统计分析专业应用案例设计稿.doc

统计分析专业应用案例设计

一、初步思路（整合多种分析模型）
总体思路：在遥感部门的“国家农业遥感监测系统”项目基础之上进行修改补充完善。

1）各种统计分析方法作用
统计分析方法作用聚类分析聚类分析，亦称群分析或点群分析，它是研究多要素事物分类问题的数量方法。聚类分析方法，是地理学中研究地理事物分类问题和地理分区问题的重要的数量分析方法。回归分析在复杂地理系统中，某些要素的变化很难预测或控制，相反，另外一些要素则容易被预测或控制。在这种复杂地理系统中，若能在某些难测难控的要素与其它易测易控的要素之间建立一种近似的函数表达式，则就可以比较容易地通过那些易测易控要素的变化情况去了解那些难测难控的要素的变化情况。数理统计学为我们提供了回归分析方法，是研究要素之间具体的数量关系的一种强有力的手段，借助于这种方法，可以建立地理要素之间的相关关系模型——回归分析模型。主成分分析变量太多，无疑会增加分析问题的难度与复杂性，而且在许多实际问题中，多个变量之间是具有一定的相关关系的。主成分分析是把原来多个变量化为少数几个综合指标的一种统计分析方法，从数学角度来看，这是一种降维处理技术。马尔可夫分析马尔可夫（Markov)预测法，就是一种关于事件发生的概率预测方法。它是根据事件的目前状况来预测其将来各个时刻（或时期）变动状况的一种预测方法。马尔可夫预测法是地理预测研究中重要的预测方法之一。时间序列分析一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题。它包括一般统计分析(如自相关分析，谱分析等),统计模型的建立与推断，以及关于时间序列的最优预测、控制与滤波等内容。经典的统计分析都假定数据序列具有独立性，而时间序列分析则侧重研究数据序列的互相依赖关系。后者实际上是对离散指标的随机过程的统计分析，所以又可看作是随机过程统计的一个组成部分。例如，记录了某地区第一个月，第二个月，……，第N个月的降雨量，利用时间序列分析方法，可以对未来各月的雨量进行预报。相关分析揭示地理要素之间相互关系的密切程度。趋势面分析趋势面分析是用数学曲面来拟合地理系统要素在空间的分布及变化趋势的一种数学方法。它实质上是通过回归分析原理，模拟地理要素在空间上的分布规律，展示地理要素在地域空间上的变化趋势。趋势面分析常常被用来模拟资源、环境、人口及经济要素在空间上的分布规律，它在空间分析方面具有重要的应用价值。
空间趋势面并不是地理要素的实际分布面，而是模拟地理要素空间分布的近似曲面。因此，通常把实际的地理曲面分解为趋势面和剩余面两部分。前者反映地理要素的宏观分布规律，属于确定性因素作用的结果；而后者则对应于微观局域，是随机因素的结果。趋势面分析的一个基本要求就是所选择的趋势面模型应该是剩余值最小，而趋势值最大，这样拟合精度才能达到足够的精确性。
在实际应用中，往往用次数低的趋势面逼近变化比较小的地理要素数据，用次数高的趋势面逼近起伏变化复杂的地理要素数据。次数低的趋势面使用起来比较方便，但是具体到某点拟合较差；次数较高的趋势面只在观测点附近效果较好，而在外推和内插时则效果较差。梯度分析判别分析

二、技术内容（如：专题图、动态注记、工作流搭建等）
K9技术内容作用专题图单值专题图：聚类分析结果表达；
统计专题图：马尔可夫分析结果表达（批量）；
自动配置专题图。动态注记回归分析和时间序列分析结果表达；
自动配置动态注记。数据提取1）聚类分析结果与回归分析数据进行属性连接后，再根据类别不同分别提取到不同结果数据供回归分析使用。
按一值一类的方式进行自动提取处理。
2）从各不同回归分析数据中提取某县级区划的小麦产量值追加到某县历年小麦产量数据供马尔可夫分析和时间序列分析使用。（根据产量值确定产量状态：丰收、平收、欠收）属性连接合并聚类分析结果回写入原始数据后，再与回归分析数据（表格数据）进行属性连接处理后，再进行数据提取处理供回归分析使用。
三、实现内容与难度（现有技术+待实现部分）
关键环节说明实现难度回写预测数据回写；
状态数据回写（根据产量）；★数据录入专用数据录入程序★按一值一类方式自动数据提取★专题图自动配置是否已有？动态注记自动配置是否已有？属性连接功能接口是否已有？
四、演示数据

此部分需要准备具备一定代表性的数据，否则演示效果不佳。与遥感部门协商是否可以提供原始数据，并在此基础上进行修改使用。

中国县级行政区划地图；
一级区划数据（中国县级行政区划某年分析数据）；
各县级行政区划历年小麦产量数据；

五、案例示例：国家农业遥感监测系统项目

国家农业遥感监测系统项目案例流程图

所涉及技术内容：外部数据（SHP文件数据、XLS表格数据）导入；属性连接；专题图；数据提取；动态注记；

所涉及统计分析