gis空間分析 南大博士

第一章地理空間數(shù)據(jù)分析與GIS各種類型的GIS中存貯了海量的地理空間數(shù)據(jù)，且數(shù)據(jù)還在以指數(shù)級(jí)方式不斷增長(zhǎng)，迫切需要高效、精確、科學(xué)地分析這些數(shù)據(jù)，以找出數(shù)據(jù)所蘊(yùn)涵的意義，進(jìn)而了解事物的性質(zhì)與規(guī)律，為科學(xué)決策提供必需的信息。所以，開發(fā)一些工具來(lái)進(jìn)行一般性地理空間數(shù)據(jù)分析和復(fù)雜的地理空間對(duì)象模擬，以將數(shù)據(jù)“點(diǎn)石成金”是一項(xiàng)艱巨而又緊迫的任務(wù)。因此，GIS領(lǐng)域由原來(lái)重點(diǎn)關(guān)注數(shù)據(jù)庫(kù)創(chuàng)建和系統(tǒng)開發(fā)建設(shè)，逐漸轉(zhuǎn)向重點(diǎn)關(guān)注空間分析和空間建模。GIS的奠基人之一M.F.Goodchild曾指出：“地理信息系統(tǒng)真正的功能在于它利用空間分析技術(shù)，對(duì)空間數(shù)據(jù)的分析”。空間分析使GIS超越一般空間數(shù)據(jù)庫(kù)、信息系統(tǒng)和地圖制圖系統(tǒng)，成為不僅能進(jìn)行海量空間數(shù)據(jù)管理、信息查詢檢索與量測(cè)，更可通過圖形操作與數(shù)學(xué)模擬運(yùn)算分析出地理空間數(shù)據(jù)中隱藏的模式、關(guān)系和趨勢(shì)，挖掘出對(duì)科學(xué)決策具有指導(dǎo)意義的信息，從而解決復(fù)雜的地學(xué)應(yīng)用問題，進(jìn)行地學(xué)綜合研究的技術(shù)系統(tǒng)。目前多數(shù)地理信息系統(tǒng)的應(yīng)用還局限于數(shù)據(jù)庫(kù)型GIS層面上，沒有充分利用和開發(fā)GIS的空間分析功能。因此，建立完善的空間數(shù)據(jù)分析理論和方法體系，集成先進(jìn)的空間數(shù)據(jù)分析工具，增強(qiáng)GIS的空間分析能力，使數(shù)據(jù)庫(kù)型GIS上升為分析型GIS，是GIS技術(shù)與應(yīng)用的發(fā)展目標(biāo)和趨勢(shì)。1.1地理空間數(shù)據(jù)處理與建模1.2地理空間數(shù)據(jù)挖掘1.3GIS環(huán)境下的空間分析第1章地理空間數(shù)據(jù)分析與GIS1.1地理空間數(shù)據(jù)處理與建模

地理空間數(shù)據(jù)分析是地理學(xué)和地理信息科學(xué)領(lǐng)域的重要研究?jī)?nèi)容，它通過研究地理空間數(shù)據(jù)及其相應(yīng)分析理論、方法和技術(shù)，探索、證明地理要素之間的關(guān)系，揭示地理特征和過程的內(nèi)在規(guī)律和機(jī)理，實(shí)現(xiàn)對(duì)地理空間信息的認(rèn)知、解釋、預(yù)測(cè)和調(diào)控。

1.1.1數(shù)量地理學(xué)數(shù)量地理學(xué)（QuantitativeGeography）又稱計(jì)量地理學(xué)或地理數(shù)量方法，是應(yīng)用數(shù)學(xué)思想方法和計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行地理學(xué)研究的科學(xué)。它試圖以定量的精確判斷來(lái)彌補(bǔ)定性文字描述的不足；以抽象的、反映本質(zhì)的數(shù)學(xué)模型去刻畫具體的、龐雜的各種地理現(xiàn)象；以對(duì)過程的模擬和預(yù)測(cè)來(lái)代替對(duì)現(xiàn)狀的分析和說(shuō)明；以合理的趨勢(shì)推導(dǎo)和反饋機(jī)制分析來(lái)代替簡(jiǎn)單的因果關(guān)系分析。

理論分析應(yīng)用研究地理事物的時(shí)空分布、相互關(guān)系和地理區(qū)劃地理系統(tǒng)預(yù)測(cè)、控制和規(guī)劃地理現(xiàn)象的規(guī)律地理事物發(fā)生發(fā)展的過程數(shù)據(jù)整理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)……計(jì)量地理學(xué)的特征以定量的精確判斷來(lái)補(bǔ)充定性文字描述的不足以抽象且能反映本質(zhì)的數(shù)學(xué)模型去反映具體的龐雜的各種地理現(xiàn)象以地理過程的模擬和預(yù)測(cè)代替對(duì)現(xiàn)狀的解釋和對(duì)未來(lái)的主觀推測(cè)以內(nèi)在機(jī)理推導(dǎo)代替簡(jiǎn)單的因果關(guān)系分析地理學(xué)向定量化、精確化發(fā)展地理學(xué)發(fā)展階段：古代地理學(xué)——記載地理知識(shí)為主；近代地理學(xué)——地理現(xiàn)象條理化歸納，地理現(xiàn)象之間的關(guān)系解釋性描述；

現(xiàn)代地理學(xué)——定性與定量相結(jié)合，規(guī)范研究與實(shí)證研究并舉，解釋各種地理現(xiàn)象的內(nèi)在機(jī)制并預(yù)測(cè)其未來(lái)演變。地理學(xué)定量研究的顯著進(jìn)展是在20世紀(jì)50-70年代。數(shù)量地理學(xué)的產(chǎn)生與發(fā)展計(jì)量運(yùn)動(dòng)的萌芽1953年，舍弗爾（F.K.Schaefer）發(fā)表《地理學(xué)中的例外論》，批評(píng)哈特向的“地域獨(dú)特主義”。

