土地数据分析2003(上)

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1、2008.10土地数据分析为什么学习数据分析 信息提取和知识汇总 行动指导和决策依据数据分析学什么 数据调查与预处理方法 数值特征、空间与时间特征分析 常用统计方法与模型应用如何学习数据分析 转换思维模式 多练习，勤思考第一章 绪论本章目标： 1、了解数据分析的基本内容 2、数据分析方法的一般过程 3、系统模型建立的一般过程第一章 绪论第一节 数据分析第一章 绪论数据、信息与知识 随着计算机计算能力和数据处理能力的加强，使得从大量数据中 了解数据之间的相互关系和影响成为可能，基于对这些数据间关 系的分析，可以提取出对理解数据代表的现象更有帮助的信息， 即所谓的“透过现象看本质”。这种运用基于计

2、算机的方法，依据 统计学和其他数学原理从数据中分析出信息的过程，称为数据挖 掘(Data Mining)。数据挖掘技术应用十分广泛，只要有数据存储 分析要求的领域都需要数据挖掘技术。事实上，在对各种社会经 济现象和自然现象的研究过程中，人们已经收集了大量的数据， 并且已经习惯了被大量的数据所包围并且忽视数据的存在。原因 很简单，一是因为人们只关注自己感兴趣的数据，会自动忽略掉 其他数据；二是人们在获得数据后，往往考虑如何保存数据比较 多，少有考虑数据最终会被如何使用，从则影响到了数据的应用 。 对于土地科学来讲，这种研究方法显得尤为重要。这是土地科学 研究对象的特点决定的。土地数据都包含有时间

3、和空间的信息， 而且不确定的影响因素众多，数据来源十分广泛，综合性强，类 型多，数据量大而且数据间的直接关系并不明显第一节 数据分析第一章 绪论数据、信息与知识 作为地理信息的载体，包括地理的数据或资料(Data)、 影像(image)、图形(Picture)等中都可能含有噪声。因此 Datainformation+Noise 一般来说，数据产生信息，信息产生知识，因此数据具 有极大的潜力。信息在数据范围之外还有特点的，尤其 是具有人类解释的特点，具有超信息的某种东西。数据 和信息适用于进行技术处理，而知识则能靠人的分析和 解释进行处理。 数据、信息和知识是人类对客观世界认知的三个阶段。 数据

4、是直接来源于对事物的通过仪器感应或人的直接感 知的变量的测定位；信息是经过组织的有结构的数据， 从而它有了意义；知识则进了一步，它能够预测、能够 给出因果关系，并指导进一步应该做什么。第一节 数据分析第一章 绪论数据分析基本方法 变化和偏差检测。主要是对数据的初步观察，并检 查数据的异常值、数据是否有错误或有漏失，这是 数据预处理的重要步骤，是确保数据具有可分析性 的重要过程之一。 总结概括。主要是研究数据的数值特征即其集中性 、离散性和分布特征，以得到数据特点的描述。统 计学上的描述性统计方法是进行总结概括的最常用 的方法。这是了数据概貌的基本方法之一。 分类。根据数据属性的特征，将一个或多

5、个数据归 置到预先定义的某一个类中。第一节 数据分析第一章 绪论数据分析基本方法聚类。在数据对象可以区分的类别数量未知的 情况下，根据数据性质的相似性，以确定的有 限的类别，并将数据以此类别进行区分。回归与关联建模。通过描述变量或数据集或其 中一部分的特征值之间的重要的相关性，从而 分析设计数学模型，根据数学模型预测变量可 能的值或者分析不同变量或数据间的衍生关系 。第一节 数据分析第一章 绪论聚类与分类 对于分类和聚类的概念比较容易混淆。比如， 土地利用现状调查的过程实际上是一个分类的 过程，因为我们已经有了预定义的类别，即国 家规定的土地利用分类标准，我们要做的只是 把符合特定利用条件的土

