模式分布） 點(diǎn)線面分布方式都為： 離散 和 連續(xù)幾何數(shù)據(jù)的量測(cè)尺度0 維（實(shí)體點(diǎn)、標(biāo)號(hào)點(diǎn)、面點(diǎn)標(biāo)識(shí)及節(jié)點(diǎn)等）1維（線段、弦列、弧、拓?fù)溥B線、鏈、全鏈、面鏈、網(wǎng)鏈以及環(huán)）2維矢量又稱為多邊形（面積、周長(zhǎng)、中心、質(zhì)心）空間拓?fù)潢P(guān)系： 1）拓?fù)?相鄰 2）

7、拓?fù)?鄰接 3）拓?fù)?關(guān)聯(lián) 4）拓?fù)?包含 實(shí)體的空間關(guān)系： 1） 距離 2）方向 3）連通 4） 拓?fù)?地圖投影的變形方式： 1）長(zhǎng)度變形 2）面積變形 3）角度 變形 地圖投影變換： 正解變換法 、 反解變換法 地理空間坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換： 大地坐標(biāo)系與空間直角坐標(biāo)系之間 的轉(zhuǎn)換 柵格疊置分析 ：柵格數(shù)據(jù)的疊加分析操作主要通過柵格之間的各種運(yùn)算來實(shí)現(xiàn)。 可以對(duì)單層 數(shù)據(jù)進(jìn)行各種數(shù)學(xué)運(yùn)算如加、減、乘、除、指數(shù)、對(duì)數(shù)等，也可通過數(shù)學(xué)關(guān)系式建 立多個(gè)數(shù)據(jù)層之間的關(guān)系模型。柵格疊置分析方法： 地圖代數(shù) 、布爾邏輯運(yùn)算 （0， 1、與、或、非、異或）重分類 、濾波運(yùn)算 （平滑、銳化、卷積模板，鄰域統(tǒng)計(jì)分區(qū)

8、統(tǒng)計(jì)規(guī)律） 現(xiàn)實(shí)世界中很多空間對(duì)象或過程對(duì)于周圍的影響并不是隨著距離的變化而固定不變的， 需要 建立 動(dòng)態(tài)緩沖區(qū) ，根據(jù)空間物體對(duì)周圍空間影響度的變化性質(zhì)，可以采用不同的分析模型。1）當(dāng)緩沖區(qū)內(nèi)各處隨著 距離 變化，其影響度變化速度 相等 時(shí)，采用 線性 模型；2）當(dāng)距離空間物體近的地方比 距離 空間物體遠(yuǎn)的地方影響度變化 快時(shí)，采用 二次模型；3）當(dāng)距離空間物體近的地方比 距離 空間物體遠(yuǎn)的地方影響度變化 更快時(shí)，采用 指數(shù) 模型。資源分配： 定位、分配、 P 中心空間統(tǒng)計(jì)分析包括兩個(gè)顯著的任務(wù)：1）揭示空間數(shù)據(jù)的相關(guān)規(guī)律2）利用相關(guān)規(guī)律進(jìn)行未知點(diǎn)預(yù)測(cè)。區(qū)域化變量 的兩重性： 隨機(jī)性、結(jié)構(gòu)性

9、1）在局部的某一點(diǎn)，區(qū)域化變量的取值是 隨機(jī) 的；2）對(duì)于整體區(qū)域而言，存在一個(gè)總體或平均的 結(jié)構(gòu) 。 區(qū)域化變量的 其它屬性 ：1）區(qū)域化變量在一定范圍內(nèi)呈一定程度的空間相關(guān)， 當(dāng)超出這一范圍之后， 相關(guān)性變?nèi)跎?至消失。2）對(duì)于任一區(qū)域化變量，特殊的變異性可以疊加在一般的規(guī)律之上。隨機(jī)變量是在一定范圍內(nèi)以一定的概率分布隨機(jī)取值的變量，按照隨機(jī)變量可能取得的值， 可區(qū)分為 離散型隨機(jī)變量 和 連續(xù)型隨機(jī)變量 兩種基本類型。通過檢測(cè)一個(gè)位置上的變異是否依賴于鄰近位置的變異來判斷該變異是否存在 空間自相關(guān) 性根據(jù)變異的性質(zhì)可以將變異分為三種類型： 絕對(duì)型變異 ， 等級(jí)型變異 和 連續(xù)型變異 。確