其觀點(diǎn)：地理學(xué)是解釋現(xiàn)象，而不應(yīng)該是羅列現(xiàn)象；解釋現(xiàn)象必須有法則，應(yīng)該把地理現(xiàn)象看成是法則的實(shí)例；地理學(xué)的目的與其他科學(xué)有相似之處：都是追求、探索法則的。

舍弗爾等人對(duì)區(qū)域?qū)W派的批評(píng)與否定，拉開了現(xiàn)代地理學(xué)發(fā)展史上的計(jì)量運(yùn)動(dòng)的帷幕。第一階段（20世紀(jì)50年代末——60年代末）把統(tǒng)計(jì)學(xué)方法引入地理學(xué)研究領(lǐng)域，構(gòu)造一系列統(tǒng)計(jì)量來(lái)定量地描述地理要素的分布特征，應(yīng)用各種概率分布函數(shù)、方差等簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)特征和回歸分析方法。第二階段（20世紀(jì)60年代末——70年代末）多元統(tǒng)計(jì)分析方法和電子計(jì)算機(jī)技術(shù)廣泛應(yīng)用。地理學(xué)具備了分析多因素、復(fù)雜結(jié)構(gòu)和動(dòng)態(tài)特征等復(fù)雜地理問題的能力。數(shù)量地理學(xué)的產(chǎn)生與發(fā)展第三階段（20世紀(jì)70年代末——80年代末）系統(tǒng)理論、系統(tǒng)分析、系統(tǒng)優(yōu)化、系統(tǒng)調(diào)控方法等被引進(jìn)地理學(xué)研究領(lǐng)域；GIS技術(shù)的發(fā)展為其提供技術(shù)手段支持。第四階段（20世紀(jì)90年代初至今）——計(jì)算地理時(shí)代

計(jì)算機(jī)技術(shù)與計(jì)算理論和方法的發(fā)展和3S技術(shù)在獲取大容量、整體性地理數(shù)據(jù)信息中的成功應(yīng)用。引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法模型、細(xì)胞自動(dòng)模型、模式參數(shù)隨機(jī)取樣模型、模糊邏輯模型、改進(jìn)地理加權(quán)回歸等方法。數(shù)量地理學(xué)的產(chǎn)生與發(fā)展數(shù)量地理學(xué)的發(fā)展階段

數(shù)量地理學(xué)發(fā)展初期階段數(shù)量地理學(xué)發(fā)展中期階段數(shù)量地理學(xué)日趨成熟階段20世紀(jì)50年代末至60年代末20世紀(jì)60年代末至70年代20世紀(jì)70年代末至今把統(tǒng)計(jì)學(xué)方法引入地理學(xué)研究在地理學(xué)研究中應(yīng)用多元統(tǒng)計(jì)方法和計(jì)算機(jī)技術(shù)地理學(xué)與運(yùn)籌學(xué)、模糊數(shù)學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)、GIS技術(shù)等結(jié)合現(xiàn)代地理學(xué)中的數(shù)量方法與理論模式的產(chǎn)生與形成，可以追溯到20世紀(jì)50年代末期開始的計(jì)量運(yùn)動(dòng)。計(jì)量運(yùn)動(dòng)主要由美國(guó)地理學(xué)家發(fā)起，早期集中在衣阿華、威斯康星、普林斯頓和華盛頓等幾所大學(xué)。不同學(xué)者所持觀點(diǎn)不同，研究方向各異，由此形成了所謂的經(jīng)濟(jì)、統(tǒng)計(jì)、社會(huì)等學(xué)派。美國(guó)計(jì)量運(yùn)動(dòng)的三大學(xué)派地理學(xué)的計(jì)量運(yùn)動(dòng)主要由美國(guó)地理學(xué)家發(fā)起。（1）衣阿華的經(jīng)濟(jì)派：代表人物是舍弗爾、麥卡爾蒂。受杜能、韋伯、廖什、克里斯泰勒等區(qū)位論學(xué)者影響很深，著重探討經(jīng)濟(jì)區(qū)位現(xiàn)象間相互內(nèi)在聯(lián)系及其組合類型。（2）威斯康星的統(tǒng)計(jì)派：代表人物是威弗爾、羅賓遜、東坎和仇佐里，以經(jīng)典著作《統(tǒng)計(jì)地理學(xué)》為代表作，主要特征是發(fā)展和應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析方法。美國(guó)計(jì)量運(yùn)動(dòng)的三大學(xué)派（續(xù)）（3）普林斯頓的社會(huì)物理學(xué)派：代表人物是司徒瓦特(J.Q.Stewart)。該派把物理學(xué)原理應(yīng)用于社會(huì)現(xiàn)象的研究之中，發(fā)展了理論地理學(xué)中的引力模型、位勢(shì)模型、空間相互作用模式。此外，20世紀(jì)50年代，加里森(WilliamL.Garrison)領(lǐng)導(dǎo)的華盛頓小組首次編定了第一本《計(jì)量地理學(xué)》教材，率先在華盛頓大學(xué)舉辦地理計(jì)量方法研討班。傳統(tǒng)地理學(xué)與數(shù)量地理學(xué)數(shù)學(xué)方法是人們進(jìn)行數(shù)字運(yùn)算和求解的工具，能以嚴(yán)密的邏輯和簡(jiǎn)潔的形式描述復(fù)雜的問題，表達(dá)極為豐富的實(shí)質(zhì)性思想。對(duì)于現(xiàn)代地理學(xué)而言，數(shù)學(xué)方法不僅是應(yīng)用地理學(xué)研究中進(jìn)行預(yù)測(cè)、決策、規(guī)劃及優(yōu)化設(shè)計(jì)的工具，也是理論地理學(xué)研究中進(jìn)行邏輯推理和理論演繹的手段。世界上的任何事物都可以用數(shù)值來(lái)描述和度量，地理要素如區(qū)域范圍、城市位置、道路長(zhǎng)短、氣溫高低、雨量多少、山高水深、人口增減、物產(chǎn)豐欠等都可用數(shù)量來(lái)表示。

