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第 9 章：空间分析 - 矢量工具

[事实与研判分离说明] 本章信息源：GeoLibre 官方用户指南处理工具（https://geolibre.app/user-guide/processing/）、Roadmap 标注说明：[已核实] = 有明确来源；[待核实] = 来源单一或存疑；[推断] = 合理推测 手册内容最后更新：2026-09-04

9.1 Processing 面板概览​

主界面 Processing 面板所在的主界面环境

9.1.1 打开 Processing 面板​

Processing 面板是 GeoLibre 空间分析的核心入口：[已核实] https://geolibre.app/user-guide/processing/

打开方式：

  • Processing 菜单 -> 选择工具类别
  • 工具栏 Processing 按钮

9.1.2 工具分类​

处理菜单全览 Processing 菜单全览，按矢量、栅格、转换、Whitebox 分类

Processing 工具按数据类型分为四大类：[已核实] https://geolibre.app/user-guide/processing/

类别说明引擎
Vector矢量几何分析Turf.js / GeoPandas
Raster栅格分析rasterio sidecar + 浏览器回退
Conversion格式转换DuckDB-WASM / GDAL
Whitebox1,000+ 地理处理工具WebAssembly（浏览器内，无需 Python sidecar）

9.1.3 执行引擎​

矢量工具有两个执行引擎：[已核实] https://geolibre.app/user-guide/processing/

  1. Turf.js（默认，浏览器内）：纯 JavaScript 实现，无需服务器或 sidecar
  2. GeoPandas（可选 sidecar / Pyodide）：Python 实现，功能更丰富

引擎选择：

  • 简单几何操作：Turf.js 足够
  • 复杂分析或大数据量：GeoPandas
  • 浏览器内无 sidecar 时：Pyodide 内 GeoPandas（v1.1+）

[已核实] https://geolibre.app/roadmap/ （v0.6、v1.1 更新）

9.2 缓冲区（Buffer）​

矢量子菜单 Vector 子菜单中的几何处理选项

9.2.1 功能说明​

缓冲区工具在要素周围创建指定距离的缓冲多边形。[已核实] https://geolibre.app/user-guide/processing/

输入：点、线、面图层 输出：面图层（MultiPolygon）

9.2.2 参数设置​

缓冲区参数弹窗 Buffer 参数弹窗，基于 Whitebox WASM 本地运行

参数说明示例
距离缓冲距离1000（米）
单位距离单位米、千米、英尺、英里
分段数圆弧分段数8（默认值）
是否合并重叠缓冲区是否合并是/否

[推断] 参数基于通用缓冲区工具和 GeoLibre 功能推断。

9.2.3 应用场景​

  • 道路两侧保护区划定
  • 河流缓冲区分析
  • 设施服务半径分析

9.3 质心（Centroids）​

9.3.1 功能说明​

计算每个面要素的质心（几何中心点）。[已核实] https://geolibre.app/user-guide/processing/

输入：面图层 输出：点图层

9.3.2 注意事项​

  • 质心可能落在面要素外部（如 L 形区域）
  • 对于多部分几何，计算整体质心
  • 结果点的属性继承自原始面要素

[推断] 质心行为基于通用 GIS 质心算法推断。

9.4 凸包（Convex Hull）​

几何处理子菜单 Geometry Processing 子菜单详细选项

9.4.1 功能说明​

计算要素或要素集合的凸包（包含所有点的最小凸多边形）。[已核实] https://geolibre.app/user-guide/processing/

两种模式：

  • 按要素：每个要素单独计算凸包
  • 按图层：所有要素合并后计算一个凸包

9.4.2 应用场景​

  • 物种分布范围概括
  • 聚类结果的可视化边界
  • 数据覆盖范围概览

9.5 融合（Dissolve）​

9.5.1 功能说明​

将相邻且具有相同属性值的要素合并为一个要素。[已核实] https://geolibre.app/user-guide/processing/

输入：面图层 输出：面图层（要素数量减少）

9.5.2 参数​

  • 融合字段：按哪个字段值分组融合
  • 统计方法：对数值字段使用何种统计（总和、平均值、计数等）

[推断] 融合参数基于通用 GIS 融合工具和 GeoLibre 功能推断。

9.6 边界框（Bounding Box）​

GeoLibre 子菜单 GeoLibre 子菜单，包含 Buffer 3D 等 70+ 工具

9.6.1 功能说明​

计算每个要素的最小边界矩形。[已核实] https://geolibre.app/user-guide/processing/

输入：任意几何类型 输出：面图层（矩形多边形）

9.7 简化（Simplify）​

9.7.1 功能说明​

使用 Douglas-Peucker 算法简化几何，减少顶点数量。[已核实] https://geolibre.app/user-guide/processing/

