09空间分析.doc
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1、第九章 空间分析地理信息系统(GIS)与计算机辅助绘图系统(CAC)的主要区别是GIS提供了对原始空间数据实施转换以回答特定查询的能力,而这些变换能力中最核心的部分就是对空间数据的利用和分析,即空间分析能力。可以认为空间分析是GIS中最为重要的内容之一,体现了GIS的本质。9.1 空间分析的内容与步骤通过开发和应用适当的数据模型,用户可以使用GIS的空间分析功能来研究现实世界。由于模型中蕴涵着空间数据的潜在趋向,从而可能由此得到新的信息。GIS提供一系列的空间分析工具,用户可以将它们组合成一个操作序列,从已有模型来求得一个新模型,而这个新模型就可能展现出数据集内部或数据集之间新的或未曾明确的关
2、系,从而深化我们对现实世界的理解。从宏观上划分,空间分析可以归纳为以下三个方面:1拓扑分析:包括空间图形数据的拓扑运算,即旋转变换、比例尺变换、三维及三维显示、几何元素计算等。2属性分析:包括数据检索、逻辑与数学运算、重分类、统计分析等。3拓扑与属性的联合分析:包括与拓扑相关的数据检索、叠置处理、区域分析、邻域分析、网络分析、形状探测、瘦化处理、空间内插等。由此可见,空间分析的内容相当宽泛。在本章中,我们只限于讨论数据检索及表格分析、多边形叠置、缓冲分析、网络分析等若干核心内容,其它方面的内容或分散于其余章节,或单独成章讨论。在实施空间分析之前,需要对问题进行评估并建立目标。在对数据作任何判断
3、或得出任何结论之前,要全面考虑处理过程;要对数据和模型提出充分的问题;要制订明确的步骤来勾画全面的目标并控制进展。空间分析大致有以下步骤:1 建立分析的目的和标准分析的目的定义了你打算利用地理数据库回答什么问题,而标准则具体规定了你将如何利用GIS回答你所提出的问题。例如,某项研究的目的可能是确定适合建造一个新的公园的位置,或者是计算由于洪水可能造成的损失。而满足这些目的的标准应该表述成一系列空间询问,这样才有利于分析。例如,下面列出了一些可能用于公园选址的标准:(1) 公园的位置既要交通便利又要环境安静,也就是说距主要公路的距离要适当。(2) 公园应设计成环绕一个天然的小河流。(3) 使公园
4、的可利用面积最大,公园中应很少或没有沿河流分布的沼泽地。上述各个标准可以利用缓冲分析、线段与多边形的叠加等空间操作(详见以下各节)来分析,在完成这些空间操作之后,你可以对适合于建造新公园的不同土地区域作出评价。2 准备空间操作的数据数据准备在信息系统的建立过程中是一个非常重要的阶段,在这个阶段,GIS用户需要做大量耐心细致的工作,需要投入大量的资金和人力来建立地理数据库。在做空间分析之前,地理数据库还可能要作一些修改,如转换单位、略去数据库中的某些部分等。这个阶段往往要生成新的属性数据库或在原有数据库中增加新的属性项。对于数据准备的要求随研究对象而异。在进行分析之前,对数据准备进行全面的考虑,
5、将有助于更有效地完成工作。3 进行空间分析操作为了得到所需数据,可能需要进行许多操作(检索提取、缓冲、叠置等),每一步的空间操作都用来满足步骤一中所提出的一项标准。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(或一组)最终的数据层,然后就必须准备用于分析的数据,包括空间和属性数据。所生成的层的属性表包括了利用逻辑表达式和算术表达式进行表格分析的信息。通常必须将进行分析时所需要的数据项加到属性表中。例如,你想根据地块数据层中的地块面积、现有结构和土壤类型来计算地块财产值,那么就要在属性表中加入一个数据项(取名可能是“VALUE”)来存放财产值。5 进行表格分析利用逻辑表达式和算术表
6、达式,可以对在步骤三中进行的空间操作所获得的新的属性关系进行分析。在本步骤中,将利用步骤一中所确定的标准,定义一系列逻辑运算和算术运算,来对所得到的地理数据库进行操作。6 结果的评价和解释当你通过表格分析获得了一个答案,你就必须对结果进行评价,以确定其有效性,该结果是否提供了可靠而又有意义的答案?这是一个重要的验证步骤,必要时可能还需要请一些有关专家来帮助你解译和验证结果。7 如有必要,改进分析如果感到你的分析还有局限性和缺点,你可以进一步改善,返回适当的步骤重新分析。8 产生最终的结果图和表格报告空间分析的成果往往表现为图件或报表。图件对于凸显地理关系是最好不过的,而报表则用于概括表格数据并
