空間數(shù)據(jù)分析技術(shù)課程概述課程目標掌握空間數(shù)據(jù)分析基本理論與技術(shù)主要內(nèi)容涵蓋空間統(tǒng)計、網(wǎng)絡(luò)分析、插值技術(shù)學(xué)習(xí)方法第一章：空間數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)空間數(shù)據(jù)的概念描述地理空間中實體位置、形狀及屬性的數(shù)據(jù)空間數(shù)據(jù)的特點空間依賴性、異質(zhì)性、尺度敏感性空間數(shù)據(jù)分析的意義空間數(shù)據(jù)的類型矢量數(shù)據(jù)點、線、面幾何要素表示地理實體精確描述邊界和位置關(guān)系柵格數(shù)據(jù)規(guī)則網(wǎng)格單元構(gòu)成的數(shù)據(jù)集適合表示連續(xù)變化的現(xiàn)象屬性數(shù)據(jù)描述空間實體特征的信息與空間位置相關(guān)聯(lián)空間數(shù)據(jù)的來源遙感影像衛(wèi)星和航空影像提供地表覆蓋信息GPS數(shù)據(jù)高精度位置數(shù)據(jù)采集地理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)現(xiàn)有GIS數(shù)據(jù)庫和地圖數(shù)字化統(tǒng)計數(shù)據(jù)普查、調(diào)查的地理關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)空間數(shù)據(jù)的特性空間依賴性相近位置的要素相似性高空間異質(zhì)性地理過程在空間上的變異性空間尺度效應(yīng)不同分析尺度得到不同結(jié)果空間數(shù)據(jù)分析的基本步驟問題定義明確分析目標和研究問題數(shù)據(jù)收集獲取相關(guān)空間和屬性數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)預(yù)處理清洗、轉(zhuǎn)換和標準化空間分析應(yīng)用適當?shù)姆椒ê湍Ｐ徒Y(jié)果解釋評估分析結(jié)果并提出建議第二章：空間數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)清洗識別和處理錯誤、異常值和缺失值坐標系轉(zhuǎn)換在不同參考系統(tǒng)間轉(zhuǎn)換空間數(shù)據(jù)投影變換將球面數(shù)據(jù)映射到平面表示空間數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制完整性檢查評估數(shù)據(jù)是否存在缺失要素或?qū)傩砸恢滦詸z查驗證拓撲關(guān)系和邏輯規(guī)則準確性評估測量位置和屬性精度空間插值技術(shù)反距離加權(quán)法基于距離加權(quán)的確定性插值克里金法利用變異函數(shù)的最優(yōu)線性無偏估計樣條函數(shù)法用分段多項式函數(shù)擬合光滑表面第三章：空間統(tǒng)計分析描述性統(tǒng)計空間數(shù)據(jù)的分布特征和摘要指標推斷性統(tǒng)計樣本數(shù)據(jù)推斷總體特征空間自相關(guān)測量空間相關(guān)性和依賴程度空間自相關(guān)分析Moran'sI指數(shù)全局空間自相關(guān)度量，-1到1之間Geary'sC系數(shù)測量鄰近區(qū)域的差異性，0到2Getis-OrdG統(tǒng)計量識別高值或低值聚類空間回歸分析模型類型特點適用場景普通最小二乘法不考慮空間效應(yīng)空間自相關(guān)弱空間滯后模型包含因變量空間滯后項空間溢出效應(yīng)空間誤差模型考慮誤差項空間相關(guān)未觀測變量空間相關(guān)空間異質(zhì)性分析地理加權(quán)回歸考慮空間位置的局部回歸不同位置有不同參數(shù)估計捕捉空間非平穩(wěn)性反映局部關(guān)系變化多尺度地理加權(quán)回歸允許不同變量使用不同帶寬優(yōu)化各變量空間尺度減少過度擬合提高模型解釋力第四章：空間模式分析點模式分析研究點事件空間分布特征線模式分析分析線要素的空間配置面模式分析探索區(qū)域單元的空間關(guān)系點模式分析方法最近鄰分析檢測點的聚集或分散程度，K函數(shù)測量不同距離上的點分布特征，Ripley'sK函數(shù)可識別多尺度空間模式。