10、定性插值法按使用樣本點(diǎn)數(shù)量分為： 全局多項(xiàng)式 插值法， 局部多項(xiàng)式 插值法可視化的探索數(shù)據(jù)分析（圖像 EDA 方法）：1）直方圖 2）莖葉圖 3）箱線圖 4）散點(diǎn)圖5）平行坐標(biāo)圖 6）QQplot 圖 7） 空間趨勢(shì)分析回歸分析模型： 一元線性回歸模型、多元線性回歸模型DTM 主要應(yīng)用于 描述地面起伏情況 ，可用于提取各種地形參數(shù)，如 坡度、坡向、粗糙度 等。DEM 表示方法分類：1 ） 數(shù)學(xué)方法 2）圖形方法 （線模式、點(diǎn)模式）DEM 主要表示模型：1）等高線模型 2）規(guī)則格網(wǎng)（RSG模型3）不規(guī)則三角網(wǎng)（TIN）模型地形數(shù)據(jù)采集：1 ）數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量 / 遙感影像數(shù)據(jù) 2） 地形圖3）地面實(shí)

11、測(cè)數(shù)據(jù) 4） 既有 DEM 數(shù)據(jù)地形因子分析：1）坡度（slope）和坡度變率 2）坡向（aspect）和坡向變率 3）地面曲率4）地表粗糙度 5）地表面積 6）投影面積 7）體積 8）山體陰影 （ hill shade）創(chuàng)建三維可視化場(chǎng)景顯示的工具：OpenGL、Direct 3D、Java 3D IDL和VRML等地形可視化分析：1 ）剖面分析 2）通視分析 （點(diǎn)對(duì)點(diǎn)通視、點(diǎn)對(duì)線通視、點(diǎn)對(duì)區(qū)域通視）3）水文分析 4）其他可視化分析P194-202（選）反距離權(quán)重插值法屬于全局 / 局部？ 確定性插值法按擬合程度分為：精確性插值法，非精確性插值法（選）規(guī)則樣條函數(shù)插值法屬于精確/ 非精確？

12、論述：GIS下空間分析框架：1 ） 幾何分析 ：空間量算、 空間查詢、 疊加分析、 緩沖區(qū)分析、 拓?fù)浞治觥?相似度分析、 Voronoi 圖分析等2）地形分析 ：坡向坡度分析、剖面分析、通視分析、 DTM/DEM 數(shù)據(jù)分析、三維景觀分析、 虛擬現(xiàn)實(shí)等3） 柵格分析 ：遙感影像分析、空間濾波、高程-影像疊加分析等4）網(wǎng)絡(luò)分析 ：最優(yōu)路徑分析、網(wǎng)絡(luò)流分析、通達(dá)性分析等5）統(tǒng)計(jì)分析 ：空間插值、主成分分析、聚類分析、相關(guān)分析、回歸分析、趨勢(shì)面分析等6）綜合模型分析 ：布局優(yōu)化模型、頻率指配模型、疾病傳輸模型、城市空間發(fā)展模型等簡(jiǎn)答： 實(shí)體屬性特征編碼方法：1 ） 層次分類編碼法 ：按照分類對(duì)象的從

