空间数据处理分析的基本方法及应用模型

第7 章空间数据分析模型7.1 空间数据 按照空间数据的维数划分，空间数据有四种基本类型：点数据、线数据、面数据和体数据。

点是零维的。

从理论上讲，点数据可以是以单独地物目标的抽象表达，也可以是地理单元的抽象表达。

这类点数据种类很多，如水深点、高程点、道路交叉点、一座城市、一个区域。

线数据是一维的。

某些地物可能具有一定宽度，例如道路或河流，但其路线和相对长度是主要特征，也可以把它抽象为线。

其他的线数据，有不可见的行政区划界，水陆分界的岸线，或物质运输或思想传播的路线等。

面数据是二维的，指的是某种类型的地理实体或现象的区域范围。

国家、气候类型和植被特征等，均属于面数据之列。

真实的地物通常是三维的，体数据更能表现出地理实体的特征。

一般而言，体数据被想象为从某一基准展开的向上下延伸的数，如相对于海水面的陆地或水域。

在理论上，体数据可以是相当抽象的，如地理上的密度系指单位面积上某种现象的许多单元分布。

在实际工作中常常根据研究的需要，将同一数据置于不同类别中。

例如，北京市可以看作一个点（区别于天津），或者看作一个面（特殊行政区，区别于相邻地区），或者看作包括了人口的“体”。

7.2 空间数据分析 空间数据分析涉及到空间数据的各个方面，与此有关的内容至少包括四个领域。

1）空间数据处理。

空间数据处理的概念常出现在地理信息系统中，通常指的是空间分析。

就涉及的内容而言，空间数据处理更多的偏重于空间位置及其关系的分析和管理。

2）空间数据分析。

空间数据分析是描述性和探索性的，通过对大量的复杂数据的处理来实现。

在各种空间分析中，空间数据分析是重要的组成部分。

空间数据分析更多的偏重于具有空间信息的属性数据的分析。

3）空间统计分析。

使用统计方法解释空间数据，分析数据在统计上是否是“典型”的，或“期望”的。

与统计学类似，空间统计分析与空间数据分析的内容往往是交叉的。

4）空间模型。

空间模型涉及到模型构建和空间预测。

空间数据分析方法
空间数据分析方法是指对于地理空间数据进行处理和分析的方法，它包括以下几种方法：
1. 空间统计分析：是指对地理空间数据进行统计学分析的方法，如聚类分析、因子分析、回归分析等。

