Spatial data analysis空间数据分析课程重点补习

　　空间数据分析可用于求解复杂的位置问题、查找模式、评估趋势并做出决策。空间数据分析不只是映射，还可以帮助研究地点的特征及其之间的关系以及为决策提供一些新的视角。因此掌握Spatial data analysis空间数据分析的技能还是很有必要的，本次考而思为同学们带来的就是关于空间数据分析课程重点的相关内容了，有兴趣的同学可不要错过哦。

　　Spatial data analysis空间数据分析是指一组基于空间数据旨在查找模式、检测异常或检验假设和理论的技术。更严格地说，当且仅当分析对象的重定位下其结果不是不变的，即该位置很重要，则分析技术才具有空间性。经过空间数据分析的数据必须记录某些空间内现象的位置，通常即地球表面和近表面的空间，换句话说就是地理域。

　　Spatial data analysis空间数据分析课程的优点:

　　通过及时更新数据集，组织可以轻松执行分析。

　　更新的信息可以及时推广到消费者。

　　空间数据库同时存储矢量和栅格数据，因此可用于解决尽可能多的业务问题。

　　矢量和栅格数据的混合产生了一种功能强大的产品，可以解决各种经济和与地球相关的问题。

　　空间数据与非空间数据(如土壤信息、城市人口)相结合，可以成为丰富的知识来源。

　　在现有信息的帮助下，可以彻底完成决策和战略规划。

　　数据会定期更正和更新，因此分析来自系统的错误数据的可能性非常低。

　　空间数据可以与激光雷达等各种其他技术集成，以创建各种模型。

　　Spatial data analysis空间数据分析课程基础知识：

　　空间数据可以以多种格式存在，并且包含的不仅仅是特定于位置的信息。要正确理解和了解有关空间数据的更多信息，有几个关键术语可以帮助您更流利地使用空间数据的语言。

　　矢量：

　　矢量数据最好被描述为现实世界的图形表示。矢量数据主要有三种类型：点、线和面。连接点创建线，连接线创建封闭区域创建面。矢量最适用于表示地球表面上物体或特征的泛化。矢量数据和称为 shapefiles (.shp) 的文件格式有时可以互换使用，因为矢量数据最常存储在 .shp 文件中。

　　栅格：

　　栅格数据是以像素网格显示的数据。栅格中的每个像素都有一个值(无论是颜色还是测量单位)，用于传达有关相关元素的信息。栅格通常指影像。然而，在空间世界中，这可能特指正射成像，即从卫星或其他航空设备拍摄的照片。栅格数据质量因分辨率和手头任务而异。

　　属性：

　　空间数据包含的信息不仅仅是地球表面上的某个位置。描述要素的任何其他信息或非空间数据称为属性。空间数据可以包含任意数量的附加属性，这些属性与有关位置的信息有关。例如，您可能有一个显示城市市区内建筑物的地图。除了位置之外，每座建筑物还可能具有其他属性，例如使用类型(住房，商业等)，建造年份以及有多少层。

　　地理坐标系：

　　要确定地球表面上的确切位置，请使用地理坐标系。通常，x轴和y轴用于数学系统，但在地理学中，轴被称为纬度线(东西向的水平线)和经度线(南北向的垂直线)。每个轴表示该线相对于地球中心定向的角度，因此单位以度 (°) 为单位进行测量。

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