АНАЛИЗ ПРОСТРАНСТВЕННЫХ ДАННЫХ

Анализ пространственного распределения объектов 5. Например операции наложения графических объектов средства анализа сетевых структур или выделения объектов по заданным признакам. Это прежде всего организация выбора и объединения объектов в соответствии с заданными условиями реализация операций вычислительной геометрии анализ наложений построение буферных зон сетевой анализ. Основные функции пространственного анализа данных Выбор объектов по запросу: самой простой формой запроса является получение характеристик объекта указанного...

2014-07-07

5.82 KB

39 чел.


Поделитесь работой в социальных сетях

Если эта работа Вам не подошла внизу страницы есть список похожих работ. Так же Вы можете воспользоваться кнопкой поиск


ЛЕКЦИЯ  5. АНАЛИЗ ПРОСТРАНСТВЕННЫХ ДАННЫХ

5.1. Задачи пространственного анализа

5.2. Основные функции пространственного анализа данных

5.3. Анализ пространственного распределения объектов

5.1. Задачи пространственного анализа 

К средствам пространственного анализа относятся различные процедуры манипулирования пространственными и атрибутивными данными, выполняемые при обработке запросов пользователя. (Например, операции наложения графических объектов, средства анализа сетевых структур или выделения объектов по заданным признакам).

Для каждого ГИС-пакета характерен свой набор средств пространственного анализа, обеспечивающий решение специфических задач пользователя, в тоже время можно выделить ряд основных функций, свойственных практически каждому ГИС-пакету. Это, прежде всего, организация выбора и объединения объектов в соответствии с заданными условиями, реализация операций вычислительной геометрии, анализ наложений, построение буферных зон, сетевой анализ.

5.2. Основные функции пространственного анализа данных

Выбор объектов по запросу: самой простой формой запроса является получение характеристик объекта указанного курсором на экране и обратная операция, когда изображаются объекты с заданными атрибутами. Более сложные запросы позволяют выбирать объекты по нескольким признакам, например по признаку удаленности одних объектов от других, совпадающие объекты, но расположенные в разных слоях и т. д.

Для выбора данных в соответствии с определенными условиями используются SQL- запросы. Для выполнения запросов разной сложности реализованы возможности использования при составлении запросов математических и статистических функций, а также географических операторов, позволяющих выбирать объекты на основании их взаимного расположения в пространстве (например, находится ли анализируемый объект внутри другого объекта или пересекается с ним).

Обобщение данных может проводиться по равенству значений определенного атрибута, в частности для зонирования территории. Еще один способ группировки – объединение объектов одного тематического слоя в соответствии с их размещением внутри полигональных объектов других тематических слоев.

Геометрические функции: к ним относят расчеты геометрических характеристик объектов или их взаимного положения в пространстве, при этом используются формулы аналитической геометрии на плоскости и в пространстве. Так для площадных объектов вычисляются занимаемые ими площади или периметры границ, для линейных - длины,  а также расстояния между объектами и т.д.

Оверлейные операции (топологическое наложение слоев) являются одними из самых распространенных и эффективных средств. В результате наложения двух тематических слоев образуется другой дополнительный слой в виде графической композиции исходных слоев. Учитывая, что анализируемые объекты могут относиться к разным типам (точка, линия, полигон), возможны  разные формы анализа: точка на точку, точка на полигон и т.д. Наиболее часто анализируется совмещение полигонов.  

Построение буферных зон. Одним из средств анализа близости объектов является построение буферных зон. Буферные зоны – это районы (полигоны), граница которых отстоит на заданном расстоянии от границы исходного объекта. Границы таких зон вычисляются на основе анализа соответствующих атрибутивных характеристик. При этом ширина буферной зоны может быть как постоянной, так и переменной. Например, буферная зона вокруг источника электромагнитного излучения, будет иметь форму круга, а зона загрязнения от дымовой трубы завода с учетом розы ветров будет иметь форму близкую к эллипсу.

Сетевой анализ позволяет пользователю проанализировать пространственные сети связных линейных объектов (дороги, линии электропередач и т. д.). Обычно сетевой анализ служит для задач определения ближайшего, наиболее выгодного пути, определения уровня нагрузки на сеть, определение адреса объекта или маршрута по заданному адресу и другие задачи.

5.3. Анализ пространственного распределения объектов

      Анализ пространственного распределения объектов. Фактически во многих случаях необходимо знать не только объем пространства, занимаемый объектами, но и расположение объектов в пространстве, которое может характеризоваться количеством объектов в определенной области, например, распределение численности населения. Наиболее распространены методы анализа распределения точечных объектов. Мерой точечного распределения служит плотность. Она определяется как результат деления числа точек на значение площади территории, на которой они расположены. Кроме плотности распределения можно оценить форму распределения. Точечные распределения встречаются в одном из четырёх возможных вариантов: равномерном (если число точек в каждой малой подобласти такое же, как и в любой другой подобласти), регулярном (если точки, разделённые одинаковыми интервалами по всей области, расположены в узлах сетки), случайном, кластерном (если точки собраны в тесные группы).

Точечные распределения могут описываться не только количеством точек в пределах подобластей. Часто анализируются локальные отношения внутри пар точек. Вычисление этого статистического показателя включает определение  среднего расстояния до ближайшей соседней точки среди всех возможных пар ближайших точек. Данный метод позволяет оценить меру разреженности точек в распределении.

Распределение линий также оценивается по плотности. Обычно вычисления выполняются для сравнения разных географических областей, например по густоте гидрографической сети. Линии могут также оцениваться по близости и возможным пересечениям. Другими важными характеристиками являются ориентация, направленность и связанность. 

