10、11.資料分析.

Presentation on theme: "10、11.資料分析."— Presentation transcript:

1 10、11.資料分析

2 課程綱要 前言 空間/屬性分析 幾何分析 空間查詢 屬性查詢 空間選取 屬性選取 統計分析 環域分析 擷取分析 交集分析 聯集分析 空間合併
屬性合併

3 前言 空間/屬性分析 空間查詢 屬性查詢 空間選取 屬性選取 統計分析 幾何分析 環域分析 擷取分析 交集分析 聯集分析 空間合併 屬性合併

4 前言 分析內容依照不同領域而有所差別 GIS產品分為兩種不同方式
例如：植物管理可能需要植物分佈與周遭環境關係的解析函數；水文學可能會強調地形分析與水文建模 GIS產品分為兩種不同方式 含有解析工具的套裝軟體 針對特定應用的擴充模組

5 向量資料分析 向量資料分析是基於點、線與多邊形的幾何物件，分析結果的精準度與物件的點位以及形狀精確度有關；此外，若含有位相資料，分析結果也會受影響 向量資料分析內容 環域分析(Buffer) 圖層套疊(Map Overlay) 距離度量(Measurement) 圖層處理(Map Manipulation)

6 環域分析 基於鄰近範圍概念，環域分析可分成兩種方式 被選擇的圖徵可以是點、線或是多邊形 環域分析結果 位於所有圖徵的指定範圍內
位於選定圖徵的指定範圍內 被選擇的圖徵可以是點、線或是多邊形 環域分析結果 點：以點為圓心的圓環域 線：在線的兩側產生帶狀環域 多邊形：由多邊形邊界向外延伸的環域

7 點、線、面環域 點環域 線環域 面環域

8 環域分析 環域大小可隨實際需要做更改，例如道路的環域可隨相鄰土地利用情形改變 每個圖徵可以具有一個以上的環域
例如傳染病發病源的環域半徑可採用100、200與500公尺 環域分析是透過與圖徵的距離來度量 因此必須先瞭解測量的單位

9 環域分析的應用 環域分析與空間資料查詢不同，環域分析可產生環域圖(Buffer Zone Map)
環域可視為保護區的分析，可用來進行特定區域範圍內的利用規範或使用規劃 於學校500公尺以內，禁止設立網路咖啡廳或各項色情行業 機場周邊必須限制建築物的高度，以免影響飛航起降的安全 傳染病發病源特定範圍內必須進行消毒或管制人員活動

10 環域分析的應用 其他應用 環域可視為中立區域，例如南北韓在北緯38°為中立區域
捷運或鐵路沿線噪音污染影響，可沿著捷運或鐵路行進路線，依據噪音大小劃定不同的影響範圍 活動斷層線的特定距離之內，顧及生命財產安全，劃設為保護區使用

11 圖層套疊 圖層套疊又稱圖層疊合，是結合兩個或多個圖層的空間與屬性資料，以輸出產生新圖層的程序 其中一個圖層為輸入圖層，另一個為套疊圖層
輸出圖層的空間與屬性資料，為輸入圖層與套疊圖層運算的結果 套疊分析不僅產生的新的空間關係，更將兩個圖層的屬性加以關連，產生新的屬性關係

12 圖層套疊 圖層套疊的前提為空間上能對位，也就是必須具有相同的坐標系統
圖層套疊每次僅能針對兩個圖層進行分析，若有三個或更多圖層要進行套疊，則必須分次逐步加以進行套疊運算

13 圖徵種類與圖層套疊 輸入的圖層可以是點、線或是多邊形，而套疊圖層則必須是多邊形 依據圖徵種類的組合，圖層套疊可分為
點與多邊形套疊(Point-in-Polygon) 線與多邊形套疊(Polyline-in-Polygon) 多邊形與多邊形套疊(Polygon-in-Polygon)

14 點與多邊形套疊 實質上是進行包含關係的運算，套疊的結果是給予每個點一個新的屬性
例如：便利商店(點)與行政區(多邊形)的套疊，可以瞭解每個行政區內包含哪些便利商店

15 線與多邊形套疊 是將多邊形套疊到一個線段層上，以確定每條線段(無論是全部或部分)，落在於哪個多邊形之中
例如：斷層線(線)與土地地籍(多邊形)的套疊，可以瞭解哪些個土地之上有斷層通過

16 多邊形與多邊形套疊 將兩個多邊形圖層進行套疊，以輸出一個先的多邊形，並同時關連兩個多邊形圖層的屬性資料
例如：洪水氾濫區(多邊形)與土地地籍(多邊形)的套疊，可以瞭解哪些土地遭受洪水災害的侵襲

17 聯集與交集 多邊形的聯集(Union)：為兩個多邊形圖層的和，輸出圖層保留了兩個圖層的所有多邊形
多邊形的交集(Intersect)：為兩個多邊形的積，輸出圖層保留兩圖層共同覆蓋的區域

18 碎多邊形 碎多邊形(Sliver Polygon)為兩個多邊形套疊的誤差 大部分GIS進行圖層套疊時，會將模糊容許量的範圍內加以強制吻合
模糊容許量可由使用者設定或使用系統預設值，由於操作影響整個圖層，因此設定時必須謹慎進行 消除碎多邊形的另一個方法，是應用最小製圖單位(Minimum Mapping Unit)概念最小製圖單位由政府機關或組織加以管理 例如：於森林應用時，最小製圖單位為5公頃，因此任何小於5公頃的碎多邊形都會被消除