参数：

  • 容差：简化阈值（单位与数据 CRS 一致）
  • 容差越大，简化越激进，顶点越少

9.7.2 应用场景​

  • 降低数据量以提升渲染性能
  • 为不同缩放级别准备多细节层次数据
  • 消除数据采集中的噪声

9.8 平滑（Smooth，v1.1+）​

9.8.1 功能说明​

v1.1 引入的平滑工具，对几何进行平滑处理，减少棱角。[已核实] https://geolibre.app/roadmap/ （v1.1 更新）

输入：线或面图层 输出：线或面图层

9.8.2 算法​

平滑通常使用 Chaikin 算法或样条插值，在保持整体形状的同时平滑边界。

[推断] 平滑算法基于通用 GIS 平滑工具和官网描述推断。

9.9 规则网格（Regular Grid，v1.1+）​

9.9.1 功能说明​

v1.1 引入的规则网格工具，在指定范围内生成规则的点或面网格。[已核实] https://geolibre.app/roadmap/ （v1.1 更新）

参数：

  • 范围：网格覆盖的边界框
  • 间距：网格点/面之间的距离
  • 类型：点网格或面网格（渔网）

9.10 裁剪（Clip）​

9.10.1 功能说明​

用裁剪要素（Clip Features）裁剪输入要素，只保留裁剪范围内的部分。[已核实] https://geolibre.app/user-guide/processing/

输入：

  • 输入图层（被裁剪）
  • 裁剪图层（裁剪边界）

输出：与输入图层同类型的图层，但几何被裁剪

9.10.2 注意事项​

  • 裁剪图层应为面类型
  • 属性完全继承自输入图层
  • 多部分几何可能被拆分为多个要素

9.11 叠加分析（Intersect / Difference / Union）​

叠加分析菜单 Overlay Analysis：Intersect、Union、Clip、Dissolve 等工具

9.11.1 相交（Intersect）​

计算两个图层的几何交集，只保留重叠部分。[已核实] https://geolibre.app/user-guide/processing/

输出：两个图层的属性合并，几何为交集。

9.11.2 差异（Difference）​

计算输入图层与差异图层的几何差异，保留输入图层中不在差异图层中的部分。[已核实] https://geolibre.app/user-guide/processing/

9.11.3 并集（Union）​

合并两个图层，在重叠区域创建新要素，非重叠区域保留原要素。[已核实] https://geolibre.app/user-guide/processing/

输出：所有几何组合，属性包含两个图层的字段。

9.11.4 叠加分析对比​

操作结果几何结果属性
Intersect仅重叠部分两个图层字段合并
Difference输入减去差异仅输入图层字段
Union所有组合两个图层字段合并

[推断] 叠加分析的行为基于通用 GIS 叠加分析和官网描述推断。

9.12 空间连接（Spatial Join）​

9.12.1 功能说明​

根据空间关系将一个图层的属性连接到另一个图层。[已核实] https://geolibre.app/user-guide/processing/

空间关系类型：

  • 相交（Intersects）：要素相交
  • 包含（Contains）：目标要素包含源要素
  • 在内部（Within）：目标要素在源要素内部
  • 最近（Nearest）：最近的要素

9.12.2 参数​

  • 目标图层：接收属性的图层
  • 连接图层：提供属性的图层
  • 空间关系：匹配条件
  • 连接字段：要添加的字段
  • 统计方法（一对多时）：聚合方式

[推断] 空间连接参数基于通用 GIS 空间连接工具和官网描述推断。

9.13 属性连接（Attribute Join，v1.3+）​

9.13.1 功能说明​

v1.3 引入的属性连接工具，按字段值匹配将表数据连接到图层。[已核实] https://geolibre.app/roadmap/ （v1.3 更新）

与第 7 章中提到的属性表面板连接功能互补，Processing 中的属性连接通常是工具链中的一步。

9.14 Voronoi / Delaunay（v1.3+）​

9.14.1 Voronoi 图​

v1.3 引入的 Voronoi 图工具，从点图层生成 Voronoi 多边形。[已核实] https://geolibre.app/roadmap/ （v1.3 更新）

应用场景：

  • 服务区域划分（如最近商店/医院）
  • 泰森多边形分析
  • 空间插值的预处理

9.14.2 Delaunay 三角网​

从点图层生成 Delaunay 三角网：[已核实] https://geolibre.app/roadmap/ （v1.3 更新）

应用场景：

  • TIN（不规则三角网）生成
  • 空间插值的基础网格
  • 地形分析

9.15 H3 网格与空间分箱​

9.15.1 H3 概述​

H3 是 Uber 开发的六边形层级地理索引系统。GeoLibre 支持 H3 网格生成和空间分箱。[已核实] https://geolibre.app/user-guide/processing/