2. 空间交互分析：是指对地理空间数据进行交互作用分析的方法，如空间关联分析、空间自相关分析等。

3. 空间插值分析：是指对地理空间数据进行插值处理的方法，如反距离加权插值法、克里金插值法、天顶角插值法等。

4. 空间模式分析：是指对地理空间数据进行模式分析的方法，如空间聚类分析、空间密度分析等。

5. 空间多元分析：是指对地理空间数据进行多因素分析的方法，如主成分分析、判别分析等。

6. 空间决策支持：是指对地理空间数据进行决策支持的方法，如空间优化模型、空间决策树等。

综上所述，空间数据分析方法在地理信息系统和遥感技术中得到了广泛应用，它能够有效地提高地理数据的分析、解释和应用能力。

空间数据分析分析解析空间数据分析是指通过对空间数据进行处理、分析和解析，以获得对空间现象和空间关系的深入理解。

它是地理信息系统（GIS）的核心功能之一，被广泛应用于城市规划、环境保护、交通运输、农业决策等领域。

空间数据分析能够揭示地理现象的模式和趋势，为决策者提供科学、准确的信息支持。

空间数据分析的核心方法包括空间查询、空间统计和空间建模。

空间查询是指对空间数据进行检索和筛选，根据特定的条件获取所需的数据。

例如，可以查询其中一地区内的房价分布、道路密度、绿地覆盖等信息。

空间统计则是通过统计分析方法，对空间数据的分布特征和相互关系进行量化和描述。

常用的空间统计方法有空间自相关分析、核密度估计、热点分析等。

空间建模则是利用数学模型和算法，对空间数据的演化和变化过程进行预测和模拟。

典型的空间建模方法包括地理加权回归、环境模拟等。

以城市规划为例，空间数据分析可以帮助规划师了解城市的土地利用、人口分布、交通流动等情况，为城市规划和土地利用决策提供科学依据。

通过空间查询，可以获取其中一地区内不同用地类型的分布情况，为规划师提供土地利用的基础数据。

通过空间统计，可以分析城市的空间结构和分布格局，如通过核密度估计分析人口的集聚程度，通过热点分析找出交通拥堵的热点区域。

通过空间建模，可以预测城市未来的发展趋势，如通过地理加权回归模型预测不同因素对房价的影响程度。

空间数据分析在环境保护领域也有重要应用。

例如，通过分析植被覆盖的空间分布，可以评估生态系统的健康状况和生物多样性水平。

通过空间查询和空间建模，可以确定环境敏感区域，以制定环境保护政策和措施。

通过空间统计，可以发现环境污染的热点区域，并考察其空间关联性，为环境监测和治理提供指导。

此外，空间数据分析还在交通运输、农业决策、应急管理等领域发挥着重要作用。

例如，在交通运输领域，可以利用空间数据分析来评估道路网络的覆盖率和服务质量，找到交通拥堵的瓶颈，优化交通流动。

如何掌握测绘技术中的空间数据分析与建模方法现代测绘技术中的空间数据分析与建模方法已经成为了测绘领域的重要研究方向，掌握这些方法对于测绘人员来说是至关重要的。

在这篇文章中，我将讨论如何掌握测绘技术中的空间数据分析与建模方法，以帮助读者更好地理解和应用这些技术。

一、什么是空间数据分析与建模方法空间数据分析与建模方法是指利用现代测绘仪器获取的空间数据进行分析和建模的方法。

通过对空间数据进行统计分析、空间关系分析和模型构建等操作，可以更好地理解和解读地理现象，并为决策提供支持。

这些方法广泛应用于土地规划、城市规划、环境保护等领域。

二、掌握空间数据分析与建模方法的基础知识要掌握空间数据分析与建模方法，首先需要了解几个基本概念和知识。

1. 地理信息系统（Geographic Information System, GIS）：地理信息系统是一种能够获取、存储、管理、分析和展示地理数据的计算机系统。

掌握GIS的基本原理和功能，对于理解和应用空间数据分析与建模方法至关重要。

2. 空间数据类型：空间数据可以分为矢量数据和栅格数据两种类型。

矢量数据以点、线和面的形式表示地理现象，常用于表示地物边界、道路网络等；而栅格数据以像元（Pixel）的形式表示地理现象，适用于表示表面模型、遥感影像等。

3. 空间数据获取技术：空间数据的获取可以通过空间测量仪器和遥感技术来实现。

空间测量仪器包括全球定位系统（Global Positioning System, GPS）、地面测量仪器等，可以获取地物的坐标和几何信息；而遥感技术则可以获取地物的光谱信息、纹理信息等。

三、常用的空间数据分析与建模方法掌握了上述基础知识后，就可以开始学习和应用空间数据分析与建模方法了。

下面介绍几种常用的方法：1. 空间统计分析：空间统计分析是对空间数据进行统计分析的方法。

常用的空间统计分析方法包括空间插值、空间聚类、空间分布模型等。

空间插值方法可以通过已知的数据点推断未知位置的数据值，例如通过气象站点观测数据插值得到整个区域的气温分布图；空间聚类方法可以将相似的地理现象聚集到一起，例如将城市分为不同类型的用地区域。