7、记录计算结果。理想状况下,空间分析功能应该独立于数据模型,例如缓冲(Buffer)操作并不取决于矢量或栅格系统的选择,用户不需了解特殊的技术细节。当然,从系统实现的角度来看,基于矢量方式的分析和基于栅格方式的分析是不大一样的。在对诸如面积等几何元素实施计算时,矢量方式是根据研究对象的坐标数据,而栅格方式则是对像元进行计数。与栅格方式相比,矢量方式下的某些操作更精确(如基于多边形的面积量算比栅格中的像元计数要精确,计算多边形周长也比统计区域边界的像元的边缘要精确),某些操作更快(如沿道路网络查找路径),但某些操作则更为复杂或慢得多(如多层叠置、缓冲区查找等)。9.2 数据检索及表格分析数据检索及
8、表格分析可能只是单纯地针对属性数据(“全部区域的人口总和是多少?”),也可能是单纯依据空间拓扑关系(“河北省与那些省份相邻?”),但更多、更有意义的情况是将空间数据与属性联合起来实施检索分析(“某图斑周边有哪些地类为水浇地的图斑?”),换言之,检索条件可以是属性、空间拓扑限制或者是前二者的结合。检索分析的结果可能只是向用户提供一个统计结果;或者是将结果作为一个新的属性域添加到属性数据库中,还可能生成一个新的数据层。 一、属性统计分析单纯对属性数据库的统计分析包括单属性统计、单属性函数变换、双属性分类统计、双属性数学运算等等。单属性统计是对属性数据库中的某个字段,统计总和、最大值、最小值及平均值
9、,给出字段值落在各个区间内或等于各个离散值的记录数,并据此绘制各类统计图(折线、直方、立体直方、饼图、立体饼图等)。这一功能在GIS中的使用是相当频繁的。如城市管网系统中,用户常常提出诸如“管网总长是多少?”、“管径大于300的管段有多少?”、“各类材质的管段分别有多少?”等问题,这些都可以通过单属性统计来获得答案。单属性函数变换是对选定的初等函数,将属性字段作为函数自变量,将字段值依次带入初等函数,得到变换结果。系统常常是让用户在属性数据库中选择一个已有字段或在属性数据库中扩充一个字段来存放运算结果。用来作计算的函数可以有很多,如幂函数、指数函数、对数函数、三角函数、反三角函数等等。很多函数
10、对变量域有限制(如对数函数中真值要大于零),系统应允许指定缺省值,当变量非法时将结果设置为此缺省值。双属性分类统计除了要选择分类字段,并划分出各类范围外,还需要指定统计字段和统计方式。统计方式分计数方式和累计方式,其中计数方式是累计各类图元数,而累计方式则是将每一类的累计字段值相加。以土地详查为例,假定现有某一数据层是一个县的全部图斑(区数据),图斑属性中有权属号(记录图斑所属县、乡、村)、面积、地类等字段,现要统计各村图斑总面积,就可以将图斑属性中的“权属号”作为分类字段,“面积”作为统计字段,统计方式是累计方式;如果要统计各村每类用地的数目,则要将“地类”作为统计字段,采用计数方式来统计。
11、 二、布尔逻辑查询使用布尔逻辑的规则对属性以及空间特性进行运算操作来检索数据使GIS在检索功能方面具有了极大的灵活性,因为它允许用户按属性数据、空间特性形成任意的组合条件来查询数据。布尔逻辑的运算有和(AND)、或(OR)、异或(XOR)、非(NOT)等。例如,在地下管网信息系统中假设集合A是埋深小于三米的煤气管道,集合B是长度大于300米的煤气管道。那么,逻辑运算A AND B 就检索出埋深小于3米且长度大于300米的所有煤气管;A OR B 则检索出埋深小于3米及长度大于300米的所有煤气管;A XOR B检索出所有埋深小于3米及长度大于300米的所有煤气管,但不包括两条件同时满足的那些;
12、A AND NOT B 则检索出埋深小于3米但长度小于或等于300米的所有煤气管。 三、空间数据库查询语言不同系统使用不同的查询方式,这就导致应用上的很多麻烦,因此人们一直在寻找适用于GIS的通用查询语言,并致力于建立相应标准。GIS中的查询首先是数据库的查询, SQL(Structured Query Language )作为关系型数据库的标准查询语言,因为它的非过程化描述和简洁性而备受青睐,为许多GIS所采用。SQL语句的基本结构如下:SELECT FROM WHERE 空间数据库是一种特殊的数据库,它与普通数据库的最大不同在于包含空间概念,而标准SQL语言不支持空间概念,目前多数GIS系
13、统对此的解决方案是在SQL的基础上扩展空间概念描述、空间函数或空间操作,如增加WITHIN算子(SELECT WITHIN ),但目前的效果尚不太理想。也有一些实验性的GIS系统使用自然语言(受限的)来作为查询接口,虽然存在很大困难,这种方式仍是很有吸引力和应用前景的。 四、重分类,边界消除与合并(Reclassify, dissolve and merge)重分类、边界消除与合并常常用在区域(多边形)数据的操作中。它们用来根据属性聚合区域。下图是一个例子。我们希望从一个数据层中得到土壤类型分布图,原始数据层中的多边形是根据更细的类别来划分的(每一个多边形中土壤类型和植被类型完全一致,见图9-