線模式分析方法500m緩沖區(qū)分析沿線要素創(chuàng)建影響區(qū)域15min網(wǎng)絡(luò)分析基于拓撲關(guān)系的連通性分析3.2km路徑分析求解最優(yōu)路線和流量分配面模式分析方法多邊形疊加分析通過圖層疊加發(fā)現(xiàn)空間關(guān)系泰森多邊形分析劃分空間影響區(qū)域空間聚類分析識別相似區(qū)域的分組第五章：空間插值與表面分析數(shù)字高程模型地表高程的數(shù)字表示坡度和坡向分析表面傾斜度和方向計算可視域分析確定觀察點可見范圍數(shù)字高程模型（DEM）的生成方法地形圖數(shù)字化從等高線圖提取高程信息立體測量利用重疊影像的視差計算高程雷達干涉測量分析雷達相位差異獲取高程坡度和坡向分析坡度計算方法測量表面傾斜程度，通常以角度或百分比表示坡向計算方法確定表面傾斜的方向，通常以方位角表示應(yīng)用案例水土保持、農(nóng)業(yè)規(guī)劃、滑坡風(fēng)險評估可視域分析軍事防御通信塔選址景觀規(guī)劃環(huán)境影響評估旅游資源開發(fā)其他第六章：空間網(wǎng)絡(luò)分析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)節(jié)點和連接的拓撲表示最短路徑分析尋找網(wǎng)絡(luò)中最優(yōu)連接路徑服務(wù)區(qū)分析確定設(shè)施可達范圍網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)節(jié)點和邊表示網(wǎng)絡(luò)中的交叉點和連接段拓撲關(guān)系描述節(jié)點間的連通性和鄰接性權(quán)重和阻抗反映通過網(wǎng)絡(luò)邊的成本最短路徑分析算法算法名稱特點適用場景Dijkstra算法廣泛使用，高效單源無負權(quán)最短路徑A*算法啟發(fā)式搜索有估計信息的路徑Floyd-Warshall算法計算全網(wǎng)絡(luò)多源最短路徑服務(wù)區(qū)分析緩沖區(qū)法基于歐氏距離的簡單圓形服務(wù)區(qū)計算簡單不考慮實際路徑適合初步分析網(wǎng)絡(luò)分析法基于實際路網(wǎng)的服務(wù)區(qū)劃分考慮實際道路連通性反映真實可達范圍支持多種阻抗因素應(yīng)用案例醫(yī)院急救覆蓋范圍評估第七章：空間疊加分析矢量疊加分析基于幾何運算的多圖層交互柵格疊加分析基于像元值運算的疊加處理矢量柵格混合疊加不同數(shù)據(jù)模型間的轉(zhuǎn)換和疊加矢量疊加分析方法相交提取兩個或多個圖層共有的部分合并結(jié)合多個圖層的幾何和屬性信息擦除從一個圖層中移除另一圖層覆蓋部分柵格疊加分析方法代數(shù)運算像元值的加減乘除運算加權(quán)疊加歸一化指數(shù)計算差值分析邏輯運算基于條件判斷的疊加布爾運算（與、或、非）條件表達式閾值分類統(tǒng)計運算多柵格層的統(tǒng)計分析最大值、最小值平均值、標準差眾數(shù)、中位數(shù)矢量柵格混合疊加矢量轉(zhuǎn)柵格將點線面要素轉(zhuǎn)換為柵格單元柵格轉(zhuǎn)矢量將柵格數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為矢量幾何混合疊加分析結(jié)合兩種數(shù)據(jù)模型的優(yōu)勢適用于土地適宜性評價、環(huán)境風(fēng)險分析、資源規(guī)劃等領(lǐng)域第八章：空間聚類分析K-means聚類基于距離的分割聚類算法DBSCAN聚類基于密度的空間聚類方法層次聚類構(gòu)建聚類層次結(jié)構(gòu)的方法K-means聚類算法1原理將數(shù)據(jù)點分配到k個簇，最小化簇內(nèi)距離平方和2步驟選擇初始中心點，分配、更新中心、迭代優(yōu)化3優(yōu)缺點簡單高效，但需預(yù)設(shè)k值且對初始值敏感DBSCAN聚類算法ε密度定義鄰域半徑和最小點數(shù)確定密度閾值MinPts算法流程識別核心點、邊界點和噪聲點O(n2)參數(shù)選擇通過k-距離圖輔助確定最佳參數(shù)層次聚類凝聚式層次聚類自下而上合并最相似的簇單連接法全連接法平均連接法Ward方法分裂式層次聚類自上而下分割差異最大的簇二分K-means基于密度分裂聚類結(jié)果評價內(nèi)部和外部評價指標輪廓系數(shù)Calinski-Harabasz指數(shù)Rand指數(shù)第九章：空間插值技術(shù)確定性插值法基于數(shù)學(xué)函數(shù)的插值方法地統(tǒng)計學(xué)插值法考慮空間結(jié)構(gòu)的隨機過程方法插值結(jié)果評價精度驗證和方法比較確定性插值法反距離加權(quán)法計算簡單，適用于均勻分布樣本；樣條函數(shù)法生成光滑表面，適合連續(xù)變量；趨勢面分析表現(xiàn)大尺度變化趨勢。地統(tǒng)計學(xué)插值法普通克里金法假設(shè)數(shù)據(jù)具有未知但恒定均值簡單克里金法假設(shè)數(shù)據(jù)具有已知恒定均值協(xié)同克里金法利用輔助變量提高插值精度通用克里金法結(jié)合趨勢面和隨機殘差插值結(jié)果評價方法交叉驗證留一法或k折驗證評估插值性能均方根誤差計算預(yù)測值與實際值偏差的平方和均值決定系數(shù)評估模型解釋數(shù)據(jù)變異性的程度殘差空間分布分析誤差的空間模式第十章：時空數(shù)據(jù)分析時空數(shù)據(jù)特征時間、空間和屬性三維融合時空數(shù)據(jù)模型表示動態(tài)地理現(xiàn)象的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)3時空分析方