空间数据分析是指在数据处理过程中，对具有地理位置属性的数据进行分析和研究的过程。

随着技术的发展，我们现在能够获取和处理的数据量越来越大，其中很多数据都包含了地理位置信息。

这些地理位置信息的存在，为我们提供了更多的分析和应用的可能性。

本文将讨论如何进行数据处理中的空间数据分析。

一、空间数据的特点和意义空间数据与其他数据相比具有一些独特的特点。

首先，空间数据具有地理位置属性，这使得我们能够将数据与地理信息进行联系和结合，从而获得更全面、更准确的结果。

其次，空间数据通常具有一定的空间自相关性，即附近地区的数据具有一定的相似性。

这个特点使得我们可以通过空间插值方法来填补数据的空缺或缺失值。

最后，空间数据具有一定的空间变异性，即不同地区的数据存在差异性。

这使得我们可以通过空间统计方法来挖掘地理数据中的空间规律和趋势。

对于空间数据分析的意义来说，它不仅可以帮助我们更好地理解和解释地理现象，还可以为环境规划、资源管理、城市规划等领域提供决策支持。

在环境规划中，空间数据分析可以帮助我们了解不同地区的环境质量，从而采取相应的措施进行保护和改善。

在资源管理中，空间数据分析可以指导资源配置和利用，以提高资源利用效率。

在城市规划中，空间数据分析可以帮助我们了解城市的社会经济状况、人口分布等信息，从而为城市的规划和发展提供参考。

二、空间数据分析的方法和技术在进行空间数据分析时，我们可以借助许多方法和技术来获得有关地理数据的更多信息和洞察力。

下面将介绍几种常用的空间数据分析方法和技术。

1. 空间插值空间插值是一种通过已知数据点来推测未知数据点的方法。

在空间数据分析中，空间插值可以用来填充数据的空缺或缺失值。

常用的空间插值方法包括反距离权重插值法、克里金插值法等。

2. 空间统计空间统计是一种通过对地理数据进行统计分析来挖掘地理数据中的空间规律和趋势的方法。

常用的空间统计方法包括点模式分析、聚类分析、地理加权回归等。

3. 空间关联空间关联是一种通过探究地理数据之间的相互关系来预测未来的空间模式的方法。

如何进行数据处理中的空间数据分析引言：在当今信息时代，数据扮演着重要的角色，而空间数据分析则成为了许多领域的关注点。

由于空间数据的特殊性，对其进行分析和处理需要一定的技巧和方法。

本文将介绍如何在数据处理过程中进行空间数据分析，并提供一些实用的技巧和工具。

一、数据预处理数据预处理是进行空间数据分析的首要步骤，对于空间数据而言也非常重要。

在进行空间数据分析前，我们需要对数据进行清洗、筛选和格式转换等操作，以保证后续分析的准确性。

例如，我们可以使用GIS软件对地图数据进行初步处理，包括数据的裁剪、重采样和统一投影等操作。

二、空间数据可视化空间数据可视化是一种直观展示空间数据特征的方法，它可以帮助我们更好地理解和分析空间数据。

在空间数据分析中，我们可以使用各种地理信息系统（GIS）软件或数据可视化工具，比如ArcGIS、QGIS和Tableau等，来对空间数据进行可视化展示。

由于空间数据本身具有地理位置信息，通过绘制地图、制作图表或动态展示等方式，可以更好地揭示空间数据的规律和特点。

三、空间数据聚类分析空间数据聚类分析是将具有相似特征的空间单元（如地区、网格或点）进行分组的过程，用于发现空间数据中的有意义的群集。

聚类分析可以帮助我们理解空间数据的分布模式和聚集程度，为后续的空间问题分析提供基础。

在聚类分析中，我们可以使用K-means聚类算法、DBSCAN算法或层次聚类算法等进行空间数据的分组和分类。