特点：

  • 全球统一的六边形网格
  • 多层级（分辨率 0-15）
  • 相邻单元共享边（不同于四边形网格）
  • 近似等面积

9.15.2 H3 网格生成​

Processing -> Vector -> H3 Grid：[已核实] https://geolibre.app/roadmap/ （v2.4 更新 H3 插件）

参数：

  • 范围：生成网格的边界
  • 分辨率：H3 层级（0=最大，15=最小）
  • 类型：生成网格面或按网格聚合点

9.15.3 空间分箱​

将点数据聚合到 H3 网格中，计算每个网格的统计值：[推断] 基于通用空间分箱和 H3 功能推断

  • 计数（每个网格内的点数）
  • 数值字段的聚合（总和、平均值）

9.16 空间统计工具箱（v1.3+）​

空间统计菜单 Spatial Statistics：Moran's I、Getis-Ord 等空间统计工具

9.16.1 工具列表​

v1.3 引入的空间统计工具箱提供以下分析：[已核实] https://geolibre.app/roadmap/ （v1.3 更新）

  • 平均最近邻（Average Nearest Neighbor）：判断点分布是聚类、离散还是随机
  • 空间自相关（Spatial Autocorrelation）：Moran's I 指数
  • 高低聚类（High/Low Clustering）：Getis-Ord General G
  • 热点分析（Hot Spot Analysis）：Getis-Ord Gi*

9.16.2 Emerging Hot Spot Analysis（v2.3+）​

v2.3 新增的空间时间立方体 Emerging Hot Spot Analysis：[已核实] https://geolibre.app/roadmap/ （v2.3 更新）

分析时序数据中的热点演化模式，分类包括：

  • 新的热点（New Hot Spot）
  • 持续的热点（Persistent Hot Spot）
  • 增强的热点（Intensifying Hot Spot）
  • 历史的热点（Historic Hot Spot）
  • 等 16 种分类

9.17 批处理运行器与模型链​

处理菜单完整展开 Processing 菜单完整展开状态

9.17.1 批处理​

Processing 面板支持批量运行工具：[已核实] https://geolibre.app/user-guide/processing/

功能：

  • 对多个图层或文件批量执行同一工具
  • 对同一图层批量执行多个参数组合
  • 保存批处理配置以供复用

9.17.2 模型构建器​

v2.7 增加 ArcGIS 风格的 Model Builder 画布，可将工具串联为处理模型，并支持「复制 Python 脚本」；AI 助手也可创建 Model Builder 工作流。[已核实] https://github.com/opengeos/GeoLibre/releases/tag/v2.7.0 https://geolibre.app/

应用场景：

  • 重复性分析工作流的自动化
  • 复杂分析的标准化
  • 分享和复用分析流程

9.18 浏览器内 GeoPandas 引擎（Pyodide，v1.1+）​

9.18.1 Pyodide 概述​

v1.1 引入的浏览器内 GeoPandas 引擎通过 Pyodide（CPython 的 WebAssembly 版本）运行：[已核实] https://geolibre.app/roadmap/ （v1.1 更新）

特点：

  • 无需安装 Python 或 sidecar
  • 在浏览器内运行 GeoPandas 分析
  • 结果与本地 GeoPandas sidecar 一致

9.18.2 与 Sidecar 的选择​

场景推荐引擎
简单几何操作Turf.js（最快）
复杂分析，无 sidecarPyodide GeoPandas
大数据量，有 sidecar本地 GeoPandas sidecar

9.19 可选 Python Sidecar 引擎​

9.19.1 Sidecar 概述​

Python sidecar 是可选的本地 Python 环境，提供更强大的分析能力：[已核实] https://geolibre.app/user-guide/processing/

功能：

  • GeoPandas 矢量分析
  • rasterio 栅格分析
  • 部分需要本机 Python 的流水线

Whitebox 工具箱本身在浏览器 WASM 中运行，不依赖 sidecar。[已核实] https://geolibre.app/

9.19.2 配置​

桌面端可配置 sidecar 路径，Web 端通过 Pyodide 替代。[推断] 基于官网"optional sidecar"描述推断。

9.20 本章小结​

GeoLibre 的矢量工具集覆盖了从基础几何操作到高级空间统计的完整能力：

  1. 基础几何：Buffer、Centroid、Convex Hull、Dissolve、Bounding Box、Simplify
  2. 高级几何：Smooth、Regular Grid、Voronoi/Delaunay、H3 Grid
  3. 叠加分析：Clip、Intersect、Difference、Union
  4. 连接分析：Spatial Join、Attribute Join
  5. 空间统计：平均最近邻、空间自相关、热点分析、Emerging Hot Spot
  6. 执行引擎：Turf.js（浏览器内）、Pyodide GeoPandas（浏览器内）、本地 Sidecar（桌面端）

浏览器内执行是 GeoLibre 矢量工具的核心优势，无需服务器即可运行复杂的空间分析。

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