19 圖層處理 圖層處理也屬於資料分析的一部份，或屬於資料前期處理的操作 圖層處理包括：
擷取分析(Clip)：會產生一個新圖層，該圖層保留輸入圖層中落入於擷取範圍內的圖徵 屬性合併(Dissolve)：移除相同屬性的圖徵並加以合併，目的在簡化圖徵資料 空間合併(Merge)：產生一個新圖層，將兩個或多個圖層併接在一起

20 前言 空間/屬性分析 空間查詢 屬性查詢 空間選取 屬性選取 統計分析 幾何分析 環域分析 擷取分析 交集分析 聯集分析 空間合併 屬性合併

21 地理資料分析 空間/屬性分析 幾何分析 地址對位分析 網路分析(Network Analysis)
地形分析(Terrain Analysis) 網格分析(Grid Analysis) 影像分析(Image Analysis) 空間統計分析(Spatial Statistics)

22 空間查詢 查詢某一地物的屬性

23 空間度量 空間距離量測

24 屬性查詢 屬性資料SQL查詢 選取方式 屬性值 欄位 運算子

25 屬性查詢 屬性資料關鍵字檢索

26 欄位計算 進行欄位的數學運算 例如：將記錄行政區男性人口數的欄位A，除以記錄行政區女性人口數的欄位B，可得到總人口數的資料C

27 統計分析 基本統計計算分析 選取圖層 選取欄位 統計值

28 地址對位分析 地址對位應用門牌位置資料 門牌位置資料 為隱含空間資訊的一串文字資料 一個門牌對應一個獨立建物單元
一個門牌對應一棟建築物中的獨立建物單元 廣泛存在於政府與民間資料中 相較於坐標系統缺少專業性與規則性 可與其他統計資料、商業資料、管理資料結合

29 地址對位分析 門牌資料使用方式 地址對位方式 搭配基礎系統或基礎資料 X,Y坐標搭配直角坐標系統 經緯坐標搭配球面坐標系統
透過地址對位系統進行搭配 地址對位方式 區域別(面) 街段別(線) 建物別(點) 個體別(三度空間的點)

30 網路分析 最佳路徑分析(Optimal Path) 資源分派分析(Allocation) 救護車最短路線 警車巡邏路線 物流輸送路線
警力勤務區分配 消防勤務區分配 醫療設施服務範圍

31 地形分析 坡度分析 波向分析 剖面分析 高度分析 面積、體積分析 視域分析 河流流域分析 視覺化分析—3D立體、暈渲、分層設色

32 空間相互關係 進行空間相互關係分析，至少會包含兩個圖層，因此必須分辨要分析的對象主體 基準資料圖層 標的資料圖層
空間相互關係分析過程之中，作為輔助分析的圖層 標的資料圖層 想要在空間相互關係分析後，選取部分圖徵的圖層 例：欲選取學校附近1公里內的網路咖啡店。因此，學校圖層為「基準資料圖層」；網路咖啡店為「標的資料圖層」

33 空間相互關係分析 穿越 落入(Within) 包含(Contain) 共點、共線、共形
穿越(Are Crossed by the Outline of) 交集(Intersect) 落入(Within) 在…距離內(Are Within a Distance of) 完全位於…內(Are Completely Within) 中心位於…內(Have the Center In) 包含(Contain) 完全包含(Completely Contain) 被包含於(Are Contain by) 共點、共線、共形 具有共同的邊線(Share a Line Segment With) 有相鄰接的邊線(Touch the Boundary of) 具有相同幾何形狀(Are Identical to)

34 空間/屬性分析 近鄰分析，選擇離交流道500公尺以內的加油站，再加以選擇最佳的加油站投資地點

35 空間/屬性分析 近鄰分析，選擇離某學校最近的娛樂消費點或捷運站 路線距離 直線距離

36 空間/屬性分析 點地物與面地物關係，例如各級學校所座落的行政區域

37 空間/屬性分析 線地物與面地物關係，例如主要道路通過哪些土地，可能有後續提升價值的機率

38 空間/屬性分析 空間查詢 屬性查詢 空間選取 屬性選取 統計分析 幾何分析 環域分析 擷取分析 交集分析 聯集分析 空間合併 屬性合併

39 環域分析 提供環域分析工具，在圖徵附近定義特定距離範圍，產生一區域來進行分析

40 擷取分析 以A圖層的空間範圍，將B圖層進行空間的運算，得到一個以A圖層空間範圍的B圖層的C圖層 B A C

41 擷取分析 例如：以台北市中山區的行政區圖層A，擷取台北市全市路燈圖層B的分析運算，獲取以中山區為範圍的路燈資料圖層C，以進行中山區路燈的管理維護

42 交集分析 以A圖層的空間範圍，對B圖層進行空間運算，得到一個以A圖層的空間範圍，結合A圖層與B圖層資料的C圖層 B A C

43 交集分析 例如：將土地地籍資料圖層B與洪水氾濫區圖層A進行交集分析運算，以獲取洪水氾濫區之內的土地地籍資料的圖層C

44 聯集分析 將A圖層的圖層資料，與B圖層的圖層資料進行聯集運算(Union)，得到一個合併A與B的C圖層 B A C

45 聯集分析 例如：將行政區圖層B與學校圖層A進行聯集分析運算，以獲取一個結合行政區與學校兩者資料的圖層C

46 空間合併 將相鄰的多個圖層，進行合併成為一個新的圖層 A B C

47 空間合併 例如：將台北市(A圖層)與台北縣(B圖層)合併成為一個台北都會區的圖層(C圖層)

48 屬性合併 將A圖層中特定欄位內相同的資料，合併成為一筆記錄的B圖層 A B

49 屬性合併 例如：利用鄉鎮圖層資料，將位於同一縣市的鄉鎮進行屬性合併成為一各縣市圖層