13、屬和層次關(guān)系為排列順序的一種編碼方案，優(yōu)點(diǎn)是 能明確的表示出分類對(duì)象的類別，代碼結(jié)構(gòu)有嚴(yán)格的隸屬關(guān)系2）多源分類編碼法 ：又稱獨(dú)立分類編碼法，是對(duì)于一個(gè)特定的分類目標(biāo)，根據(jù)諸多不同的 分類依據(jù)分別進(jìn)行編碼，各位數(shù)字代碼之間并沒有隸屬關(guān)系空間分析研究的目標(biāo)：1）認(rèn)知：有效獲取空間數(shù)據(jù)，并對(duì)其進(jìn)行科學(xué)的組織描述，利用數(shù)據(jù)再現(xiàn)事物本身2）解釋：理解和解釋地理空間數(shù)據(jù)的背景過程，認(rèn)識(shí)事件的本質(zhì)規(guī)律（住房?jī)r(jià)格中的地理鄰居效應(yīng)）3）預(yù)報(bào)：在了解、掌握事件發(fā)生現(xiàn)狀與規(guī)律的前提下，運(yùn)用有關(guān)預(yù)測(cè)模型對(duì)未來的狀況做出預(yù)測(cè)（傳染病的爆發(fā)）4）調(diào)控：對(duì)地理空間發(fā)生的事件進(jìn)行調(diào)控（合理分配資源）矢量數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與柵格數(shù)據(jù)結(jié)

14、構(gòu)及各自優(yōu)缺點(diǎn)：柵格數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：最簡(jiǎn)單直觀的空間數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，將空間分割成大小規(guī)則、 緊密相鄰、均勻分布的網(wǎng)格陣列，每個(gè)網(wǎng)格給出相應(yīng)的屬性值來表示地理實(shí)體的一種數(shù)據(jù)表達(dá)形 式。矢量數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：是一種通過記錄坐標(biāo)方式， 利用歐幾里得幾何學(xué)中的點(diǎn)線面及其組合體來表 示地理實(shí)體空間分布的數(shù)據(jù)表達(dá)方式。柵格數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)矢量數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，數(shù)據(jù)量大，易數(shù)據(jù)交換結(jié)構(gòu)緊湊，數(shù)據(jù)量小，數(shù)據(jù)共享難圖形精度低，圖形運(yùn)算簡(jiǎn)單、低效圖形精度高，圖形運(yùn)算復(fù)雜、高效圖形輸出直觀、成本低廉圖像輸出抽象、成本高昂難以表達(dá)拓?fù)?，便于疊置分析提供拓?fù)渚幋a，利于網(wǎng)絡(luò)分析與遙感影像匹配分析，便于圖像處理難以與遙感影像匹配，不便于圖像處理地圖投

15、影轉(zhuǎn)換困難易于地圖投影轉(zhuǎn)換矢量-柵格數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化：矢量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成柵格數(shù)據(jù)后，圖形的幾何精度必然要降低，所以選擇柵格尺寸的大小要盡量 滿足精度要求，使之不過多地?fù)p失地理信息。為了提高精度，柵格需要細(xì)化，但柵格細(xì)化， 數(shù)據(jù)量將以平方指數(shù)遞增，因此，精度和數(shù)據(jù)量是確定柵格大小的最重要的影響因素點(diǎn)、線（直線插補(bǔ)法、掃描線法）、面柵格化（邊界代數(shù)、射線算法、內(nèi)部點(diǎn)擴(kuò)散）柵格-矢量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化：1）多邊形邊界提?。翰捎酶咄V波將柵格圖像二值化或者以特殊值標(biāo)識(shí)邊界點(diǎn)2）邊界線追蹤：邊界線跟蹤的目的就是將寫入數(shù)據(jù)文件的細(xì)化處理后的柵格數(shù)據(jù)，整理為從結(jié)點(diǎn)出發(fā)的線段或閉合的線條，并以矢量形式存儲(chǔ)于特征柵格點(diǎn)中心的 坐標(biāo)3

