哪些空间数据分别属于自然

空间数据是一种用点、线、面以及实体等基本空间数据结构来表示人们赖以生存的自然世界的数据。空间数据是指用来表示空间实体的位置、形状、大小及其分布特征诸多方面信息的数据，它可以用来描述来自现实世界的目标，它具有定位、定性、时间和空间关系等特性。

拓展资料：

空间数据包括以下五种类型：

1、地图数据：这类数据主要来源于各种类型的普通地图和专题地图，这些地图的内容非常丰富。

2、影像数据：这类数据主要来源于卫星、航空遥感，包括多平台、多层面、多种传感器、多时相、多光谱、多角度和多种分辨率的遥感影像数据，构成多元海量数据。

3、地形数据：这类数据来源于地形等高线图的数字化，已建立的数据高程模型(DEM)和其他实测的地形数据。

4、属性数据：这类数据主要来源于各类调查统计报告、实测数据、文献资料等。

5、混合数据：这类数据来源于卫星、航空遥感与各种类型的普通地图和专题地图形成多方面数据。

1、矢量数据结构，包括：简单数据结构、拓扑数据结构、曲面数据结构。

栅格数据结构，包括：栅格矩阵结构、游程编码结构、四叉树数据结构、八叉树和十六叉树结构。

2、（1）空间聚类方法在高速公路病害密集区分析中的应用。

高速公路路面的病害总是在某些地段较为密集，在某些地段较为疏散．找出病害密集的区域，对于养护决策有着重要的意义．空间聚类可对空间物体的集群性进行分析，应用聚类分析，探寻高速公路的病害密集区，制定养护对策，节省人力、物力、财力。

（2）聚类分析法在城市经济空间分区中的应用

城市经济分区涉及多个要素,靠仅有的经验和专业知识做定性分类是远远不够的,往往带有主观性和随意性。为找出多个城市之间的比较优势和差距,为有关政策机构在制定政策时提供参考,针对城市综合竞争力的8大要素,采用Q型聚类分析法进行最优分割,按评价系数进行分类。1Q型聚类分析法聚类分析(Cluster Analysis)是研究“物以类聚”的一种方法,国内有人称它为群分析、点群分析、簇群分析等,其基本思想是从一批样本的多个观测指标中,找出度量样本之间或指标之间相似程度(亲疏关系)的统计量,构成一个对称的相似性矩阵,在此基础上进一步找寻各样本。

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