四、空间数据插值分析空间数据插值可以通过已知的空间数据点推测未知位置的属性值。

在空间数据处理中，如何填补或预测缺失的空间数据是一个重要问题。

通过空间数据插值分析，我们可以根据已有的空间数据点的属性值和空间位置信息，推断缺失位置的属性值。

常用的插值方法有反距离加权插值、克里金插值和样条插值。

五、空间数据回归分析空间数据回归分析是一种通过探索自变量和因变量之间的空间关系来预测或解释空间数据的方法。

在空间数据处理中，我们通常会遇到一些空间数据变量之间相互关联的情况，例如地区的人口数量与经济发展水平的关系。

描述三种空间分析方法及其特点与作用一、矢量空间分析矢量空间分析主要通过空间数据和空间模型的联合分析来挖掘空间目标的潜在信息，而这些空间目标的基本信息，无非是其空间位置、分布、形态、距离、方位、拓扑关系等，其中距离、方位、拓扑关系组成了空间目标的空间关系。

它是地理实体之间的空间特性，可以作为数据组织、查询、分析和推理的基础。

通过将地理空间目标划分为点、线、面不同的类型，可以获得这些不同类型目标的形态结构。

将空间目标的空间数据和属性数据结合起来，可以进行许多特定任务的空间计算与分析。

1.图元合并图元合并即矢量空间聚合，是根据空间邻接关系、分类属性字段，进行数据类型的合并或转换以实现空间地域的兼并(数据的综合)。

空间聚合的结果往往将较复杂的类别转换为较简单的类别，当从地点、地区到大区域的制图综合变换时常需要使用这种分析处理方法。

2.空间查询空间查询是将输入图层与查询图层的要素或是交互输入的查询范围进行空间拓扑判别(包含、相离、相交、外包矩形相交)，从输入图层中提取出满足拓扑判别条件的图元。

3.叠加分析叠加分析至少要使用到同一区域，具有相同坐标系统的两个图层。

所谓叠加分析，就是将包含感兴趣的空间要素对象的多个数据层进行叠加，产生一个新要素图层。

该图层综合了原来多层实体要素所具有的属性特征。

叠加分析的目标是分析在空间位置上有一定关联的空间对象的空间特征和专题属性之间的相互关系。

多层数据的叠加分析，不仅仅产生了新的空间对象的空间特征和专题属性之间的相互关系，能够发现多层数据间的相互差异、联系和变换等特征。

点与多边形的叠加，就是研究某一矢量数据层中的点要素位于另外一个矢量数据层中的哪个多边形内，这样就可以根据点与多边形的空间关系，确定给点要素添加哪些属性特征。

线与多边形叠加，就是研究矢量数据层中的线要素与其他数据层中的多边形要素之间的关系，进而判定线要素与多边形的相离、相交、包含等空间关系。

多边形的叠加，就是要研究两个或多个多边形矢量数据层的叠加操作，生成一个新的多边形数据层。

空间数据分析方法空间数据分析方法导语：空间数据分析的方法有什么呢？以下是小编为大家分享的空间数据分析方法，欢迎借鉴！空间数据分析1. 空间分析：（spatial analysis，SA）是基于地理对性的位置和形态特征的空间数据分析技术,其目的在于提取和传输空间信息,是地理信息系统的主要特征,同时也是评价一个地理信息系统功能的主要指标之一,是各类综合性地学分析模型的基础,为人们建立复杂的空间应用模型提供了基本方法.2. 空间分析研究对象：空间目标。

空间目标基本特征：空间位置、分布、形态、空间关系（度量、方位、拓扑）等。

3. 空间分析根本目标：建立有效地空间数据模型来表达地理实体的时空特性，发展面向应用的时空分析模拟方法，以数字化方式动态的、全局的描述的地理实体和地理现象的空间分布关系，从而反映地理实体的内在规律和变化趋势。