16、）拓?fù)潢P(guān)系生成：對(duì)于矢量表示的邊界弧段，判斷其與原圖上各多邊形空間關(guān)系，形成完整的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，并建立與屬性數(shù)據(jù)的聯(lián)系。4） 去除多余點(diǎn)及曲線圓滑：由于搜索是逐個(gè)柵格進(jìn)行的，必須去除由此造成的多余點(diǎn)記錄，以減少冗余。（點(diǎn)線面的矢量化是計(jì)算機(jī)自動(dòng)進(jìn)行的轉(zhuǎn)化，由柵 格行列號(hào)變?yōu)樽鴺?biāo)）尺度轉(zhuǎn)化的方法有哪些？尺度變換：將某一尺度上所獲得的信息和知識(shí)擴(kuò)展到其他尺度上，實(shí)現(xiàn)跨越不同尺度的辨識(shí)、推斷、預(yù)測(cè)或推繹，1）向上尺度轉(zhuǎn)換法 ：將較小尺度的信息轉(zhuǎn)化到較大的尺度范圍，通過對(duì)樣本的比較精確的 信息分析，獲取更大范圍的一般信息。 （點(diǎn)與多邊形疊置、地統(tǒng)計(jì)分析）2）向下尺度轉(zhuǎn)換法 ：將信息從模糊的尺度向精確的尺度

17、拆分的過程，分為有輔助變量的向 下尺度轉(zhuǎn)換（修正的面域加權(quán)、小區(qū)域統(tǒng)計(jì)學(xué)）和無輔助向下尺度轉(zhuǎn)換（面域 加權(quán)、最大化保留）什么是空間尺度？可細(xì)分為什么？什么是大尺度？空間尺度： 數(shù)據(jù)表達(dá)的空間范圍的相對(duì)大小以及地理系統(tǒng)中各部分規(guī)模的大小。 空間尺度可細(xì)分為 ：地圖比例尺、地理尺度、有效尺度和空間分辨率等四種尺度。 大尺度數(shù)據(jù)在空間上表現(xiàn)為： 相對(duì)于共同參照的地球表面或其他次級(jí)區(qū)域， 占有較大的空間 范圍， 反映地理過程和現(xiàn)象的整體、 抽象、輪廓趨勢(shì)，但空間分辨率和精 度較低緩沖區(qū)實(shí)現(xiàn)有兩種基本算法： 矢量方法和柵格方法。1）角平分法基本思想： 1.在軸線兩端點(diǎn)處做軸線的垂線，按兩側(cè)緩沖區(qū)半徑 R

18、 截去超出部分，獲得左右 邊線的起點(diǎn)和終點(diǎn)2. 在軸線其他各轉(zhuǎn)折處， 用偏移量為 R 的左右平行線的交點(diǎn)來確定該轉(zhuǎn)折點(diǎn)左右 平行線的對(duì)應(yīng)頂點(diǎn)3. 最終由短點(diǎn)、 轉(zhuǎn)折點(diǎn)和左右平行線形成的多邊形就構(gòu)成了所需要的緩沖區(qū)多邊 形。不足： 1.難以最大限度地保證緩沖區(qū)左右邊線的等寬性2.校正過程復(fù)雜 3.算法模型欠結(jié)構(gòu)化2）凸角圓弧法基本思想： 在軸線兩端點(diǎn)處按緩沖區(qū)半徑作圓弧進(jìn)行擬合。 在軸線的其他各轉(zhuǎn)折點(diǎn)處， 首先 判斷改點(diǎn)的凹凸性， 在凸側(cè)用圓弧擬合， 在凹側(cè)用與該轉(zhuǎn)折點(diǎn)關(guān)聯(lián)的偏移量為 R 左右平行線的交點(diǎn)來確定對(duì)應(yīng)頂點(diǎn)。 凸角圓弧法對(duì)于凸部的圓弧處理使其能最大 限度地保證左右平行曲線的等寬性，避

