文档介绍：空间数据描述性与探索性分析技术与方法,
特别是对规模庞大的数据集,通过数据图形化与地图化的探索性分析,研究数据中潜在的模式,异常等,为 后续分析做准备.
用统计的方法研究空间数据的性质,这种统计方法与传统的统计分析方法不同.
空间数据分析分析解析
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建立模型预测空间过程与结果
2空间分析的研究进展
线性回归是计量革命的核心技术,于是就出现了计量地理学,但计量地理学主要移植了统计分析方法,如相关分析，回归分析,聚类分析,因子分析,而对空间模式,空间过程,空间相互作用等理论与方法介绍的很少,因此受到了批评.
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1970-1980,空间分析方法发展中非常重要的时代,在这一时期围绕地理现象的空间本质或地理数据的空间性质,,Tobler提出了地理学第一定理:任何事物都是空间相关的,,展示空间随机条件下如何检验回归误差,
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并揭示了空间加权矩阵的本质.
1981年Ripley对空间点分布模式进行了研究,提出了测度空间点模式的K函数方法,
OpenShaw对空间数据中的可塑面积单元问题进行了深入研究,这对正确使用空间数据及解释空间结果意义重大.
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Anslin提出描述局部相关性的测度方法与统计量,这一时期空间相关性的空间回归模型与空间自回归模型被提出,导致空间计量经济学的出现.
20世纪90年代,空间分析的发展与GIS的发展紧密结合在一起, GIS为空间分析提供了广泛的数据源,空间分析集中体现在以下4个方面:
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1)GIS的数据革命极大地促进了空间分析在众多领域的应用.
2)数据环境发生了巨大的变化,空间分析需要的海量数据,迫切需要新一代的以数据为驱动的地理探索与建模工具,使分析处理过程中多维复杂性不被忽略.
3)高性能计算机的出现,使复杂数据处理的空间分析成为可能.
4)神经网络,遗传算法成为空间分析的范例
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空间分析的研究内容
1)空间数据模型与地理世界的表示
2)探索性空间数据分析与可视化
3)空间数据的性质
4)空间数据分析的点模式方法
5)面数据的空间分析方法与空间回归模型
6)空间连续数据的分析方法
7)地图代数与栅格数据建模技术
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8)地理模型与决策支持
第2章 空间数据的性质
对现实世界进行高度抽象,概括其概念模型,然后建立适应于计算机存储与表示的数据模型.
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1)离散实体
通过其独特的局部化特征相互区别,通过特定属性的个体被识别,如建筑物,街道等.
离散对象观的重要特征是可以计数.
维数是离散实体的显著特征,实体自然被抽象为点(只有位置的0维实体),线(具有长度属性的一维实体)和多边形(占据一定面积的2维实体).
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点,线与多边形的抽象与研究与空间尺度有关,如大尺度时城市就是一个点,城市为研究对象时就是一个多边形.
具有连续变化的自然现象不适合用离散对象方法表示.
,表的一行是一个离散实体,一列是对象一个属性.
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