傳統(tǒng)地理學(xué)分析方法所采用的推理方式以經(jīng)驗(yàn)歸納型綜合為主，以觀察材料和事實(shí)為基礎(chǔ)，由直接的類推得出現(xiàn)實(shí)世界的結(jié)論，這一方法難以回避特殊情況或解釋者的主觀好惡?jiǎn)栴}。而數(shù)量地理學(xué)以理論演繹為主，整個(gè)研究過程經(jīng)歷了提出假設(shè)、建立模式、檢驗(yàn)假設(shè)和建立理論四個(gè)步驟，符合感性－理性－實(shí)踐這一認(rèn)識(shí)的過程規(guī)律。與地理學(xué)傳統(tǒng)的思維模式相比，地理數(shù)量方法有著明顯的優(yōu)勢(shì)（見下頁(yè)）。數(shù)量地理學(xué)與傳統(tǒng)地理學(xué)研究方法比較

傳統(tǒng)地理學(xué)方法數(shù)量地理學(xué)方法實(shí)地考察收集資料根據(jù)已有的概念體系條理化比較歸納、概括地理解釋建立理論與法則觀察實(shí)踐先期模式資料篩選建立理論與法則反復(fù)檢驗(yàn)成功建立模型提出假設(shè)失敗數(shù)量地理學(xué)中地理數(shù)據(jù)分析模擬方法

數(shù)量地理學(xué)本質(zhì)上是一門關(guān)于地理數(shù)據(jù)分析處理與建模的科學(xué)，其主要研究?jī)?nèi)容涉及地理要素的描述統(tǒng)計(jì)和數(shù)量分析技術(shù)，地理系統(tǒng)的分析方法，數(shù)學(xué)模型的構(gòu)建和應(yīng)用，數(shù)學(xué)模擬（仿真）技術(shù)，地理預(yù)測(cè)和決策的方法、程序、模型以及地理學(xué)理論表述的數(shù)學(xué)形式等。數(shù)量地理學(xué)的研究方法：地理系統(tǒng)分析123隨機(jī)數(shù)學(xué)方法地理系統(tǒng)數(shù)學(xué)模擬地理系統(tǒng)分析是指揚(yáng)棄地理事物繁瑣的枝節(jié)，抽象出地理事物在結(jié)構(gòu)與功能上的主線，揭示地理事物動(dòng)態(tài)演變的方向與強(qiáng)度，預(yù)測(cè)其狀態(tài)變化和穩(wěn)定性程度，將復(fù)雜、高級(jí)的地理系統(tǒng)簡(jiǎn)化為次一級(jí)簡(jiǎn)單的系統(tǒng)，進(jìn)而探討地理要素之間的數(shù)量關(guān)系。一般是首先列出所研究等級(jí)系統(tǒng)的要素清單，根據(jù)地理系統(tǒng)的實(shí)際繪出各要素的聯(lián)系框圖，再以定量方法研究系統(tǒng)要素之間的關(guān)系。地理系統(tǒng)輸入與輸出之間一般具有隨機(jī)性，數(shù)量地理學(xué)研究方法中隨機(jī)數(shù)學(xué)占很大比重。地理系統(tǒng)是多級(jí)、多元系統(tǒng)，在進(jìn)行系統(tǒng)分析時(shí)，分析一組或幾組地理要素之間的關(guān)系經(jīng)常應(yīng)用多元統(tǒng)計(jì)分析方法，如多元線性回歸、逐步回歸、主成分分析、因子分析等；地理系統(tǒng)是具有空間范圍和地域界線的系統(tǒng)，確定界線、進(jìn)行地理區(qū)域的劃分等經(jīng)常應(yīng)用二級(jí)判別分析、多級(jí)判別、逐步判別等數(shù)學(xué)分類技術(shù)；在探討地理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、類型組合、空間關(guān)系時(shí)，常運(yùn)用系統(tǒng)聚類分析方法；分析地理系統(tǒng)的空間特性時(shí)，常用趨勢(shì)面分析方法；地理系統(tǒng)研究中十分重視系統(tǒng)目標(biāo)、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的研究，以使地理系統(tǒng)達(dá)到符合一定目標(biāo)的最佳狀態(tài)。此外，模擬地理系統(tǒng)狀態(tài)的轉(zhuǎn)移規(guī)律時(shí)還包括馬爾柯夫鏈、多元線性方程組、微分方程的應(yīng)用等。建立地理系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的過程稱為地理系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模擬（簡(jiǎn)稱地理模型）。地理系統(tǒng)數(shù)學(xué)模擬的一般過程是：從實(shí)際的地理系統(tǒng)或其要素出發(fā)，對(duì)空間狀態(tài)、空間成分、空間相互作用進(jìn)行分析，建立地理系統(tǒng)或要素的數(shù)學(xué)模型。經(jīng)驗(yàn)檢查，若與實(shí)際情況不符，則要重新分析，修改模型；若大致相符，則選擇計(jì)算方法，進(jìn)行程序設(shè)計(jì)、程序調(diào)試和上機(jī)運(yùn)算，從而輸出模型解。分析模型解，若模型解出錯(cuò)，則修改模型；若模型解正確，則對(duì)成果進(jìn)行地理解釋，提出切實(shí)可行的方案?？梢?，地理系統(tǒng)數(shù)學(xué)模擬過程是反復(fù)修改數(shù)學(xué)模型、調(diào)試和修改程序的過程。1.1.2地理信息系統(tǒng)英國(guó)著名地理學(xué)家R.J.Johnston在1995年曾指出“計(jì)量革命的直接成果是導(dǎo)致了GIS革命的到來(lái)”。GIS起源于20世紀(jì)60年代，是對(duì)地理空間數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、存儲(chǔ)、表達(dá)、更新、檢索、管理、綜合分析與輸出的計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)系統(tǒng)。GIS是以應(yīng)用為導(dǎo)向的空間信息技術(shù)，強(qiáng)調(diào)空間實(shí)體及其關(guān)系，注重空間分析與模擬，是重要的地理空間數(shù)據(jù)管理和分析工具。GIS是客觀現(xiàn)實(shí)世界抽象化的數(shù)字模型GIS是地理空間數(shù)據(jù)管理、顯示與制圖的集成工具GIS是地理空間數(shù)據(jù)分析模擬與可視化的技術(shù)平臺(tái)客觀現(xiàn)實(shí)世界極其復(fù)雜，運(yùn)用各種數(shù)據(jù)采集手段和量測(cè)工具，如野外調(diào)查、遙感技術(shù)等，獲取有關(guān)客觀世界的數(shù)據(jù)，把各種來(lái)源和類型的地理空間數(shù)據(jù)數(shù)字化，輸入計(jì)算機(jī)，按一定的規(guī)則組織管理，構(gòu)建客觀現(xiàn)實(shí)世界的抽象化數(shù)字模型，即GIS?？臻g數(shù)據(jù)管理GIS空間數(shù)據(jù)獲取空間數(shù)據(jù)輸入基于數(shù)學(xué)法則客觀世界數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)客觀世界的抽象化過程1.1.3地理計(jì)算隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、數(shù)學(xué)方法的不斷進(jìn)步，空間數(shù)據(jù)分析處理方法論也隨之革新，20世紀(jì)90年代，一門融合了計(jì)算機(jī)科學(xué)、地理學(xué)、地球信息科學(xué)（Geomatics）、信息科學(xué)、數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)理論與方法的地理計(jì)算學(xué)（GeoComputation）開始形成并逐漸發(fā)展起來(lái)，數(shù)量地理學(xué)進(jìn)入全新的計(jì)算地理學(xué)（GeocomputationalGeography）時(shí)代，地理空間數(shù)據(jù)分析與建模有了一個(gè)新的技術(shù)平臺(tái)。地理計(jì)算的概念與內(nèi)涵

