第二章地理数据及其采集与预处理[1].pptVIP

第二章 地理数据及其采集和预处理   制作者： 田耀利 内容 地理数据 地理数据是指用一定的测度方式描述和衡量地理对象有关量化标志。 地理数据的类型 空间数据（点，线，面） 属性数据（数量标志数据，品质标志数据） 属性数据 属性数据：用于描述地理实体、地理要素、地理现象、地理事件、地理过程的有关属性特征。 数量标志数据 ① 间隔尺度数据:以有量纲的数据形式表示测度对象在某种单位(量纲)下的绝对量。 ② 比例尺度数据:以无量纲的数据形式表示测度对象的相对量。 品质标志数据 ① 有序数据:当测度标准不是连续的量，只是表示其顺序关系的数据。 ② 二元数据:用0、1两个数据表示地理事物、地理现象或地理事件的是非判断问题。 ③ 名义尺度数据:用数字表示地理实体、地理要素、地理现象或地理事件的状态类型。 第2节 地理数据的基本特征 数量化、形式化与逻辑化 不确定性 多种时空尺度 多维性 第3节 地理数据的采集与处理 地理数据的采集 地理数据处理 一、地理数据的采集 地理数据的渠道来源 ①来自于观测、测量部门的有关专业数据。 ②来自于统计年鉴、统计公报中的有关自然资源及社会经济发展数据。 ③来自于有关单位或个人的不定期的典型调查数据、抽样调查数据。 ④来自于政府公报、政府文件中的有关数据。 ⑤来自于档案、图书等文献资料中的有关数据。 ⑥来自于互联网（internet）的有关共享数据。 ⑦来自地图图件。主要包括各种比例尺的地形图、影像地图、专题地图等。 ⑧来自遥感数据。主要包括各种航空遥感数据和卫星遥感数据。 ⑨其他来源的有关数据。 采集地理数据过程中需要注意的问题 ①数据的完备性和可靠性。 ②在数据采集过程中，最大限度地减小数据的误差。 ③在数据采集完毕后，进行检验，辨别真伪，通过数据筛选，去粗取精、去伪存真。 第4节 地理数据的统计处理 统计整理 几种常用的统计指标与参数 一、统计整理 统计整理的基本步骤: ①统计分组，就是根据研究目的，按照一定的分组标志(品质标志和数量标志)将地理数据分成若干组。 ②计算各组数据的频数、频率，编制统计分组表。 ③作分布图。 根据本人理解，统计分组的步骤应分为一下几个步骤： （1）求变数的极差 （2）确定组数 （3）计算组距 （4）确定组限 具体做法在课本28页有详细解释 二、几种常用的统计指标与参数 描述地理数据一般水平的指标（自己看书去） 描述地理数据分布的离散程度的指标（。。。） 描述地理数据分布特征的参数 （三）描述地理数据分布特征的参数 第5节 地理数据分布的集中化与均衡度指数 罗伦次曲线与集中化指数 基尼系数 绘制罗伦次曲线实例 （1）将表2.5.1各产业部门的收入及其占总收入比重（百分比），从大到小重新排序；（p35） （2）从大到小，逐次计算累计百分比； （3）以自然序号为横坐标(x)，累计百分比为纵坐标(y)；以（部门代码，累计百分比）为坐标点，连成一个上凸的曲线（图2.5.1和图2.5.2），即罗伦次曲线。 表2.5.1 某地区农户家庭经营性纯收入水平及其构成 图2.5.1 1999年农户家庭经营性纯收入构成的罗伦次曲线 结果分析 罗伦次曲线的上凸程度，表示农户家庭经营性纯收入的部门集中化程度。上凸程度越大，就表示农户家庭经营性纯收入越是集中于某些产业部门。 如果各个产业部门的收入是均等的，则罗伦次曲线正好就变成了正方形的对角线。 比较图2.5.1和图2.5.2，可以看出该地区1999年农户家庭经营性纯收入的部门集中化程度高于2004年。 （二）集中化指数 集中化指数 是一个描述地理数据分布的集中化程度的指数。 显然，I 越大，就说明数据分布的集中化程度越高；反之，I 越小，就说明数据分布的集中化程度越低（越均衡）。 常采用如下近似取值方法： A——实际数据的累计百分比总和； R——均匀分布时的累计百分比总和； M——集中分布时的累计百分比总和。 集中化指数在[0，1]区间上取值。 只有数据的个数相同而且横坐标划分一致时，才有可比性。 二、基尼系数 基尼系数 就是通过两组数据的对比分析，纵、横坐标