14、2-1(a)。 (a) (b)(c)图9-2-1重分类、边界消除与合并(用大写字母表示土壤类型的分类,小写字母表示植被类型的分类)为了达到目的,我们实施以下步骤:1. 按照土壤类型这个属性项对原始数据层重分类。见图9-2-1(b)。2. 如果两相邻多边形具有相同土壤类型,则删除它们间的分界弧段,这就是边界消除。3. 重建拓扑,将没有分界弧段的相邻多边形合成一个。见图9-2-1(c)。9.3 叠置分析叠置分析是GIS用户经常用以提取数据的手段之一。该方法源于传统的透明材料叠加,即将来自不同数据源的图纸绘于透明纸上,在透光桌上将图纸叠放在一起,然后用笔勾绘感兴趣的部分(即提取感兴趣的数据)。地图的
15、叠置,按直观概念就是将两幅或多幅地图重迭在一起,产生新数据层和新数据层上的属性。新数据层或新空间位置上的属性就是各叠置地图上相应位置处各属性的函数。一般情况下,为便于管理和应用开发地理信息(空间信息和属性信息),在建库时是分层进行处理的。也就是说,根据数据的性质分类,性质相同的或相近的归并到一起,形成一个数据层。例如,对于一个地形图数据库来说,可以将所有建筑物作为一个数据层,所有道路作为一个数据层,地下管线井作为另一个数据层等等。我们经常要将各数据层综合起来作分析,如对各管线井求取离它最近的道路并计算它离最近道路的距离,这类问题就需要对多层数据实施叠置来产生具有新特征的数据层。 一、栅格系统的
16、叠加分析在栅格系统中,层间叠加可通过像元之间的各种运算来实现。设A,B,C等表示第一、第二、第三等各层上同一坐标处的属性值,f函数表示各层上属性与用户需要之间的关系,U为叠置后属性输出层的属性值,则U=f(A,B,C)叠加操作的输出的结果可能是:1 各层属性数据的平均值(简单算术平均或加权平均等)。2 各层属性数据的最大值或最小值。3 算术运算结果。4 逻辑条件组合。在各类地质综合分析中,栅格方式的叠置分析十分有用,很多种类的原始资料如化探资料、微磁资料等等,都是离散数据,容易转换成栅格数据,因而便于栅格方式的叠置分析。另外由于没有矢量叠加时产生细碎多边形的问题(这一点下面会详细解释),栅格方
17、式的叠置产生的结果有时更为合理。 二、矢量系统的叠加分析(拓扑叠加)矢量系统的叠加分析比栅格系统要复杂得多。拓扑叠加之前,假设每一层都是平面增强的(已经建立了完整的拓扑关系),当两层数据叠加时,结果也必然应是平面增强的。当两线交叉时,要计算新的交叉点,一条线穿过某一区域时,必然产生两个子区域。拓扑叠加能够把输入特征的属性合并到一起,实现特征属性在空间上的连接,拓扑叠加时,新的组合图的关系将被更新。叠加可以是多边形对多边形的叠加(生成多边形数据层),也可以是线对多边形的叠加(生成线数据层)、点对多边形的叠加(生成点数据层)、多边形对点的叠加(生成多边形数据层),点对线的叠加(生成点数据层)。我们
18、首先详细分析一下多边形与多边形的叠加。1多边形与多边形叠加多边形与多边形合成叠加的结果,是在新的叠置图上,产生了许多新的多边形,每个多边形内都具有两种以上的属性。这种叠加特别能满足建立模型的需要。例如,将一个描述地域边界的多边形数据层叠加到一个描述土壤类别分界线的多边形要素层上,得到的新的多边形要素层就可以用来显示一个城市中不同分区的土壤类别。由于两个多边形叠加时其边界在相交处分开,因此,输出多边形的数目可能大于输入多边形的总和。在多边形叠加操作中往往产生许多较小的多边形,其中有些并不代表实际的空间变化,这些小而无用的多边形称为碎多边形或伪多边形,它们是多边形叠加的主要问题。伪多边形的产生原因
19、是同一根线在两次输入的细微差异。如果同一条线在两张图上,数字化时必然有微小的差异,而且在大多数情况下,图上的线是根据不同来源的数据编辑而成,编辑时常常忽略它们是同一根线的事实(例如,道路可能是县界的一部分,同时也是两块地、两类土壤或植被的分界线)。即使数字化时尽量增加精度,也不能消除这一现象。有些系统允许用户设置一容差值,以消除叠加过程中产生的伪多边形,但这一容差值较难把握,因为容差过大,有些真实的多边形被删除;容差太小,又不能完全剔除错误的多边形。多边形与多边形的叠加可以有合并(UNION)、相交(INTERSECT)、相减(SUBSTRACTION)、判别(IDENTITY)等方式。它们的
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