19、免了角分線法所帶來的異常情況。凸角圓弧法的算法實(shí)施步驟為： 1.直線性判斷 2.折點(diǎn)凸凹性的判斷 3.凸頂點(diǎn)圓弧的嵌入4. 邊線關(guān)系的判別和處理 5. 緩沖區(qū)邊界最終形成泰森多邊形的特性：1）每個(gè)泰森多邊形內(nèi)僅含有一個(gè)控制點(diǎn)數(shù)據(jù)；2）泰森多邊形內(nèi)的點(diǎn)到相應(yīng)控制點(diǎn)的距離最近；3）位于泰森多邊形邊上的點(diǎn)到其兩邊控制點(diǎn)的距離相等；4）在判斷一個(gè)控制點(diǎn)與其他哪些控制點(diǎn)相鄰時(shí)，可直接根據(jù)泰森多邊形得出結(jié)論，即若泰 森多邊形是 n 邊形，則與 n 個(gè)離散點(diǎn)相鄰。Delaunay 三角網(wǎng)特征 ：1）Delaunay 三角網(wǎng)是惟一的；2）三角網(wǎng)的外邊界構(gòu)成了給定點(diǎn)集的凸多邊形“外殼”3）沒有任何點(diǎn)在三角形的外

20、接圓內(nèi)部，反之，如果一個(gè)三角網(wǎng)滿足此條件，那么它就是 Delaunay 三角網(wǎng)4）如果將三角網(wǎng)中的每個(gè)三角形的最小角進(jìn)行升序排列，則 Delaunay 三角網(wǎng)的排列得到的數(shù)值最大， 從這個(gè)意義上講， Delaunay 三角網(wǎng)是 “最接近于規(guī)則化” 的三角網(wǎng)。網(wǎng)絡(luò)分析包括了 ：1）路徑分析：網(wǎng)絡(luò)分析的最基本功能之一，其核心是對(duì)最佳路徑的求解。從網(wǎng)絡(luò)模型的角 度來看，最佳路徑的求解就是在指定網(wǎng)絡(luò)的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間找一條阻抗度最小的 路徑。包括了最短路徑問題、戴克斯徒拉算法、弗洛伊德算法、矩陣乘法等2）連通性分析： 求解過程實(shí)質(zhì)上是對(duì)應(yīng)圖的生成樹求解過程。包括了最小生成樹算法等 （克羅斯克爾Kruska

21、l算法、波萊姆Prim算法）3）資源分配分析：多數(shù)的應(yīng)用中，需要解決在網(wǎng)絡(luò)中選定幾個(gè)供應(yīng)中心，并將網(wǎng)絡(luò)的各邊 和點(diǎn)分配給某一中心，使各中心所覆蓋范圍內(nèi)每一點(diǎn)到中心的總的加權(quán)距離最 小，實(shí)際上包括定位與分配兩個(gè)問題。定位 ：指已知需求源的分布，確定在哪里布設(shè)供應(yīng)點(diǎn)最合適的問題；分配 ：的是已知供應(yīng)點(diǎn)，確定其為哪些需求源提供服務(wù)的問題。網(wǎng)絡(luò)的中心點(diǎn)： 使最大距離達(dá)到最小的位置網(wǎng)絡(luò)的中位點(diǎn)： 使最大距離總和達(dá)到最小的位置4）流分析：根據(jù)網(wǎng)絡(luò)元素的性質(zhì)選擇將目標(biāo)經(jīng)輸送系統(tǒng)由一個(gè)地點(diǎn)運(yùn)送至另一個(gè)地點(diǎn)的優(yōu) 化方案，網(wǎng)絡(luò)元素的性質(zhì)決定了優(yōu)化的規(guī)則。包括了網(wǎng)絡(luò)最大流、最小費(fèi)用最 大流最大流問題指的是在一個(gè)網(wǎng)絡(luò)

22、中怎樣安排網(wǎng)上的流，使從發(fā)點(diǎn)到收點(diǎn)的流 量達(dá)到最大；在實(shí)際應(yīng)用中，不僅要使網(wǎng)絡(luò)上的流量達(dá)到最大，或達(dá)到要求的 預(yù)定值，而且要使運(yùn)送流的費(fèi)用或代價(jià)最小，即最小費(fèi)用流問題。 （流的概念 P116P117）5）動(dòng)態(tài)分段技術(shù)：是一種新的線性特征的動(dòng)態(tài)分析、顯示和繪圖技術(shù)?？梢詷O大地增強(qiáng)線 性特征的處理功能。包括了“弧段-節(jié)點(diǎn)”模型、動(dòng)態(tài)分段模型6）地址匹配：是一種基于空間定位的技術(shù)，是地理編碼的核心技術(shù)，它提供了一種把描述 成地址的地理位置信息轉(zhuǎn)換成可以被用于GIS系統(tǒng)的地理坐標(biāo)的方式，它將只有屬性數(shù)據(jù)的源表中記錄的某個(gè)字段的值與地址數(shù)據(jù)庫(kù)中的地理實(shí)體的對(duì) 應(yīng)字段的屬性值進(jìn)行匹配嘗試，如果匹配成功，就