20世紀(jì)90年代中期，英國(guó)著名地理學(xué)家，里茲大學(xué)計(jì)算地理研究中心（TheCenterofComputationalGeography）StanOpenshaw教授認(rèn)為空間數(shù)據(jù)挖掘已成為數(shù)量地理學(xué)中一個(gè)重要分支，并以GeoComputation命名這個(gè)新的學(xué)科，StanOpenshaw因此被稱為“地理計(jì)算之父”。此后，許多學(xué)者紛紛從不同角度對(duì)地理計(jì)算的定義與內(nèi)容框架進(jìn)行設(shè)計(jì)，并論證其作為一個(gè)學(xué)科的必要性和合理性。地理計(jì)算的各種定義Openshaw在2000年進(jìn)一步深化對(duì)于地理計(jì)算的理解，認(rèn)為地理計(jì)算是一種高性能計(jì)算，用以解決目前不能解決的、甚至未知的空間問題的科學(xué)。英國(guó)里茲大學(xué)著名地理學(xué)家Rees等提議將地理計(jì)算定義為：應(yīng)用計(jì)算技術(shù)求解地理問題的理論、方法和過程。Gahegan在1999年發(fā)表的論文中細(xì)致地談到“…地理計(jì)算關(guān)注利用一系列方法的工具箱豐富地理模擬和分析大量高度復(fù)雜的、非確定性的問題…這是人類有意識(shí)的努力去探索地理學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)之間的關(guān)聯(lián)。這是一個(gè)真正的對(duì)于數(shù)量地理學(xué)家的技術(shù)，也是計(jì)算機(jī)科學(xué)家進(jìn)行計(jì)算性應(yīng)用的豐富源泉?！盋onclelis（1998）采用相對(duì)簡(jiǎn)潔的定義：地理計(jì)算是應(yīng)用數(shù)學(xué)計(jì)算方法與技術(shù)來(lái)描述空間特征、解釋地理現(xiàn)象、解決地理問題。Openshaw和Abrahart（2000）認(rèn)為：地理計(jì)算是一門新興的交叉學(xué)科，它是在科學(xué)方法的整體范圍內(nèi)利用各種不同類型的地理數(shù)據(jù)發(fā)展相關(guān)的地理工具和模型。2003年8月，我國(guó)亞運(yùn)村地理學(xué)術(shù)沙龍談到“虛擬地理實(shí)驗(yàn)室”建設(shè)，認(rèn)為地理計(jì)算既不是數(shù)量地理學(xué)，也不是GIS，而是智能計(jì)算在地理學(xué)中的精確應(yīng)用，是強(qiáng)大的高性能計(jì)算，其理論驅(qū)動(dòng)是科學(xué)。地理計(jì)算試圖回歸計(jì)量革命時(shí)代的地理分析和建模，吸收了新的計(jì)算機(jī)科學(xué)成果，如高性能計(jì)算，模式識(shí)別、分類、預(yù)測(cè)與模型技術(shù)，知識(shí)挖掘，可視化等一系列計(jì)算方法和工具，建立地理模型并分析復(fù)雜的、具有不確定性的地理問題，從而豐富了地理學(xué)的研究。GeoComputation不僅僅是計(jì)算機(jī)在地理信息領(lǐng)域中的應(yīng)用，關(guān)鍵是可以輔助進(jìn)行地理研究，從而獲得基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的地理信息管理和地理信息分析。綜上所述，地理計(jì)算這一學(xué)科的統(tǒng)一視角就是“計(jì)算”，它被認(rèn)為是一系列有效的程序或算法（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯、遺傳算法等），當(dāng)應(yīng)用到地理問題時(shí)必然產(chǎn)生結(jié)果，不同算法之間由于基本假設(shè)的不同而產(chǎn)生結(jié)果的差異。地理計(jì)算本質(zhì)上可認(rèn)為是對(duì)地理學(xué)時(shí)間與空間問題所進(jìn)行的基于計(jì)算機(jī)的定量化分析。地理計(jì)算模型與方法

