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智能空间信息处理实验模块

(1)  空间布局优化分析
【功能】空间布局及其优化是空间分析的又一个重要功能,可应用于土地利用规划、城镇化扩张、工业布局及景观格局设计等不同领域。实验的目的是让实验者理解空间布局的概念、优化原理和方法,掌握如何利用空间分析技术完成对地理布局的科学规划与合理使用。
【效果】综合利用狄诺尼图、泰森多边形、网络分析、成本矩阵、距离分析和栅格计算等空间分析方法,根据不同的空间布局优化目标,形成图文表一体化的优化结论。
网络优化.png 优化1.jpg
图13 交通网络优化分析                        图14 产业园区布局优化
 
2)空间统计分析
【功能】空间统计分析是通过定性与定量相结合的思想,探索与地理位置相关的数据之间的空间依赖、空间关联或空间自相关等,通过空间位置建立地理数据间的统计关系。可应用于空间数据挖掘与知识发现、地理过程建模与模拟、空间现象的聚散分析与预测等领域。
【效果】利用ArcGIS软件提供的插件,了解空间相关/自相关、空间聚类和空间近邻等分析模式,掌握地理加权回归、空间权重生成、网络权重生成、基于地理中心的地理分布度量等空间分析过程以及热点分析、聚类分析等专题制图方法,培养学生熟练运用空间统计分析解决问题的能力。
空间聚类分析.jpeg  空间统计-分布-方向分析.jpg
图15 地理事件的空间聚类分析             图16 地理事件的空间方向分析
 
3)空间插值分析
【功能】空间插值常用于将离散点的测量数据转换为连续的数据曲面,以便与其它空间现象的分布模式进行比较,它包括了空间内插和外推两种算法。空间内插算法:通过已知点的数据推求同一区域未知点数据。空间外推算法:通过已知区域的数据,推求其它区域数据。空间插值分析经常用于难以直接探测的地理空间位置或者属性,在环境监测、人口预测、气象预测预报、经济发展指标的空间分布预测等领域。
【效果】空间插值方法分为两类:一类是确定性方法,另一类是地理统计学方法。确定性插值方法是基于信息点之间的相似程度或者整个曲面的光滑性来创建一个拟合曲面,比如反距离加权平均插值法(IDW)、趋势面法、样条函数法等;地质统计学插值方法是利用样本点的统计规律,使样本点之间的空间自相关性定量化,从而在待预测的点周围构建样本点的空间结构模型,比如克里金(Kriging)插值法。通过对上述空间插值方法的实际运用,有助于提升实验者对空间插值概念的理解,训练实验者解决现实世界中的数据缺失和预测等问题。
统计3.gif  统计4.jpg
图17 势面分析             图18 统计分析

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图19 确定性插值方法

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