GIS空间分析实际是一种对GIS海量地球空间数据的增值操作。

4. ArcGIS9中主要的三种数据组织方式：shapefile，coverage和geodatabase。

Shapefile由存储空间数据的dBase表和存储属性数据和存储空间数据与属性数据关系的.shx文件组成。

Coverage的空间数据存储在INFO表中，目标合并了二进制文件和INFO表，成为Coverage要素类。

5. Geodatabase是面向对象的数据模型，能够表示要素的自然行为和要素之间的关系。

6. GIS空间分析的基本原理与方法：根据空间对象的不同特征可以运用不同的空间分析方法，其核心是根据描述空间对象的空间数据分析其位置、属性、运动变化规律以及周围其他对象的相关制约，相互影响关系。

方法主要有矢量数据的空间分析，栅格数据的空间分析，空间数据的量算与空间内插，三维空间分析，空间统计分析。

7. 栅格数据在数据处理与分析中通常使用线性代数的二维数字矩阵分析法作为数据分析的数学基础。

栅格数据的处理方法有：栅格数据的聚类、聚合分析，复合分析，追踪分析，窗口分析。

空间数据处理的方法1空间数据处理空间数据是指用来表示空间实体的位置、形状、大小及其分布特征诸多方面信息的数据,它可以用来描述来自现实世界的目标,它具有定位、定性、时间和空间关系等特性。

空间数据具有三个基本特征:空间特征(定位)、属性特征(非定位)、时间特征(时间尺度)。

在基础地理信息数据库的建设过程中,空间数据始终是GIS 中最基本、最重要、最重要的组成部分,也是投资比重最大的一部分。

在GIS中人们将空间数据抽象,用数字表达可以归结为四大类:数字线划数据、影像数据、数字高程模型和地物的属性数据。

空间数据处理包含两方面的意义:一是将原始采集的数据或者说不符合GIS质量要求的数据进行处理,以符合GIS的数据质量要求;第二层意义是对于已存储于GIS中的数据经过处理以派生出其他信息,例如进一步的空间关系的信息,或者将一种类型的数据转化为另一种类型。

2空间信息处理的内容与方法2.1空间数据的坐标变换在地图录入完毕后,经常需要进行投影变换,得到经纬度参照系下的地图。

对各种投影进行坐标变换的原因主要是输入时地图是一种投影,而输出的地图产物是另外一种投影。

空间数据坐标变换类型主要有以下三种:1.几何变换:主要解决数字化原图变形等原因引起的误差,并进行几何配准。

2.坐标系转换:主要解决G1S中设备坐标同用户坐标的不一致,设备坐标之间的不一致问题。

3.投影变换:主要解决地理坐标到平面坐标之间的转换问题。

几何变换和坐标系转换可以通过仿射变换来完成。

对于原始图介质存在的几何变形、扫描输入时图纸未被压紧产生的斜置、遥感影像本身的几何变形等带来的误差,可通过几何纠正解决。

仿射变换是几何纠正常用的方法。

1仿射变换是空间直角坐标变换的一种,它是一种二维坐标到二维坐标之间的线性变换,保持二维图形的“平直线”和“平行性”,其可以通过一系列的原子变换的复合来实现,包括平移(Translation)、缩放(Scale)、翻转(Flip)、旋转(Rotation)和剪切(Shear)。

