:空间数据操作,空间数据分析,空间统计分析,,包括缓冲区分析,距离,路径,,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,,,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,-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,,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,,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:1))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,)高性能计算机的出现,)神经网络,遗传算法成为空间分析的范例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8),概括其概念模型,)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,,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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