空间数据分析方法

前言
第1章　绪论
　1.1　空间分析的概念与研究进展
　1.2　空间分析的研究内容
　1.3　空间分析与地理信息科学
　1.4　小结
第2章　空间数据的性质
　2.1　地理世界的概念模型与数据模型
　2.2　空间数据的性质
　2.3　空间数据的不确定性
第3章　探索性空间数据分析与可视化
　3.1　关于EDA、ESDA与可视化
　3.2　EDA与可视化的基本方法
　3.3　ESDA与空间数据可视化
　3.4　交互技术与ESDA
第4章　空间点模式方法
　4.1　空间点模式的概念与空间分析技术
　4.2　基于密度的方法——样方计数法与核函数法
　4.3　基于距离的方法
　4.4　G函数与F函数
　4.5　K函数与L函数
　4.6　K函数方法的扩展——二元模式与空间一时间模式
第5章　面状数据空间模式分析方法
　5.1　空间接近性与空间权重矩阵
　5.2　面状数据中趋势分析
　5.3　空间自相关的概念
　5.4　名义变量的空间自相关测度——连接计数法
　5.5　空间自相关统计量——Moran’S J和Geary’sC
　5.6　广义G统计量
　5.7　局部空间自相关统计量
第6章　空间回归分析
　6.1　回归分析方法
　6.2　空间自回归模型
　6.3　空间回归模型的实例
　6.4　地理加权回归模型
　6.5　GwR应用的实例研究
第7章　空间连续数据分析方法
　7.1　探索性分析方法
　7.2趋势面分析
　7.3　连续数据的空间依赖性测度——协方差图和半方差图
　7.4克立格方法
　7.5　克立格建模方法实例研究
第8章　地图代数与基本地理计算
　8.1　理解栅格数据
　8.2　地图代数中的基本运算
　8.3　地图代数中的函数与类型
　8.4　局部函数
　8.5　邻域函数
　8.6　类区函数
　8.7　块函数
　8.8　全局函数
第9章　GIS空间建模
　9.1　空间建模
　9.2　距离函数的应用——缓冲区、区位配置和最短路径
　9.3　地图的比较分析——交叉表和KIA指数
　9.4　函数的综合应用
　9.5　栅格数据集的滤波处理
　9.6　空间决策与实例分析
主要参考文献