23、將地理實(shí)體的地理坐標(biāo)賦 給源表中的記錄，從而實(shí)現(xiàn)源表記錄的地理編碼?？肆_斯克爾（Kruskal）算法（避圈法）設(shè)圖 G 是由 m 個(gè)結(jié)點(diǎn)構(gòu)成的連通賦權(quán)圖，則構(gòu)造最小生成樹的步驟如下：1） 先把圖 G 中的各邊按權(quán)數(shù)從小到大重新排列，并取權(quán)數(shù)最小的一條邊為生成樹 T 中的邊；2）在剩下的邊中， 按順序取下一條邊， 若該邊與生成樹中已有的邊構(gòu)成回路， 則舍去該邊，否則選擇進(jìn)入生成樹中3）重復(fù)步驟2,直到有m-1條邊被選進(jìn)T中，這m-1條邊就是圖G的最小生成樹Prim 算法假設(shè)N = （V, E是連通網(wǎng)，生成的最小生成樹為T = （V, TE）求T的步驟如下：1） 初始化設(shè)置一個(gè)只有結(jié)點(diǎn)uO的結(jié)點(diǎn)集

24、U=uO和最小生成樹的邊集 TE2） 在所有 u U, v V-U 的邊（u, v） E 中，找一條權(quán)最小的邊（uO, vO）, TE+ （ uO, vO） tTE, vO+UU3） 如果U = V,則算法結(jié)束，否則重復(fù)步驟2 ;4） 最后得到最小生成樹 T = 其中TE為最小生成樹的邊集空間數(shù)據(jù)挖掘的對(duì)象：空間數(shù)據(jù)庫(kù)空間數(shù)據(jù)挖掘的目的：從空間數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取隱含的、人們感興趣的空間模式和特征空間數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)：1）空間數(shù)據(jù)特征比較 2）空間聚類分析 3）空間分類4）空間關(guān)聯(lián)5）空間模式分析空間數(shù)據(jù)挖掘的方法：主要包括概率論、空間統(tǒng)計(jì)數(shù)、規(guī)則歸納、聚類分析、空間分析、模糊集、云模型、數(shù)據(jù)場(chǎng)、粗

25、集、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、可視化、決策樹、空間在線數(shù)據(jù)挖掘空間數(shù)據(jù)挖掘方法分類:常規(guī)統(tǒng)計(jì)方法回歸分析、主成分分析、相關(guān)分析機(jī)器學(xué)習(xí)方法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)數(shù)字圖像識(shí)別小波分析、監(jiān)督分類、CONQUEST不確定性分析粗集、模糊集理論、云理論空間統(tǒng)計(jì)分析的重要任務(wù)：揭示空間數(shù)據(jù)的相關(guān)規(guī)律和利用相關(guān)規(guī)律進(jìn)行未知點(diǎn)預(yù)測(cè)。由于空間統(tǒng)計(jì)分析包含這兩個(gè)顯著的任務(wù)，所以涉及兩次使用樣點(diǎn)數(shù)據(jù)， 第一次用作估計(jì)空間自相關(guān)，第二次用作未知點(diǎn)預(yù)測(cè)。全局多項(xiàng)式插值法適用的情況有：1）當(dāng)一個(gè)研究區(qū)域的表面變化緩慢，可以采用全局多項(xiàng)式插值法進(jìn)行表面插值；2 ）檢驗(yàn)長(zhǎng)期變化的、全局性趨勢(shì)的影響時(shí)一般采用全局多項(xiàng)式插值法