地理計(jì)算的目標(biāo)是將地理學(xué)領(lǐng)域的知識(shí)引入計(jì)算機(jī)工具，設(shè)計(jì)合適的地理數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)操作，研發(fā)時(shí)空尺度上的集群算法，獲得超越目前軟件、硬件能力的地理數(shù)據(jù)分析方法，用可視化和虛擬現(xiàn)實(shí)的手段實(shí)現(xiàn)地理問題的理解與交流。地理計(jì)算學(xué)是數(shù)量地理學(xué)向深層次的拓展，強(qiáng)調(diào)數(shù)學(xué)模型與模擬實(shí)驗(yàn)并重的理念，憑借計(jì)算機(jī)工具對(duì)地理學(xué)問題進(jìn)行定量或非定量分析的抽象概括和綜合研究，解決海量、復(fù)雜數(shù)據(jù)集或數(shù)據(jù)庫(kù)分析的復(fù)雜空間問題。GeoComputation包含豐富的模型和方法體系，不僅采納了傳統(tǒng)的數(shù)量地理學(xué)理論與模型，還涉及一系列新的理論技術(shù)方法：GIS為之創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)；人工智能技術(shù)（ArtificialIntelligence，AI）和智能計(jì)算技術(shù)（ComputationalIntelligence，CI）為之提供計(jì)算原理和計(jì)算工具；高性能計(jì)算服務(wù)系統(tǒng)為之提供動(dòng)力。

智能計(jì)算技術(shù)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（NeuralNetwork，NN）、模糊邏輯模型（FuzzyLogic）、遺傳算法模型（GeneticAlgorithm，GA）、元胞自動(dòng)機(jī)模型（CellularAutomata，CA）以及分形分析（FractalAnalysis）等不斷被引入并成為地理計(jì)算的核心。

高性能計(jì)算（High-PerformanceComputing）是利用超級(jí)計(jì)算機(jī)對(duì)大容量資料、需要進(jìn)行實(shí)時(shí)分析與控制的系統(tǒng)以及那些復(fù)雜而又不能用其他手段來(lái)處理的現(xiàn)實(shí)世界所實(shí)施的計(jì)算。1.1地理空間數(shù)據(jù)處理與建模1.2地理空間數(shù)據(jù)挖掘1.3GIS環(huán)境下的空間分析第1章地理空間數(shù)據(jù)分析與GIS1.2地理空間數(shù)據(jù)挖掘人類在空間科學(xué)技術(shù)、遙感、地理信息系統(tǒng)、全球定位系統(tǒng)等領(lǐng)域取得了巨大成就，對(duì)地球系統(tǒng)的不同層面、不同現(xiàn)象的綜合觀測(cè)能力達(dá)到了空前的水平，獲得了大量對(duì)地觀測(cè)數(shù)據(jù)。同時(shí)，隨著數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的成熟和信息應(yīng)用的普及，人類累積的數(shù)據(jù)量正在呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，全世界每天存入數(shù)據(jù)數(shù)量超過萬(wàn)兆字符。

未來(lái)學(xué)家JohnNaisbitt驚呼：“人類正被數(shù)據(jù)淹沒，卻饑渴于信息”。面臨浩如煙海的數(shù)據(jù)，人們呼喚從數(shù)據(jù)的汪洋大海中去蕪存精、去偽存真，因此，“從數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)知識(shí)”（KDD）及其核心技術(shù)——數(shù)據(jù)挖掘（DataMining）應(yīng)運(yùn)而生。1.2.1地理空間數(shù)據(jù)挖掘概述

數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)由數(shù)據(jù)庫(kù)、人工智能、數(shù)理統(tǒng)計(jì)和可視化等多學(xué)科與技術(shù)交叉、滲透、融合形成的交叉學(xué)科（邸凱昌，2000）。

地理空間數(shù)據(jù)挖掘（GeospatialDataMining）是數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)研究分支，其實(shí)質(zhì)是從地理空間數(shù)據(jù)庫(kù)中挖掘時(shí)空系統(tǒng)中潛在的、有價(jià)值的信息、規(guī)律和知識(shí)的過程，包括空間模式與特征、空間與非空間數(shù)據(jù)之間的概要關(guān)系等。由于空間數(shù)據(jù)具有海量、多維和自相關(guān)性等特征，使得地理空間數(shù)據(jù)挖掘更為復(fù)雜。加拿大SimonFraser大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系HanJiawei教授領(lǐng)導(dǎo)的小組進(jìn)行了基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)挖掘系統(tǒng)的研究，在MapInfo平臺(tái)上開發(fā)了空間數(shù)據(jù)挖掘原型系統(tǒng)GeoMiner，并設(shè)計(jì)了專門用于空間數(shù)據(jù)挖掘的語(yǔ)言GMQL，實(shí)現(xiàn)了空間數(shù)據(jù)特征描述、空間比較、空間關(guān)聯(lián)、空間聚類和空間分類等空間數(shù)據(jù)分析方法的集成。GeoMiner系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖形用戶接口各種數(shù)據(jù)挖掘模塊空間數(shù)據(jù)庫(kù)空間數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器和數(shù)據(jù)立方體空間數(shù)據(jù)庫(kù)