工程测绘中的空间数据处理方法教程工程测绘是现代工程建设中不可或缺的环节之一。

而空间数据处理是工程测绘中一个重要的步骤，它包括数据获取、数据处理和数据分析等方面。

本文将介绍一些常用的空间数据处理方法，帮助读者更好地理解和应用于工程测绘中。

一、数据获取工程测绘中的数据获取主要有两种方式：现场采集和遥感影像。

1. 现场采集：现场采集是指通过工程测量仪器对实地进行测量，获取具体的地理信息。

常用的现场采集仪器有全站仪、GNSS测量仪、水准仪等。

在使用这些仪器进行测量时，需要注意保持良好的观测条件，同时对数据进行有效的记录和处理。

2. 遥感影像：遥感影像是指通过卫星或无人机获取的地球表面的影像数据。

这些影像具有大范围、全面、快速获取等特点，对于大规模工程测绘非常有用。

使用遥感影像时，需要进行影像配准和影像解译，获得所需要的地理信息。

二、数据处理数据处理是将采集到的原始数据进行清理、整理和转换，得到可供分析和应用的数据产品。

在工程测绘中，常用的数据处理方法有以下几种：1. 数据调查与清洗：在进行数据处理前，需要对采集到的数据进行调查和清洗。

对于现场采集的数据，需要检查数据的准确性和完整性，并进行异常值的处理。

对于遥感影像数据，需要去除大气、陆地和云雾等干扰因素。

2. 数据配准和投影：在将不同数据源的数据进行融合时，需要进行数据配准和投影。

数据配准是指将不同数据源的数据进行空间对齐，使其具有一致的地理坐标系统。

数据投影是将数据从三维空间投影到二维平面上，以便进行分析和应用。

3. 数据插值和重采样：在进行数据分析时，常常需要将离散的数据插值为连续的数据分布。

插值方法有很多种，例如反距离加权法、克里金插值法等。

重采样是指根据所需的分辨率将数据从原始采样率转换为新的采样率。

三、数据分析数据分析是工程测绘中最关键的一步，它用于提取和分析地理信息，为工程建设提供参考依据。

下面介绍几种常见的数据分析方法：1. 空间插值和外推：通过在已知数据点之间进行插值，可以预测未知数据点的数值。

数据科学中的空间数据分析技术研究随着科技的不断发展，数据科学在各个领域中扮演着越来越重要的角色。

其中，空间数据分析技术作为数据科学的一个重要分支，正逐渐引起人们的关注。

本文将探讨数据科学中的空间数据分析技术研究，介绍其应用领域和方法，以及未来的发展趋势。

一、空间数据分析技术的应用领域空间数据分析技术主要应用于地理信息系统（GIS）、遥感、地球科学等领域。

在GIS领域，空间数据分析技术可以用于地图制作、地理统计分析、空间模型构建等任务。

在遥感领域，空间数据分析技术可以用于图像处理、地物分类、环境监测等应用。

在地球科学领域，空间数据分析技术可以用于地质勘探、气候模拟、地震预测等研究。

二、空间数据分析技术的方法空间数据分析技术的方法主要包括空间统计分析、空间插值、空间聚类等。

空间统计分析是通过对空间数据的统计特征进行分析，揭示其空间分布规律和相互关系。

空间插值是通过已知的离散空间数据推算未知位置上的数值，以实现空间数据的连续性展示。

空间聚类是将相似的空间对象分组，以便于研究和分析。

在空间数据分析技术中，还有一些常用的方法，如空间回归分析、空间交互模型等。

空间回归分析是将空间数据与其他因素进行回归分析，以探究其相互影响关系。

空间交互模型是通过建立空间数据之间的交互模型，预测未来的空间分布和变化趋势。

三、空间数据分析技术的发展趋势随着技术的不断进步，空间数据分析技术也在不断发展。

未来，空间数据分析技术将更加注重多源数据的融合和分析。

例如，结合卫星遥感数据和地面观测数据，可以更准确地监测环境变化和自然灾害。

此外，空间数据分析技术还将与人工智能、大数据等技术相结合，实现更高效、智能的数据分析。

另外，随着物联网技术的发展，空间数据分析技术将面临更多的挑战和机遇。

物联网中的传感器数据将成为空间数据分析的重要数据源，如何有效地处理和分析这些海量的传感器数据，将是未来空间数据分析技术研究的一个重要方向。

