《GIS数据处理与分析》课件

数据处理与分析GIS课程简介GIS基础知识GIS软件应用数据处理与分析本课程将介绍地理信息系统GIS的基本概课程将深入讲解主流GIS软件的应用，如重点讲解GIS数据的处理、分析方法和应用念和原理ArcGIS、QGIS等技巧课程目标培养学生GIS数据处理与分析能提高学生空间数据分析应用能力增强学生解决空间问题的能力力能够利用GIS软件进行空间数据采集、处将GIS技术应用于实际问题，解决空间数掌握GIS数据处理与分析的基本原理、方理、分析和可视化据分析中的实际问题法和技术课程大纲GIS数据概念数据处理与分析空间数据模型、地理坐标系、投影转数据预处理、空间分析方法、空间统换、数据精度计、数据可视化应用案例自然资源管理、城市规划、环境监测、交通运输、灾害管理数据概念GIS地理空间数据空间数据GIS数据通常指与地理位置相关描述地理位置和形状的信息，例的数据，包括空间数据和属性数如点、线、面据属性数据与空间数据相关联的非空间信息，例如名称、人口、土地利用类型数据类型GIS矢量数据栅格数据矢量数据使用点、线和面来表示栅格数据使用像素网格来表示地地理要素，例如道路、河流和建理信息，例如遥感影像、数字高筑物程模型属性数据属性数据描述了地理要素的特征，例如名称、地址、人口密度等矢量数据格式与结构点1表示位置线2表示路径面3表示区域栅格数据格式与结构栅格数据栅格数据将地理空间划分为规则的网格，每个网格单元包含一个属性值，例如温度、海拔或土地覆盖类型格式常用的栅格数据格式包括GeoTIFF、ESRI Grid和ERDASIMAGINE结构栅格数据结构包含行列信息，每个单元格的属性值，以及地理参考信息数据收集方法现场调查遥感技术直接到实地进行测量和数据采集通过卫星或飞机等传感器获取影，例如使用GPS、全站仪等设备像数据，例如利用遥感影像进行进行坐标测量土地利用分类数据共享与购买从政府机构、科研机构或商业公司获取已有的数据，例如从国家地理信息中心获取地图数据数据采集设备数据采集设备是获取地理空间数据的关键工具，种类繁多，涵盖各种用途和精度•地面测量设备全站仪、GNSS接收机、激光扫描仪等，用于高精度测量•航空遥感设备航空相机、多光谱扫描仪、合成孔径雷达等，用于大范围数据采集•卫星遥感设备卫星传感器，例如Landsat、MODIS、Sentinel等，提供全球范围的数据•移动设备智能手机、平板电脑、无人机等，提供便捷的数据采集方式数据采集流程数据预处理1清洗、转换、标准化数据采集2遥感、GPS、调查数据规划3定义目标、确定范围数据质量控制准确性一致性确保数据与实际情况相符，避免错误不同数据源之间保持一致，避免冲突或偏差或矛盾完整性数据应涵盖所有必要的信息，避免缺失或遗漏数据建库与管理数据模型设计数据组织与存储根据数据类型和分析需求，选择将数据组织成合理的结构，例如合适的数据库模型，如关系型数创建表、定义字段，并选择合适据库、面向对象数据库等的存储方式，如文件系统、数据库系统等数据维护与更新定期维护数据库，确保数据的一致性、完整性和有效性，并及时更新数据以反映最新的变化数据预处理123数据清理数据转换数据集成去除错误、重复、缺失或不一致的数据将数据转换为统一的格式和单位，以便将来自不同来源的数据整合在一起，构，确保数据完整性和准确性于分析和处理建统一的数据集空间数据拓扑检查几何关系验证拓扑错误识别数据修复与维护检查数据几何特征的正确性，例如点、线、识别数据中的拓扑错误，例如悬挂点、自交修复拓扑错误，确保数据完整性和一致性，面的连接和相交关系线、多余节点等提升数据质量大数据时代的数据处理数据规模的增长数据类型的多样化数据处理速度要求数据量级显著提升，传统的数据处理方法数据类型不断扩展，包括结构化、半结构实时数据处理的需求不断增长，需要更高难以满足需求化和非结构化数据效的数据处理技术空间数据分析基本操作查询1根据属性或空间位置选择数据子集缓冲区分析2创建围绕要素的缓冲区叠加分析3将两个或多个图层组合在一起网络分析路径规划找到最佳路线，例如最短路径、最快路径或最省钱的路径服务区分析确定服务范围，例如医院的服务范围或商店的营业范围连通性分析分析网络中节点和边的连接性，例如城市道路网络的连通性叠加分析数据叠加1将不同主题的地理空间数据叠加在一起空间关系2分析不同要素之间的空间关系综合分析3揭示不同数据层之间的相互影响缓冲区分析定义1缓冲区分析是指根据已知地理要素，以其为中心向外扩展一定距离，生成一个新的区域，称为缓冲区应用场景2在城市规划、环境保护、交通管理等领域，缓冲区分析能够有效地识别和分析地理要素的影响范围操作步骤3首先确定目标要素和缓冲距离，然后利用GIS软件进行缓冲区生成最短路径分析定义最短路径分析是GIS中常用的空间分析方法，用于寻找两个点之间最短的路线或路径应用它在交通规划、物流配送、紧急救援等领域具有广泛的应用，例如寻找最佳路线、规划配送路径等方法常用的最短路径算法包括Dijkstra算法、A*算法等，它们根据不同的因素计算最短路径密度分析计算密度1根据点状数据的分布和数量计算密度值创建密度图2将密度值可视化为颜色或大小的变化分析空间格局3识别高密度和低密度区域插值分析数据稀疏应用广泛插值分析用于估计未知点数据气象、环境监测、地形分析等领域123空间关系利用已知点数据推断周围位置的值时间序列分析趋势分析1识别数据随时间推移的变化趋势季节性分析2分析数据中周期性的变化模式预测3基于历史数据预测未来趋势遥感影像处理几何校正1消除几何畸变，确保图像的几何精度影像增强2提高图像的视觉效果，便于分析和解释影像分类3将图像像素按照类别进行划分，识别地物类型影像几何校正正射校正1消除地形起伏对影像的影响，使影像达到几何精确几何配准2将影像与已知坐标系中的地图或影像进行配准，使影像与地图或影像之间具有相同的几何关系影像镶嵌3将多个影像拼接成一个完整的影像，以覆盖更大的区域影像分类监督分类1训练样本非监督分类2无训练样本基于对象分类3图像分割结果输出与可视化数据可视化输出格式将分析结果以图表、地图、模型等形式呈现，直观地展现数据分根据应用场景和需求选择合适的输出格式，如地图、报告、图表析结果，增强理解力，提高表达效果、数据文件等应用案例分析城市规划农业环境监测道路规划、土地利用、公共设施建设、环境农作物产量预测、病虫害监测、灌溉管理等污染源识别、环境质量评估、自然灾害预警监测等等课程总结了解GIS数据处理与分析方法掌握空间数据处理和分析的步骤能够运用GIS工具解决实际问题问题探讨本课程结束后，欢迎大家就学习中遇到的问题进行提问，并与老师和同学一起探讨相关知识点和实际应用场景例如，可以探讨如何将所学知识应用到实际项目中，如何解决数据处理和分析过程中遇到的难题，以及如何提升空间数据分析的能力等等。