空間數(shù)據(jù)庫(kù)

數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)的進(jìn)化歷程進(jìn)化階段技術(shù)手段數(shù)據(jù)搜集（20世紀(jì)60年代）數(shù)據(jù)訪問（20世紀(jì)80年代）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（20世紀(jì)90年代）數(shù)據(jù)挖掘（目前）計(jì)算機(jī)、磁帶和磁盤關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)言、ODBC

聯(lián)機(jī)分析處理、多維數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)高級(jí)算法、多處理器計(jì)算機(jī)、海量數(shù)據(jù)庫(kù)空間聚類規(guī)則發(fā)現(xiàn)空間關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)空間序列模式發(fā)現(xiàn)空間預(yù)測(cè)模型發(fā)現(xiàn)空間異常值發(fā)現(xiàn)空間趨勢(shì)模型發(fā)現(xiàn)空間數(shù)據(jù)立方體地理空間數(shù)據(jù)挖掘體系結(jié)構(gòu)圖形用戶界面空間依賴關(guān)系發(fā)現(xiàn)未來(lái)空間發(fā)現(xiàn)模塊挖掘模塊集合空間數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器空間數(shù)據(jù)庫(kù)非空間數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)概念按照不同的挖掘任務(wù)，地理空間數(shù)據(jù)挖掘可以分為預(yù)測(cè)模型發(fā)現(xiàn)、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、序列模式發(fā)現(xiàn)、依賴關(guān)系發(fā)現(xiàn)、異常值分析和趨勢(shì)發(fā)現(xiàn)等。

地理空間數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)包括三大支柱模塊：地理空間數(shù)據(jù)立方體、聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）模塊和空間數(shù)據(jù)挖掘模塊。1.2.2地理空間數(shù)據(jù)立方體地理空間數(shù)據(jù)立方體（GeospatialDataCube）是一個(gè)面向?qū)ο蟮摹⒓傻?、以時(shí)間為變量的、持續(xù)采集空間與非空間數(shù)據(jù)的多維數(shù)據(jù)集合，組織和匯總成一個(gè)由一組維度和度量值定義的多維結(jié)構(gòu)，用以支持地理空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和決策支持過程。地理空間數(shù)據(jù)立方體涉及的概念

