地理空间分析与建模课件

1、一、概述(一)什么是GIS的应用模型模型是一种现象或系统的简化表示GIS应用模型：根据具体的应用目标和问题，借助于GIS自身的优势，将观念世界中形成的概念模型，具体化为信息世界中的可操作的机理和过程。是以空间分析的基本方法和算法模型为基础，针对客观世界专门应用目的而构建的解决专门问题的理论和方法。是GIS技术应用向专业领域的发展。一、概述(一)什么是GIS的应用模型(二)为什么需要GIS应用模型GIS 应用模型是GIS的基本构成之一 GIS的空间分析是基本的、解决一般的通用问题的基本理论和方法；尽管GIS 软件具有强大的空间分析功能，为解决各种现实问题提供了有效的基本工具，但对于某一专门应用目

2、的的解决，还必须通过构建专门的应用模型。 （例如土地利用适宜性模型、选址模型、洪水预测模型等）。(二)为什么需要GIS应用模型(三)、 GIS应用模型的技术优势 1）优良的硬件环境2）多功能的软件模块3）能够客观表达地理空间的数据模型4）便于人机沟通的用户界面 (三)、 GIS应用模型的技术优势 (四)、应用模型的作用 GIS应用模型用一定程度的简化和抽象，通过逻辑的演绎，去把握地理系统各要素之间的相互关系、本质特征及可视化显示，是GIS走向实用化的关键。应用模型是联系GIS应用系统与专业研究的纽带；应用模型是综合利用GIS应用系统中大量数据的工具；应用模型是GIS应用系统解决各种实际问题的武

3、器；应用模型有利于系统使用者与设计者之间的信息交流；便于用户使用和操作。(四)、应用模型的作用(五)、GIS应用模型的类型数学模型：应用数学分析方法建立的模型； 如人口增长模型经验模型：通过数理统计方法和观测实验建立的模型； 如适宜性分析模型混合模型：既有基于理论原理的确定性变量、又有经验性的不确定变量； 如位置选择模型(五)、GIS应用模型的类型(六)构建GIS应用模型的三种方法1）利用GIS内部建模工具 利用GIS软件本身的宏语言（如MapInfo的MapBasic语言、ArcInfo的VBA语言等）、应用函数库（API）或功能组件（COM）开发所需的空间分析模型。该方法是将GIS软件已经

4、具有的功能模块作为模型部件，按照具体应用的目的和标准，将这些部件进行有机的组合而形成解决某个具体问题的应用模型。 内部模型可以充分利用GIS软件本身的资源和功能，模型构建和开发的效率比较高。（如坡地分析）(六)构建GIS应用模型的三种方法2）利用GIS系统外部建模工具 这种方法是基于利用GIS的空间数据库和可视化输出功能，而模型的分析功能则主要利用其它应用软件进行开发，如MatLab和IDL。这种构模方法实现了不同软件与GIS软件的集成，无需在GIS环境中重新编制分析软件。 运行效率有一定影响。（如人口统计分析）2）利用GIS系统外部建模工具3）混合型的模型构建 混合模型是上述两种建模法的结合

5、。 既充分考虑利用GIS软件提供的功能，尽量减少用户自行开发的压力，又能兼具吸收其它功能软件的特殊功用，为解决用户实际问题提供更灵活、更适用的解决方法。3）混合型的模型构建明确分析的目的和评价准则准备分析数据进行空间分析操作进行结果分析解释、评价结果结果输出二、建立GIS应用模型的一般步骤 明确分析的目的和评价准则二、建立GIS应用模型的一般步骤实例分析 （1）问题背景为了在某地建立一森林公园旅游点，需参考一定的旅游条件，假设该旅游点须满足距公路、铁路0.5km以外10km以内，非市区，有林地，要求在行政区划图上选出该旅游点位置，并注明面积大小。数据源公路及铁路分布图；森林分布及权属图；城镇行

6、政区划图；实例分析 （1）问题背景问题求解所涉及的GIS功能属性重分类；面状边界消除与合并；缓冲区生成；拓扑叠加；面积量测；绘图输出；生成报表实例分析 （1）问题求解所涉及的GIS功能实例分析 （1）实例分析 （1）具体步骤(1)将城镇行政区划图重新分类，生成市区、非市区两类；(2)拓扑叠加生成图层，得到非林地；林地且市区；林地、非市区、距道路0.5km内；林地、非市区、距道路0.5km外10km内；林地、非市区、距道路10km外(3)依约束条件，提取第4类多边形，并计算其面积；(4)与行政区划图叠加，打印输出结果；实例分析 （1）具体步骤实例分析 （2）道路拓宽改建过程中的拆迁指标计算 要解

7、决的问题及约束条件计算由于道路拓宽而需拆迁的建筑面积和房产价值 ；道路拓宽改建的标准是： 道路从原有的20米拓宽到60米 ；拓宽道路应尽量保持直线 ；部分位于拆迁区内的10层以上的建筑不拆除 ；所需资料现状道路图； 区域内建筑物分布图； 实例分析 （2）道路拓宽改建过程中的拆迁指标计算 要解决的问实例分析 （2）空间操作 选择拟拓宽的道路，根据拓宽半径，建立道路的缓冲区；将缓冲区图与建筑物分布图进行拓扑叠加，此图包括部分或全部位于拓宽区内的所有建筑物信息；统计分析 选择落入拆迁区内的楼层高为10层以上的建筑物，将其排除掉，其余为拆迁建筑物 ；对所需拆迁的建筑物进行拆迁指标计算，包括建筑物面积、

