GIS空间分析与建模高级实验教程

第一篇 空间分布

第1章 核密度估计 2

1.1 理论基础 2

1.1.1 理论概述 2

1.1.2 基本原理 2

1.2 实验目的 4

1.3 实验场景与数据 4

1.3.1 实验场景 4

1.3.2 实验数据 4

1.4 实验内容与流程 5

1.5 实验步骤 6

1.5.1 软件工具 6

1.5.2 犯罪事件文本数据的矢量化与投影变换 7

1.5.3 犯罪点矢量数据的核密度分析与点密度分析 9

1.5.4 基于A 市路网数据的线密度与核密度分析 15

1.6 思考题 17

第2章 空间自相关 18

2.1 理论基础 18

2.1.1 理论概述 18

2.1.2 基本原理 18

2.2 实验目的 19

2.3 实验场景与数据 20

2.3.1 实验场景 20

2.3.2 实验数据 20

2.4 实验内容与流程 20

2.5 实验步骤 21

2.5.1 软件工具 21

2.5.2 资源环境承载力评价 21

2.5.3 单变量空间自相关分析 23

2.5.4 双变量空间自相关性计算 31

2.6 思考题 34

第3章 空间聚类 35

3.1 理论基础 35

3.1.1 理论概述 35

3.1.2 基本原理 35

3.2 实验目的 38

3.3 实验场景与数据 38

3.3.1 实验场景 38

3.3.2 实验数据 39

3.4 实验内容与流程 39

3.5 实验步骤 40

3.5.1 软件工具 40

3.5.2 B市商业点矢量数据多元聚类分析 40

3.5.3 B市商业点矢量数据基于DBSCAN（密度）的空间聚类 44

3.5.4 B市人口普查面数据多元聚类 48

3.6 思考题 52

第二篇 空间配置

第4章 空间可达性分析 54

4.1 理论基础 54

4.1.1 理论概述 54

4.1.2 基本原理 55

4.2 实验目的 56

4.3 实验场景与数据 56

4.3.1 实验场景 56

4.3.2 实验数据 57

4.4 实验内容与流程 57

4.5 实验步骤 58

4.5.1 软件工具 58

4.5.2 OSM 数据处理 59

4.5.3 基于OSM 数据的交通网络构建 61

4.5.4 基于交通网络的可达性分析及制图 65

4.6 思考题 70

第5章 空间选址分析 71

5.1 理论基础 71

5.1.1 理论概述 71

5.1.2 基本原理 71

5.2 实验目的 72

5.3 实验场景与数据 72

5.3.1 实验场景 72

5.3.2 实验数据 73

5.4 实验内容与流程 74

5.5 实验步骤 75

5.5.1 软件工具 75

5.5.2 研究区域DEM 影像预处理 76

5.5.3 基于地形栅格数据的5G 基站候选点选取77

5.5.4 基于百度人口热力图的5G 基站负载能力评估 86

5.6 思考题 91

第三篇 空间预测

第6章 空间插值 93

6.1 理论基础 93

6.1.1 理论概述 93

6.1.2 基本原理 93

6.2 实验目的 99

6.3 实验场景与数据 99

6.3.1 实验场景 99

6.3.2 实验数据 100

6.4 实验内容与流程 100

6.5 实验步骤 100

6.5.1 软件工具 100

6.5.2 数据预处理 101

6.5.3 空间插值 103

6.5.4 对比实验 110

6.5.5 实验小结 111

6.6 思考题 112

第7章 地理加权回归 113

7.1 理论基础 113

7.1.1 理论概述 113

7.1.2 基本原理 113

7.2 实验目的 115

7.3 实验场景与数据 115

7.3.1 实验场景 115

7.3.2 实验数据 116

7.4 实验内容与流程 117

7.5 实验步骤 117

7.5.1 软件工具 117

7.5.2 实验具体操作 118

7.6 思考题 130

第四篇 空间模拟

第8章 水文分析与模拟 132

8.1 理论基础 132

8.1.1 理论概述 132

8.1.2 基本原理 132

8.2 实验目的 135

8.3 实验场景与数据 135

8.3.1 实验场景 135

8.3.2 实验数据 135

8.4 实验内容与流程 135

8.5 实验步骤 136

8.5.1 软件工具 136

8.5.2 集水区域提取 137

8.5.3 暴雨强度测算 143

8.5.4 径流系数测算 144

8.5.5 出口流量测算 145

8.5.6 流速与水深模拟 146

8.5.7 淹没范围识别 147

8.6 思考题 150

第9章 土地利用变化时空模拟与预测 151

9.1 理论基础 151

9.1.1 理论概述 151

9.1.2 基本原理 151

9.2 实验目的 152

9.3 实验场景与数据 152

9.3.1 实验场景 152

9.3.2 实验数据 153

9.4 实验内容与流程 153

9.5 实验步骤 154

9.5.1 软件工具 154

9.5.2 数据预处理 154

9.5.3 数据导入IDIRISI 软件 155

9.5.4 获取Markov 转移矩阵 158

9.5.5 CA-Markov 模拟 160

9.5.6 制作适宜性图集 161

9.5.7 精度验证及预测 170

9.6 思考题 172

主要参考文献 173

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《GIS空间分析与建模高级实验教程》共9个实验，包括核密度估计、空间自相关、空间聚类、空间可达性分析、空间选址分析、空间插值、地理加权回归、水文分析与模拟和土地利用变化时空模拟与预测。每个实验都自成体系，且以实际应用场景来设计实验，这些实际应用包括资源环境承载力、医疗服务的可达性、通信基站的选址、土壤含水量评价预测、洪水过程模拟、土地利用时空变化模拟等，让读者在实际案例中掌握地理信息系统的空间分析方法。《GIS空间分析与建模高级实验教程》内容深入浅出、实验过程翔实，读者可视情况自由选择学习。