Анализ распределения полигонов подобен анализу распределения точек, однако при оценке плотности определяют не количество полигонов на единицу площади, а относительную долю площади, занимаемой полигоном



 

Другие похожие работы, которые могут вас заинтересовать.
2149. Полигональное задание пространственных форм 39.04 KB
  ТНС – триангулированная нерегулярная сетка: Здесь все точки могут быть не привязаны ни к каким дескрипторам. В основе метода лежит круговой критерий: Если провести окружность вокруг 3ч точек то другие точки не должны попа дать в него. Алгоритм: 1 Все точки которые надо стриангулировать лежат внутри прямоугольника: 2 После этого проводят начальную триангуляцию: делим прямоугольник по полам; 3 Берётся точка например А и проводится триангуляция: а Определяем в какой треугольник попала эта...
16866. Сравнение пространственных эффектов для восточных и западных российских регионов 17.32 KB
  Идея лежащая в основе пространственно-эконометрических моделей довольно проста: при моделировании макроэкономических показателей стран или регионов надо учитывать не только влияние других факторов в этих странах или регионах но и значения этих же макроэкономических показателей в других странах или регионах. Тогда количество параметров отражающих влияние других стран или регионов сокращается до одного - коэффициента пространственной автокорреляции по аналогии с коэффициентом автокорреляциии во временных рядах. Однако для...
10655. Анализ данных 467.31 KB
  Альтернативная гипотеза представляет альтернативную теорию, которая автоматически считается истинной, если отвергается нулевая гипотеза. Статистика теста — это статистика, вычисленная после анализа данных, которые используются для принятия или непринятия нулевой гипотезы.
6270. Анализ характеристик каналов с интеграцией речи и данных 14.86 KB
  Решение уравнения равновесия для неё было найдено в виде Найдем производящую функцию Выражения для полученных здесь производящих функций будут использованы далее при рассмотрении сетей с интеграцией средств коммутации пакетов и каналов. Модели интеграции речи и данных Рассмотрим объединение двух видов нагрузки – обслуживание с коммутацией каналов кратко – речь и нагрузка требующая обслуживания с коммутацией пакетов – данные. Этот тип нагрузки требует одного временного канала и при отсутствии свободных каналов – блокируется.
11685. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ ПЕТРОФИЗИЧЕСКИХ ДАННЫХ ПОНТА И МЕОТИСА СЕВЕРНОГО БОРТА ЗКП И ТИМАШЕВСКОЙ СТУПЕНИ 10.41 MB
  Литологически верхнемайкопские отложения северного борта ЗКП сходны с нижнечокрак-тарханскими, что вызывает серьезные затруднения при проведении границы между данными комплексами. Проблема выделения майкопа в пределах Прибрежно-Морозовского района осложняется крайне незначительным отбором керна, особенно в низах вскрываемых разрезов. Поэтому при проведении границы используется весь комплекс геолого-сейсмических критериев, выработанных в ходе поисковых работ на всех площадях района. Сейсмические признаки майкопских отложений – нерегулярное, нередко хаотическое, волновое поле
7176. ОРГАНИЗАЦИЯ БАЗ ДАННЫХ И СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ БАЗАМИ ДАННЫХ 116.07 KB
  Например в качестве информационной системы можно рассматривать расписание движения поездов или книгу регистрации данных о заказах. Атрибут записанный на каком-либо носителе информации называют элементом данных полем данных или просто полем. При обработке данных часто встречаются однотипные объекты с одинаковыми свойствами.
8335. Аналоговая и дискретная информация. Носители данных. Операции с данными. Кодирование данных. Системы счисления. Энтропия и количество информации 227.54 KB
  Системы счисления. Системы счисления Кодирование данных используется издавна: код Морзе Брайля морской сигнальный алфавит и т. В истории человечества для кодировании чисел наиболее известны две системы счисления: непозиционная и позиционная. Как та так и другая системы счисления характеризуются основанием – количеством различных цифр используемых для записи чисел например от 0 до 9 т.
8334. Формулы Шеннона и Хартли. Расчёт количества информации. Кодирование символьных, графических и звуковых данных. Структуры данных Формула Шеннона 140.5 KB
  Для решения обратных задач, когда известна неопределенность (H) или полученное в результате ее снятия количество информации (I) и нужно определить какое количество равновероятных альтернатив соответствует возникновению этой неопределенности, используют обратную формулу Хартли, которая выводится в соответствии с определением логарифма и выглядит еще проще...
9994. Стандартные налоговые вычеты: категории физических лиц, имеющих право на получение данных вычетов, виды вычетов, порядок предоставления, анализ произошедших изменений 35.32 KB
  Объектом налогообложения НДФЛ признается доход полученный налогоплательщиками: От источников в РФ и или от источников за пределами РФ – для физических лиц являющимися налоговыми резидентами РФ. К доходам от источников в Российской Федерации относятся: дивиденды и проценты полученные от российской организации и от российских индивидуальных предпринимателей; страховые выплаты при наступлении страхового случая доходы полученные от использования в РФ авторских или иных смежных прав; доходы полученные от сдачи в аренду или иного...
3756. Организация данных в ЭВМ 89.09 KB
  При представлении в памяти компьютера чисел в естественной форме устанавливается фиксированная длина разрядной сетки. Причем точку можно зафиксировать в начале, середине или в конце разрядной сетки. При этом распределение разрядов между целой и дробной частями остается неизменным для любых чисел.
© "REFLEADER" http://refleader.ru/
Все права на сайт и размещенные работы
защищены законом об авторском праве.