26、 局部多項(xiàng)式插值法適用的情況有：1）局部多項(xiàng)式插值法適于用特定的多項(xiàng)式方程對(duì)指定的相鄰區(qū)域內(nèi)的所有點(diǎn)進(jìn)行插值2）當(dāng)數(shù)據(jù)集中含有短程變異時(shí)，局部多項(xiàng)式插值表面則能更好地描述這些短程變異。局部多項(xiàng)式插值法的實(shí)質(zhì)：局部加權(quán)最小二乘法局部多項(xiàng)式插值法的算法原理 ：1）選擇插值函數(shù)2）確定權(quán)重：a鄰域范圍b.分布距離c權(quán)重系數(shù)3）確定相應(yīng)節(jié)點(diǎn)值克立格插值法的概念？常用方法有哪些？他們之間的區(qū)別是什么？克立格插值法：是建立在半變異函數(shù)理論分析基礎(chǔ)上的，是對(duì)有限區(qū)域內(nèi)的區(qū)域化變量取值進(jìn)行無偏最優(yōu)估計(jì)的一種方法常用方法：1 ）普通克立格模型2）簡(jiǎn)單克立格模型 3）泛克立格模型4 ）指示克立格模型5）析取克立格

27、模型6）協(xié)同克立格模型7）概率克立格模型區(qū)別：1）當(dāng)區(qū)域化變量Z（x）的數(shù)學(xué)期望EZ（x）=m為未知常數(shù)時(shí)，常采用普通克立格法進(jìn)行局部估計(jì)。當(dāng)假設(shè)屬性值的期望值是確定的但是未知的，選用普通克里格。2）當(dāng)假設(shè)屬性值的期望值為某一已知常數(shù)時(shí)，選用簡(jiǎn)單克里格。簡(jiǎn)單克立格法可以使用半變異函數(shù)或協(xié)方差函數(shù)進(jìn)行分析，可進(jìn)行變換和剔除趨勢(shì)，也可進(jìn)行測(cè)量誤差分析。3）當(dāng)數(shù)據(jù)存在主導(dǎo)趨勢(shì)時(shí)，選用泛克里格。4）應(yīng)用二進(jìn)制變量后，指示克立格法的預(yù)測(cè)精度將超過普通克立格法。在處理特高值和特低值的分布方面，具有明顯的優(yōu)勢(shì)。當(dāng)只需了解屬性值是否超過某一閾值時(shí)，選用指示克里格差值。得到的差值地圖中各點(diǎn)的預(yù)測(cè)值就表示高于（或

28、低于）閾值的概率。5 ）若數(shù)據(jù)不服從簡(jiǎn)單分布（高斯或?qū)?shù)正態(tài)等）時(shí)，選用析取克里格。將指示克立格法的指示函數(shù)進(jìn)行一般化處理便得到析取克立格法的指示函數(shù)表達(dá)式，它是一種非線性的估值方法。6）當(dāng)同一事物的兩種屬性存在相關(guān)關(guān)系，且一種屬性不易獲取時(shí)，可選用協(xié)同克里格方法，借助另一屬性實(shí)現(xiàn)該屬性的空間內(nèi)插。協(xié)同克立格法應(yīng)用過程中引用了協(xié)同變量，以求預(yù)測(cè)的結(jié)果更好。Moran指數(shù)在全局空間自相關(guān)和局部空間自相關(guān)分別代表什么含義？全局空間自相關(guān)：若在區(qū)域內(nèi)有n個(gè)空間單元，每個(gè)空間單元皆有一個(gè)觀察值X,空間單元i與空間單元j的空間關(guān)系構(gòu)成 Wij的空間相鄰矩陣，以 1表示i和j相鄰，以0表示i和j 不相鄰。

