空间数据分析-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于空间数据分析的问题，于是小编就整理了4个相关介绍空间数据分析的解答，让我们一起看看吧。

1. 空间分析有哪些？
2. 什么是空间分析？其方法有哪些？
3. 空间分析的定义以及类型？
4. GIS空间数据分析方法？

空间分析有哪些？

空间分析是地理信息工程领域的重要分支，它基于地理对象的位置和形态特征，运用多种空间分析模型和空间操作对空间数据进行深加工，进而产生新知识。

这种分析在计算机技术的支持下，对地理对象的位置、分布、形态、形成和演变等信息进行提取和分析。

具体方法可分为矢量空间分析和栅格空间分析两大类，应用领域广泛，包括水污染监测、城市规划、地震灾害分析等。通过这些分析，我们能更好地理解和应对地理空间中的各种问题。

什么是空间分析？其方法有哪些？

空间分析和统计领域从诞生开始（准确说，计量革命开始）到20世纪90年代，50年来的研究成果主要是发展了一组适应于空间分析的核心统计方法，其中多数是描述性和（或者）探索性的。关键这里面很多方法都未必需要强大的统计理论基础来支持，而且还发现了很多经典统计学中对于空间分析上的不满足性。

到1993年的时候，还在爱荷华州立大学教书的Noel Cressie教授就基于空间数据模型提出了空间统计的分类标准

他于2012年，被澳大利亚University of Wollongong 的澳大利亚国立应用统计研究所（NIASRA）特聘为教授，并且出任环境研究中心主任。他写的那本《Statistics for SpatialData》一书，一直是空间统计领域的权威教材

他在书中，把空间数据分析模型确定为以下三个主题：

1、点模式分析——与数据位置的特点视角相关的分析。

2、格网或区域分析——与空间的区域模型相关，尤其是区域在增强平面上的***。

3、地统计学建模——英语与支撑数据的连续场视角。

后来，到了2002年，ASU(美国亚利桑那州立大学)的地理与规划学院院长，也就是当今顶级的空间分析与统计专家Luc Anselin教授，发展了Cressie的基本分类方法，总结了空间数据建模中，对象和场区分的各自内涵。

下面就是对象和场的区分要点：

以上研究，表明这两种主要的数据模型不仅有非常明显的差异，而且建模方法和意义也不同。另外Anselin教授还强调了场数据在内插与加密方面的重点，以及矢量结构的外推和领域扩展（时空预测模型）。当然，不同分组之间的区别也不总是明显的，在某一领域的应用模型通常可以应用于其他领域。例如：格网可以同时代表数据的一个场、一个网格或者一个聚集的点集。

探索性空间数据分析（SEDA）是对实验样本不***设的统计分析方法，不***设就是同经典统计方法有区别的不***设样本的分布类型，让样本数据自己说话，实现对数据的分析。一些基本的方法有箱形图，折线图，离散点分布图等等。说白了就是看图说话。。

空间分析的定义以及类型？

空间分析是基于地理对象的位置和形态的空间数据的分析技术，其目的在于提取和传输空间信息。

空间分析是地理信息系统的主要特征。空间分析能力（特别是对空间隐含信息的提取和传输能力）是地理信息系统区别与一般信息系统的主要方面，也是评价一个地理信息系统成功与否的一个主要指标。种类 缓冲区分析 叠加分析 网络分析 统计分析等

GIS空间数据分析方法？

指在GIS(地理信息系统）里实现分析空间数据，即从空间数据中获取有关地理对象的空间位置、分布、形态、形成和演变等信息并进行分析。

根据作用的数据性质不同，可以分为：

1、基于空间图形数据的分析运算；

2、基于非空间属性的数据运算；

3、空间和非空间数据的联合运算。空间分析赖以进行的基础是地理空间数据库，其运用的手段包括各种几何的逻辑运算、数理统计分析，代数运算等数学手段，最终的目的是解决人们所涉及到地理空间的实际问题，提取和传输地理空间信息，特别是隐含信息，以***决策。

到此，以上就是小编对于空间数据分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于空间数据分析的4点解答对大家有用。