综上所述，数据科学中的空间数据分析技术在各个领域中发挥着重要作用。

数据处理中的空间数据分析一直是科学研究、商业决策等领域中的重要环节。

空间数据分析的目标是从地理、地形和环境等方面获取有关地理空间模式和关联的信息。

它能够帮助我们理解地理现象之间的相互关系，并为我们的决策提供支持。

本文将介绍如何进行数据处理中的空间数据分析，以及其中涉及到的一些方法。

首先，空间数据分析需要收集和整理空间数据。

在现代科技的支持下，我们可以通过卫星遥感、GPS定位等技术获取大量的空间数据。

这些数据可以包括地理坐标、地形高度、气候状况等。

在收集这些数据时，我们需要确保数据的质量和准确性，以避免在后续分析中引入误差。

其次，空间数据分析需要进行数据清洗和预处理。

在数据收集过程中，由于各种原因会产生一些异常值、缺失值和错误值。

这些脏数据会对后续的分析结果产生很大的影响，因此需要首先进行数据清洗。

清洗的过程包括去除异常值、填补缺失值和矫正错误值等。

在进行数据清洗时，我们可以利用统计学方法和数据挖掘技术，找出并修正这些错误数据。

然后，空间数据分析需要进行空间特征提取和空间关联分析。

在这一步中，我们可以利用地理信息系统（GIS）和地理编码等技术，对空间数据进行特征提取。

特征提取可以包括计算地理实体的形状、大小、密度等特征，并将其转化为数值数据。

然后，我们可以利用数学统计方法和空间模式分析技术，进行空间数据的关联分析。

关联分析可以帮助我们发现地理现象之间的相互关系，比如地形和降雨量的关联，气候变化和植被覆盖的关联等。

最后，空间数据分析需要进行空间可视化和结果解释。

在完成分析后，我们需要将结果可视化呈现给用户或决策者。

可视化可以采用地图、散点图、热力图等形式，直观地展示空间数据的分布和特征。

同时，我们还需要解释和解读分析结果，帮助用户理解和利用这些结果。

解释结果可以借助统计学方法和数据可视化技术，对分析结果进行解读和表达。

综上所述，空间数据分析是数据处理中的重要环节之一。

它可以帮助我们理解地理现象的特征和相互关系，并为决策提供支持。

空间分析的数据模型空间分析是GIS的主要特征，有无空间分析功能是GIS与其他制图系统相区别的主要标志。

空间分析是从空间物体的空间位置、联系等方面去研究空间事物，以对空间事物做出定量的描述。

地理信息系统要对自然对象进行描述、表达和分析，首先要建立合理的数据模型以存储地理对象的位置、属性以及动态变化等信息，合理的数据模型是进行空间分析的基础。

这里介绍常见的数据模型。

现实世界错综复杂，从系统的角度来看，空间事物或实体的运动状态和运动方式不断发生变化，系统的诸多组成要素之间存在着相互制约、相互作用的依存关系，表现为人口、质、能量、信息、价值的流动和作用，反映不同的空间现象和问题。

为了控制和调节空间系统的物质流、能量流和人口流等，使之转移到期望的状态和方式，实现动态平衡和持续发展，人们开始考虑在建立数据模型表达现实世界的基础上，对其诸多组成要素的空间状态、相互依存关系、变化过程、相互作用规律、反馈规律、调制机理等进行数字模拟和动态分析，客观上为地理信息系统提供了良好的应用环境和重要发展动力。

空间分析是基于地理对象的位置和形态特征的空间数据分析技术。

空间分析方法必然要受到空间数据表示形式的制约和影响，因此，在研究空间分析时，就不能不考虑空间数据表示方法与数据模型。

空间数据表示的基本任务是将以图形模拟的空间物体表示成计算机能够接受的数字形式，因此空间数据的表示必然涉及空间数据模式和数据结构问题。

空间数据通常分为栅格模型和矢量模型两种基本的表示模型。

此外矢量栅格一体化、三维数据模型、时空数据模型等由于自身的特点，在某些方面代表数据模型发展的方向。

1.栅格数据模型在栅格模型中，地理空间被划分为规则单元（像元），空间位置由像元的行列号表示。

像元的大小反映数据的分辨率，空间物体由若干像元隐含描述。

例如一条道路由其值为道路编码值的一系列相邻的像元表示，要从数据库中删除这条道路，则必须将所有有关像元的值改变成该条道路的背景值。