29、其簡(jiǎn)單定義為Wijn x n其中，Wij為表示區(qū)位相鄰矩陣，Wij=1表示區(qū)位相鄰，Wij=0則表示區(qū)位不相鄰。I值結(jié)果一定介于-1到1之間；10為正相關(guān)，數(shù)值越大表示空間分布的相關(guān)性越大，即空間上聚集分布的現(xiàn)象越明顯；I數(shù)據(jù)預(yù)處理 參數(shù)設(shè)置 幾何變換 三維裁剪 視口變換 光照模型 紋理映射 三維場(chǎng)景 P194主要坐標(biāo)系統(tǒng)有哪兩種？轉(zhuǎn)換方法空間直角坐標(biāo)（ X,Y,Z ）和大地坐標(biāo)（ L,B,H ）PPT第4章41其他：高斯克呂格投影（等角橫切橢圓錐）建立 ：以橢圓柱面作為投影面， 將橢圓柱橫放并與橢球體面相切于一條經(jīng)線上， 即為中 央經(jīng)線，按等角條件將中央經(jīng)線東西一定范圍內(nèi)的區(qū)域投影到橢圓柱表

30、面上，再展成平面， 便構(gòu)成了橫軸等角切橢圓柱投影經(jīng)緯線的形狀 ：除中央經(jīng)線與赤道為互相垂直的直線外， 其他經(jīng)線均為對(duì)稱于中央均線 并交于兩極的凹向曲線， 其他緯線均為對(duì)稱于赤道并彎向兩極的凸向曲線， 經(jīng)緯線成正交關(guān) 系。變形：此投影無角度變形，中央經(jīng)線長(zhǎng)度比 m0=1 ，沒有長(zhǎng)度變形，其余經(jīng)線長(zhǎng)度比均 大于 1，距中央經(jīng)線愈遠(yuǎn)變形愈大，最大長(zhǎng)度變形在赤道與邊緣經(jīng)線的交點(diǎn)上分帶： 1： 1 萬比例尺地形圖采用按經(jīng)差3分帶， 1： 2.5萬1： 50 萬比例尺地形圖采用按 6分帶。 6分帶從本初子午線開始，按經(jīng)差 6為一個(gè)投影帶自西向東劃分，全球共分60個(gè)投影帶；0 6 E為第1個(gè)投影帶，6 W0

31、為第60個(gè)投影帶。3分帶是從 東經(jīng) 1 30開始，按經(jīng)差 3為一個(gè)投影帶自西向東劃分，全球共分 120個(gè)投影帶 坐標(biāo)系統(tǒng)的建立與坐標(biāo)值規(guī)定 ：規(guī)定以中央經(jīng)線為 X 軸，赤道為 Y 軸，中央經(jīng)線與赤道的 交點(diǎn)為坐標(biāo)原點(diǎn)，x值在北半球?yàn)檎习肭驗(yàn)樨?fù)，y值在中央經(jīng)線以東為正，以西為負(fù)。為避免y值出現(xiàn)負(fù)值，將投影帶的坐標(biāo)縱軸西移 500公里。各帶之間都有相同坐標(biāo)值的點(diǎn)位， 為了使各帶的點(diǎn)位能夠加以區(qū)分，規(guī)定在每個(gè)點(diǎn)位橫坐標(biāo)值的百千米位數(shù)前加上帶號(hào)。墨卡托投影是正軸等角圓柱投影墨卡托投影： 圓柱的軸與地軸方向一致，圓柱的表面與地球表面相切或相割， 將球面上的經(jīng)緯網(wǎng)按等角條件投影于圓柱面上，然后將圓柱面沿一條母線剪開展成平面。墨卡托投影經(jīng)緯網(wǎng)特點(diǎn)：經(jīng)緯線是互 相垂直的平行直線 ，經(jīng)線間隔相等， 緯線間隔由赤道向兩極逐漸擴(kuò)大墨卡托投影對(duì) 航海，航空 具有重要的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值UTM等角橫軸割圓柱投影，在地球表面按經(jīng)度每6?分帶。其帶號(hào)是自西經(jīng) 180?由西向東每隔 6?一個(gè)編號(hào)。地圖投影分類：（1 ）按變形性質(zhì)分：等角投影、等積投影、任