8、房产价值。实例分析 （2）空间操作 三、二值模型一种GIS模型，用逻辑表达式从组合地图中选择感兴趣的地图要素输出结果也为二值模型（1为真，0为假） 方法 矢量：地图叠加运算、属性组合 栅格：格网查询三、二值模型一种GIS模型，用逻辑表达式从组合地图中选择感兴矢量二值模型建立123123IDPH132534IDType1232453181354267IDPH132335Type2323454454642345187518Ph=4 AND Type=234矢量二值模型建立123123IDPH132534IDType矢量二值模型应用问题：植物潜在生存环境在高度带2之内，距河流不超过200米 数据 高

9、度带地图、河流地图 方法 确立河流缓冲区 河流缓冲区与高度带地图叠加 在叠加地图上选择高度带为2的区域 二值输出演示：示例 矢量二值模型应用问题：植物潜在生存环境栅格二值模型建立11143244334444441113322333444444Cov1Cov2Cov1=3 AND Cov2=3栅格二值模型建立1114324433444444111332栅格二值模型应用示例问题：植物潜在生存环境： 在高度带2之内，距河流不超过200米 数据 高度带地图（grid）、河流地图（grid） 方法 距离量测: Find Distance 栅格计算器 二值输出栅格二值模型应用示例问题：植物潜在生存环境：

10、二值模型应用举例选择潜在商业用地 如：面积大于5公顷，商业地带，闲置，距离小区距离小于3公里，坡度小于5度等 土地利用规划 土壤侵蚀分析 空间对象变化 建立精确模型二值模型应用举例选择潜在商业用地 指数模型由组合地图或多个格网计算的指数值生成分等地图。 过程 评估变量的相对重要性，确定权重 对观测值进行分类并打分 建立指数模型 数值归一化并输出： （指数值- 最小指数值）/ 指数值值域指数模型由组合地图或多个格网计算的指数值生成分等地图。 基于矢量的指数模型建立过程123123IDPH132534IDType1232453181354267132331IDPHType2214252623137

11、13PH*2 + Type*313分值312分值213基于矢量的指数模型建立过程123123IDPH132534I基于栅格的指数模型建立过程72132491342455763311345134234520.61.82.430.20.60.80.40.60.810.4*0.6*0.2*0.21.43.24.23.8基于栅格的指数模型建立过程72132491342455763指数模型应用通常用于适宜性分析和脆弱性分析 例一、森林保护区土地利用研究 参数确定 土壤条件、陡坡、洪涝 靠近水体、湿地等非点源污染 公路和开发区 野生动物栖息地 美学影响 过程 对每个参数按环境成本/开发约束从1到5排序 对

12、每个参数制作格网并进行叠加 取出每个参数的最大值作为输出值 从输出格网中选择低值区作为保护区域指数模型应用通常用于适宜性分析和脆弱性分析 指数模型应用地下水污染评价模型 参数确定 水的埋置深度 净补给 蓄水层介质 土壤介质 地形 渗流带影响 导水率 每个参数评分，并加权计算指数模型应用地下水污染评价模型 例：地下水评价污染分析因素：土壤特征、埋置深度、土地利用 评分系统 0 - 50 埋置深度 1 - 25： 50 26 - 50：35 51 - 100：20 101 - 150：10 例：地下水评价污染分析因素：土壤特征、埋置深度、土地利用 地下水评价污染分析（续） 土地利用 灌溉用地、野生

13、动物栖息地等：50 非灌溉用地：20 城市与居民区：99（不纳入本模型） 土壤类型 1类 50 2类 49 3类 48.8 4类 45.2 5类 43.8 6类 40.8 7类 38.8评价方程 3 X 土壤得分 + 土地利用得分 + 埋置深度得分地下水评价污染分析（续） 土地利用 土壤类型 评价方程 指数模型应用野生生物栖息地适宜性指数模型HIS 参数 生物气候带a、点位类型b、优势种c、郁闭度d、演替阶段e; 指数模型 HIS = sqrt(3a+b+c)/6) (d+e)/2） 归一化 0 为不适宜做栖息地，1为理想栖息地指数模型应用野生生物栖息地适宜性指数模型HIS 指数模型应用森林火

14、灾指数模型 参数 植被种类v、海拔高度h、坡度s、坡向a、与道路或主宅区的接近程度r; 每个因子分为不同层次，赋予标准得分0、1、2，分别对应高、中、低火灾 建立模型 H=1+100v+30s+10a+5r+2e 地图运算，产生森林火险指数分布图指数模型应用森林火灾指数模型 回归模型建立一个因变量和多个变量之间的关系，可用于预测和评估 通过地图叠加运算进行实现 类型 线性回归：数值变量 指数回归：因变量为二值而自变量为类别或数值类型数据 并非所有的GIS软件都提供回归模型计算回归模型建立一个因变量和多个变量之间的关系，可用于预测和评估回归模型示例积雪量模拟 SWE = a + b X Col+ c X Row + d X Height 松鼠生活环境适宜性模型 Y = 0.002*H + 0.228*Slope + 0.685*C1 +0.433*C2 + 0.481*C3