維度是數(shù)據(jù)立方體的一種結(jié)構(gòu)特性，是描述事實(shí)數(shù)據(jù)表中數(shù)據(jù)級(jí)別的有組織的層次結(jié)構(gòu)。包括：非空間維度、空間－非空間維度、空間－空間維度。度量值是在數(shù)據(jù)立方體內(nèi)基于該數(shù)據(jù)立方體的事實(shí)數(shù)據(jù)表中某列的一組值，它們通常是數(shù)字。包括：數(shù)值度量、空間度量。成員屬性是維度表的一個(gè)可選特性，為最終用戶提供成員的其他信息，僅從屬于級(jí)別。1.2.3聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)OLAP是共享多維信息的、針對(duì)特定問題的聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)訪問和分析的軟件技術(shù)，具有匯總、合并、聚集以及從不同角度觀察消息的能力。它可以跨越空間數(shù)據(jù)庫(kù)模式的多個(gè)版本，處理來(lái)自不同組織的信息和由多個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)集成的信息。聯(lián)機(jī)分析處理對(duì)空間數(shù)據(jù)立方體進(jìn)行的多維數(shù)據(jù)分析主要有切塊、切片、旋轉(zhuǎn)、鉆取等分析動(dòng)作，目的是進(jìn)行跨維、跨層次的計(jì)算與建模。地理空間數(shù)據(jù)立方體與OLAP的關(guān)系業(yè)務(wù)處理系統(tǒng)數(shù)據(jù)提取數(shù)據(jù)準(zhǔn)備區(qū)OLAP服務(wù)器多維化處理客戶端可視化處理地理空間數(shù)據(jù)立方體數(shù)據(jù)加載1.2.4地理空間數(shù)據(jù)挖掘典型方法4地理空間統(tǒng)計(jì)方法1235地理空間聚類方法地理空間關(guān)聯(lián)分析地理空間分類與預(yù)測(cè)分析異常值分析1地理空間統(tǒng)計(jì)方法地理空間統(tǒng)計(jì)是指分析地理空間數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)方法，主要是基于空間中鄰近的要素通常比相離較遠(yuǎn)的要素具有較高的相似性這一原理。地理空間統(tǒng)計(jì)分析與傳統(tǒng)分析主要有兩大差異：（1）空間數(shù)據(jù)間并非獨(dú)立，而是在D維空間中具有某種空間相關(guān)性，且在不同的空間分辨率下呈現(xiàn)不同的相關(guān)程度；（2）大多數(shù)空間問題僅有一組（不規(guī)則分布空間中）觀測(cè)值，而無(wú)重復(fù)觀測(cè)的資料。目前地理空間統(tǒng)計(jì)模型大致可分為三類：地統(tǒng)計(jì)：是以區(qū)域化變量理論為基礎(chǔ)，以變差函數(shù)為主要工具，研究空間分布上既具有隨機(jī)性又具有結(jié)構(gòu)性的自然現(xiàn)象的科學(xué)。格網(wǎng)空間模型：用以描述分布于有限（或無(wú)窮離散）空間點(diǎn)（或區(qū)域）上數(shù)據(jù)的空間關(guān)系。空間點(diǎn)分布形態(tài)：在自然科學(xué)研究中，許多資料是由點(diǎn)（或小區(qū)域）所構(gòu)成的集合，比如，地震發(fā)生地點(diǎn)分布、樹木在森林中的分布、某種鳥類鳥巢的分布、生物組織中細(xì)胞核的分布，太空中星球的分布等，稱之為空間點(diǎn)分布形態(tài)，其中點(diǎn)的位置為事件?？臻g數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析是分析空間數(shù)據(jù)廣泛使用的一種方法，能夠很好地處理數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)，提出空間現(xiàn)象的現(xiàn)實(shí)模型。然而，需要指出的是統(tǒng)計(jì)分析方法往往假設(shè)在空間中分布的數(shù)據(jù)具有統(tǒng)計(jì)獨(dú)立性，而在現(xiàn)實(shí)中，空間物體相關(guān)性很大。此外，絕大多數(shù)統(tǒng)計(jì)模型需要在有豐富領(lǐng)域知識(shí)和統(tǒng)計(jì)專門技術(shù)的專家的協(xié)助下才能實(shí)現(xiàn)。而且，統(tǒng)計(jì)模型不能很好地處理字符值、不完整或非確定性數(shù)據(jù)。地理空間聚類方法地理空間數(shù)據(jù)聚類是按照某種距離度量準(zhǔn)則，在大型、多維數(shù)據(jù)集中標(biāo)識(shí)出聚類或稠密分布的區(qū)域，從而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集的整體空間分布模式。該方法把空間數(shù)據(jù)庫(kù)中的對(duì)象分為有意義的子類，使同一子類內(nèi)部的成員有盡可能多的相同屬性，而不同的子類之間差異較大。目前，地理空間聚類方法主要有四類：分割法、層次法、基于密度的方法及基于網(wǎng)格的方法。而經(jīng)典聚類法包括K-mean、K-meriod、ISODATA等。近年來(lái)，圍繞DMKD領(lǐng)域發(fā)展了CLARANS（NgR.etal.，1994）、DBSCAN（EsterM.etal.，1996）、Murray（MurrayA.J.etal.，1998）等算法。Kohonen自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)、競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)等自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，在空間聚類應(yīng)用中亦有較好的效果。完全的空間任意分布地理空間聚類聚集型分布分散型分布11222233333341：極密2：密3：一般密4：稀疏經(jīng)典聚類完全的空間任意分布模式空間聚類分散分布模式地理空間關(guān)聯(lián)分析地理空間關(guān)聯(lián)分析利用空間關(guān)聯(lián)規(guī)則提取算法發(fā)現(xiàn)空間數(shù)據(jù)庫(kù)中空間目標(biāo)間的關(guān)聯(lián)程度，是空間數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)研究中的一個(gè)重要研究課題。GIS數(shù)據(jù)庫(kù)是典型的空間數(shù)據(jù)庫(kù)，從GIS數(shù)據(jù)庫(kù)中挖掘空間關(guān)聯(lián)規(guī)則是理解GIS模型和將GIS數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成知識(shí)的一種有效方法。

地理空間關(guān)聯(lián)分析的核心內(nèi)容是挖掘空間關(guān)聯(lián)規(guī)則?？臻g關(guān)聯(lián)規(guī)則是指空間目標(biāo)間相鄰（如村落與道路相鄰）、相連（如火車站與鐵路相連）、共生（如蒙古包與草場(chǎng)的關(guān)系）、包含（如區(qū)域中包含的城市）等空間相關(guān)關(guān)系?？臻g關(guān)聯(lián)規(guī)則指明了空間謂詞與非空間謂詞間存在的關(guān)聯(lián)性?？臻g關(guān)聯(lián)規(guī)則提取算法并不唯一，較常用的是利用MBR技術(shù)、R+樹及其他快速方法進(jìn)行空間分析，并采用概念層次樹對(duì)拓?fù)潢P(guān)系進(jìn)行概化形成拓?fù)潢P(guān)系數(shù)據(jù)表，從而提取關(guān)聯(lián)規(guī)則。地理空間分類與預(yù)測(cè)分析

地理空間分類與預(yù)測(cè)是根據(jù)已知的分類模型把數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)映射到給定類別中，進(jìn)行數(shù)據(jù)趨勢(shì)預(yù)測(cè)分析的方法。

分類是將數(shù)據(jù)庫(kù)中的對(duì)象根據(jù)一定的意義劃分為若干個(gè)子集。

預(yù)測(cè)是利用歷史數(shù)據(jù)記錄自動(dòng)推導(dǎo)出對(duì)給定數(shù)據(jù)的推廣描述，實(shí)現(xiàn)對(duì)未來(lái)數(shù)據(jù)的趨勢(shì)分析。

分類和聚類算法的差別在于：聚類算法是根據(jù)一定要求將對(duì)象聚為一個(gè)集合，最后得到的分布模式是聚類之前未確知的；分類算法則是根據(jù)已知分布模式的屬性要求，將數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象歸入相應(yīng)的分類中。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)分類一般稱為監(jiān)督學(xué)習(xí)，而數(shù)據(jù)聚類則稱為非監(jiān)督學(xué)習(xí)。地理空間數(shù)據(jù)分類包括兩個(gè)步驟：通過分析數(shù)據(jù)庫(kù)中各數(shù)據(jù)行的內(nèi)容建立一個(gè)分類模型（分類器），描述已知數(shù)據(jù)集類別或概念。利用所獲得的分類模型（分類器）進(jìn)行分類操作。