6、地区分开来，这就是 分类。 聚类与分类最大的不同在于聚类本身是没有预 定义的类别的，所分的类别的多少是依据研究 人员主观上对分类尺度的把握而确定的。第一节 数据分析第一章 绪论数据分析的悖论数据组合模式信息提取：观点、角度和知识面结论的提取与筛选创造性思维理性思考专业知识第一章 绪论第二节 研究内容第一章 绪论数值特征分析方法数据的集中性与离散性研究数据可靠性分析来源的可靠性数据的典型性结论的可信度第二节 研究内容第一章 绪论空间分布特征与发展过程分析研究土地现象的分 布特点，并从中分析其成因和变化趋势、空间分 布与发展过程的规律性。 空间分布的规律性研究，即土地现象内在的空间诸要素 ，包括位

7、置、距离、方向、广度、形状等和空间展开状 况的规律性； 指空间构成研究，即土地现象的空间规律性是用面还是 用立体来表示的； 空间过程研究，即空间规律性和空间构造形成和发展的 变化过程。 分析土地现象的各种分布与发展模型，以期为合 理利用和规划土地资源提供理论依据。孤立国农业土地利用模式 杜能环农业区位论的核心理论之一 杜能以同城市的距离和收入的多少这两个指 标要素来说明城市同它的郊区间的土地利用 方式的不同，每一环带的土地各有不同的用 途。这样的模型比较简单，可控变量很少， 并且附加上了多个假设前提条件。然而所有 复杂的模型都是在简单模型的基础之上建立 的，杜能环实际上研究的就是地域分工，因

8、此，这对今天的功能分区研究仍然有重要的 借鉴意义。第二节 研究内容第一章 绪论杜能环：孤立国农业土地利用模型 六个假定条件： 1）肥沃的平原中央只有一个城市； 2）不存在可用于航运的河流与运河，马车是唯一的交通工 具； 3）土质条件一样，任何地点都可以耕作； 4）距城市50英里之外是荒野，与其它地区隔绝； 5）人工产品供应仅来源于中央城市，而城市的食物供给则 仅来源于周围平原； 6）矿山和食盐坑都在城市附近。 杜能研究了在这样一种条件下，农业产品的布局问题 ，即为了从土地取得最大的纯收益，农业经营内容随 着距城市距离的变化将如何变化。第二节 研究内容第一章 绪论杜能环：孤立国农业土地利用模型杜

9、能考察问题的方法是“孤立化的方法”。利用这一 方法是为了排除其它要素（像土质条件，土地肥力 ，河流等）的干扰，而只探讨一个要素（即市场距 离）的作用。即不考虑所有的自然条件差异，而只 是考察在一个均质的假想空间里，农业生产方式的 配置与距城市距离的关系。这种研究方法即我们通 常所利用的两种基本科学方法（演绎和归纳法）之 一的演绎方法。 从简单到复杂，是模型建立的一般过程。第二节 研究内容第一章 绪论空间分布分析方法分布分析。网络分析。趋势面分析。空间构成分析方法地域构成分析空间相互作用分析第二节 研究内容第一章 绪论空间过程分析 空间扩散分析 空间行动分析 系统的预测与规划分析 系统预测（动态

10、分析） 系统规划（平衡分析） 分布规律是地理现象空间存在形态的计量，空间 构成、空间过程和系统规划则是各种现象空间关 系和空间过程的计量。前者是从静态方面去研究，后者则是从动态方面 去研究。第二节 研究内容第一章 绪论研究拓展生态环境变化区域异同分析第一章 绪论第三节 数据分析一般方法第一章 绪论现代土地科学，是一门研究土地及其与人类 活动之间相互关系的综合性、交叉性学科。 它以分布、形态、类型、关系、结构、联系 、过程、机制等概念构筑其理论体系，研究 土地现象的空间格局与发生、发展及变化规 律；研究目标是人地系统的和谐发展，即人 口、资源、环境与社会经济协调发展；采用 的是定性与定量方法相结

11、合、综合归纳与理 论演绎方法并用、规范与实证研究方法并举 的研究方法方法论的比较传统研究方法是把现实世界分成系统，经过 观察、分类、比较、综合、描述等方法，由 直接的类推得出现实世界的结论。 采用数据挖掘方式进行的研究首先建立假说 ，然后模型化，应用现实的资料进行检验， 而且解释检验的结果，并导出有关现实世界 的结论，再经反复推敲形成理论。即使对于 已经理论化了的命题，经过模型化检验 解释结论的程序，再加以推敲，可 以使原有理论进一步发展。 数据分析用建立模型、反复检验的计量分析 方法研究地学问题，和传统分析研究方法是 不同的。主体(现实)研究结论建模外推模型解释数学方法抽象(假说理论) 基于