法揭示時空演變規(guī)律的計算方法時空數(shù)據(jù)特征T時間維度描述地理現(xiàn)象的動態(tài)變化過程X,Y空間維度記錄地理位置和空間關(guān)系Z屬性維度表征地理要素的特征和性質(zhì)時空數(shù)據(jù)模型快照模型不同時間點的空間數(shù)據(jù)序列實現(xiàn)簡單數(shù)據(jù)冗余大時態(tài)連續(xù)性差基于對象的時空數(shù)據(jù)模型跟蹤對象身份及其變化記錄對象生命周期維護版本和變化支持對象歷史查詢事件序列模型以事件和狀態(tài)轉(zhuǎn)換為核心記錄變化事件存儲效率高支持事件推理時空分析方法時空插值估計未知時空位置的屬性值時空聚類識別時空中相似行為模式時空關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘發(fā)現(xiàn)時空事件間的關(guān)聯(lián)模式時空軌跡分析研究移動對象的行為特征第十一章：空間數(shù)據(jù)挖掘空間關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘發(fā)現(xiàn)空間要素間的關(guān)聯(lián)關(guān)系空間分類基于空間特征的類別預(yù)測空間異常檢測識別偏離正常模式的空間現(xiàn)象空間關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘Apriori算法基于頻繁項集的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘FP-Growth算法基于頻繁模式樹的高效挖掘空間關(guān)聯(lián)規(guī)則表示A→B[s%,c%]表達支持度和置信度空間分類方法空間決策樹考慮空間關(guān)系的決策樹分類空間支持向量機融合空間特征的SVM分類器空間神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理空間數(shù)據(jù)空間異常檢測空間離群點檢測識別與周圍顯著不同的位置空間熱點檢測發(fā)現(xiàn)異常高值區(qū)域聚集空間異常模式識別檢測不尋常的空間分布模式第十二章：遙感影像分析遙感影像預(yù)處理消除幾何和輻射畸變遙感影像分類識別地物類型和覆蓋變化檢測分析多時相影像差異遙感影像預(yù)處理輻射校正消除傳感器和大氣影響幾何校正建立影像與地理坐標對應(yīng)關(guān)系大氣校正消除大氣散射和吸收影響去噪增強提高影像質(zhì)量和可解釋性遙感影像分類方法監(jiān)督分類基于已知樣本訓(xùn)練分類器非監(jiān)督分類根據(jù)光譜特征自動聚類2面向?qū)ο蠓诸悓⒂跋穹指顬橥|(zhì)對象后分類深度學(xué)習(xí)分類利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取特征分類變化檢測技術(shù)差值法計算兩時相影像的像素差值直接減法歸一化差值簡單快速比值法計算兩時相影像的像素比值比值圖像歸一化比值減小光照影響主成分分析法多時相影像組合進行主成分變換提取變化信息減少數(shù)據(jù)冗余突出主要變化第十三章：空間決策支持系統(tǒng)多準則決策分析綜合多種空間因素進行評價空間敏感性分析評估參數(shù)變化對結(jié)果的影響情景分析模擬不同條件下的空間發(fā)展情景多準則決策分析方法方法名稱特點應(yīng)用場景層次分析法成對比較、一致性檢驗因素權(quán)重確定TOPSIS方法基于理想解和負理想解多方案優(yōu)劣排序模糊綜合評價法處理不確定性和模糊性不精確空間決策空間敏感性分析參數(shù)敏感性分析評估參數(shù)變化對模型輸出的影響模型結(jié)構(gòu)敏感性分析測試不同模型結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性空間尺度敏感性分析研究分析單元大小對結(jié)果的影響情景分析情景設(shè)計構(gòu)建不同假設(shè)條件下的可能情景情景模擬利用模型預(yù)測不同情景下的結(jié)果3結(jié)果評估比較和評價不同情景的優(yōu)劣第十四章：空間數(shù)據(jù)可視化專題地圖設(shè)計有效傳達空間信息的靜態(tài)地圖三維可視化立體表現(xiàn)空間數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和關(guān)系動態(tài)可視化展示時空變化過程的動態(tài)表現(xiàn)專題地圖設(shè)計原則圖層設(shè)計合理安排地圖元素的層次和順序符號設(shè)計選擇直觀易懂的地圖符號表達信息配色方案使用科學(xué)合理的色彩表達數(shù)據(jù)特征三維可視化技術(shù)數(shù)字高程模型可視化三維展示地形起伏和地表特征三維城市模型可視化立體展示城市建筑和基礎(chǔ)設(shè)施虛擬現(xiàn)實技術(shù)沉浸式體驗空間數(shù)據(jù)和環(huán)境動態(tài)可視化方法時間序列動畫連續(xù)展示不同時