12、对主体的思考/资 料收集/解释(研究结论) 通过归纳演绎深 入认识主体研究结果:理论化的结论不合理专业知识符合对主体 的收集资料计量化的研究特点第三节 数据分析一般方法第一章 绪论一门学科的发展总是同其研究方法的进展 密切相关的，方法论对学科研究对象的划 分和新兴学科的形成都起重要的作用，新 的方法的应用往往能加速学科理论的发展 。应用新方法不是目的，但新方法是我们 重新认识土地的新手段，是学科向前发展 的有力支柱。第三节 数据分析一般方法第一章 绪论数据分析方法 系统分析系统分析就是指扬弃现象繁琐的枝节，抓住实质 ，抽象出现象在结构与功能上的主线，并能揭示 现象动态演变的方法和强度，预测其状

13、态变化和 稳定性程度等，从而将复杂的、高级的系统简化 成次一级的简单的系统，进而探讨土地要素之间 的数量关系。因此，土地系统的分析方法，一般 是首先要列出所研究的系统的要素清单，并根据 系统的实际情况，画出各要素的联系框图，然后 再以定量的方法研究系统要素间的关系。第三节 数据分析一般方法第一章 绪论数据分析方法 数学方法应用定量分析技术中，最基本的技术可分成三类：说明、 推理、构成模型。说明的技术就是用描述性统计，将 大量的原始数据经过整理、计算简化为若干容易理解 、能更好地说明主要情况的数值指标。推理的技术就 是用统计方法分析所选择的样本的代表性，或所搜集 的资料对所研究对象的支持程度。需

14、要有大量的调查 、观测或实验数据作为支持来进行研究的问题，都需 要采用统计方法来解决。构成模型是把实际情况模拟 在一种二维或三维的“图象”，用数学的方法构成抽象 模型来研究实际问题。第三节 数据分析一般方法第一章 绪论数据分析方法 数学方法应用 土地系统是多级、多元系统；在进行系统分析时，需要分析一组或几 组要素之间的关系，经常应用多元统计分析方法，也就是数据挖掘技 术，如多元线性回归、逐步回归、主成分分析、因子分析等。 不同的土地系统功能区是有不同的空间范围和地域界线的系统，确定 界线、进行功能区的划分等都经常应用二级判别分析、多级判别、逐 步判别等数学分类技术。 在探讨土地系统结构、类型组

15、合、空间关系时，常运用系统聚类分析 方法； 分析土地系统的空间特性时，常用趋势面分析的方法。 研究土地系统的目的，是为了能更好利用土地系统，为人类生产生活 提供服务。为了使土地系统达到符合一定目标的最佳状态，需要研究 系统的目标和结构，因此常运用运筹学理论和方法来对土地系统进行 规划，其中最常用的是线性规划、0-1规划和动态规划。 对于土地系统的状态转移规律，常使用马尔柯夫链，多元线性方程组 、微分方程方法来进行研究。第三节 数据分析一般方法第一章 绪论数据分析方法 系统模拟 数据挖掘技术是运用数学模型研究土地系统的。建立系统的数学模型的过程 ，称为土地系统的数学模拟，即所谓数学建模。 数学模

16、型一般是可以求解的。如果一个数学模型是一个土地系统或其特性的 好的代表，那么这个数学模型的解，一般地说，也就是解决该系统问题的一 个可以实现的方案。一个系统或系统某种特性的数学模型建立以后，就要对 数学模型进行求解，然后对数学模型的可能的解进行基于专业知识的解释， 形成对该系统或该特性的一个一般解决方案。因此，在系统状态、要素预测 分析以及系统规划的研究中，都会大量运用数学模型。 数学建模的一般过程是：首先从实际的研究对象或其要素出发，对其空间状 态、空间成分、空间相互作用进行分析，建立系统或要素的数学模型。经过 经验检查，如与实际情况不符，则要重新分析，修改模型；如大致相符，则 选择计算方法，并进行程序设计、程序调试和上机运算，从而输出模型解。 再对模型解进行分析，如模型解没能对系统或要素作出合理的解释，则修改 模型；如计算出错，则要修改计算方法和程