分類和回歸都可用于預(yù)測(cè)，空間回歸規(guī)則與空間分類規(guī)則相似，也是一種分類器，其差別在于空間分類規(guī)則的預(yù)測(cè)值是離散的，空間回歸規(guī)則的預(yù)測(cè)值是連續(xù)的。二者常表現(xiàn)為一棵決策樹，根據(jù)數(shù)據(jù)值從樹根開始搜索，沿著滿足條件的分支往上走，走到樹葉就能確定類別?？臻g分類或回歸的規(guī)則是普及知識(shí)，實(shí)質(zhì)是對(duì)給定數(shù)據(jù)對(duì)象集的抽象和概括，可用宏元組表示。異常值分析若一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)包含的數(shù)據(jù)目標(biāo)與通常的行為或數(shù)據(jù)模型不一致，則這些數(shù)據(jù)目標(biāo)被稱為異常值。絕大多數(shù)數(shù)據(jù)挖掘方法把異常值作為噪音或例外數(shù)據(jù)，然而，在很多情況下這將會(huì)導(dǎo)致重要隱含信息的丟失。

基于計(jì)算機(jī)的異常值分析方法主要有三種：基于統(tǒng)計(jì)的異常值分析；基于距離的異常值探測(cè)；基于偏差的異常值探測(cè)。1.1地理空間數(shù)據(jù)處理與建模1.2地理空間數(shù)據(jù)挖掘1.3GIS環(huán)境下的空間分析第1章地理空間數(shù)據(jù)分析與GIS1.3.1空間分析概念空間分析（SpatialAnalysis，SA）是地理學(xué)的精髓，是為解答地理空間問題而進(jìn)行的數(shù)據(jù)分析與挖掘。比較典型的空間分析定義有如下幾種：空間分析是對(duì)數(shù)據(jù)的空間信息、屬性信息或二者共同信息的統(tǒng)計(jì)描述或說(shuō)明（Goodchild，1987）。空間分析是對(duì)于地理空間現(xiàn)象的定量研究，其常規(guī)能力是操縱空間數(shù)據(jù)成為不同的形式，并且提取其潛在信息（Openshaw，1997；Bailyetal.，1995）。空間分析是基于地理對(duì)象空間布局的地理數(shù)據(jù)分析技術(shù)（RobertHaining，1990）。空間查詢和空間分析是從GIS目標(biāo)之間的空間關(guān)系中獲取派生的信息和新的知識(shí)（李德仁，1993）?？臻g分析是指為制定規(guī)劃和決策，應(yīng)用邏輯或數(shù)學(xué)模型分析空間數(shù)據(jù)或空間觀測(cè)值（Landis.J，1995）?！臻g分析是集空間數(shù)據(jù)分析和空間模擬于一體的技術(shù)方法，通過地理計(jì)算和空間表達(dá)挖掘潛在空間信息，以解決實(shí)際問題。

空間分析的本質(zhì)特征包括：探測(cè)空間數(shù)據(jù)中的模式；研究空間數(shù)據(jù)間的關(guān)系并建立相應(yīng)的空間數(shù)據(jù)模型；提高適合于所有觀察模式處理過程的理解；改進(jìn)發(fā)生地理空間事件的預(yù)測(cè)能力和控制能力。

空間分析的研究對(duì)象：空間分析主要通過對(duì)空間數(shù)據(jù)和空間模型的聯(lián)合分析來(lái)挖掘空間目標(biāo)的潛在信息。

空間分析研究的主要目標(biāo)有：認(rèn)知。有效獲取空間數(shù)據(jù)，并對(duì)其進(jìn)行科學(xué)的組織描述，利用數(shù)據(jù)再現(xiàn)事物本身，例如繪制風(fēng)險(xiǎn)圖。解釋。理解和解釋地理空間數(shù)據(jù)的背景過程，認(rèn)識(shí)事件的本質(zhì)規(guī)律，例如住房?jī)r(jià)格中的地理鄰居效應(yīng)。預(yù)報(bào)。在了解、掌握事件發(fā)生現(xiàn)狀與規(guī)律的前提下，運(yùn)用有關(guān)預(yù)測(cè)模型對(duì)未來(lái)的狀況做出預(yù)測(cè)，例如傳染病的爆發(fā)。調(diào)控。對(duì)地理空間發(fā)生的事件進(jìn)行調(diào)控，例如合理分配資源。1.3.2空間分析的萌芽與發(fā)展空間分析在地理學(xué)研究中有著悠久的傳統(tǒng)與歷史。從某種意義上講，空間分析孕育了地理學(xué)。在古代，人類出于生存和發(fā)展的需要，要學(xué)會(huì)分析周圍地理事物的空間關(guān)系，因而始終在進(jìn)行著各種類型的空間分析。隨著地圖理論與應(yīng)用的廣泛深入，物理、數(shù)學(xué)概念與方法的不斷引入以及地學(xué)各分支的發(fā)展，傳統(tǒng)的空間分析能力大大加強(qiáng)，人們對(duì)地圖表達(dá)空間信息的理解與解譯能力顯著提高。現(xiàn)代“空間分析”概念的提出源于20世紀(jì)60年代地理與區(qū)域科學(xué)的計(jì)量革命。初始階段主要是應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析方法，定量描述點(diǎn)、線、面的空間分布模式；后期逐漸強(qiáng)調(diào)地理空間本身的特征、空間決策過程和復(fù)雜空間系統(tǒng)的時(shí)空演化過程。地理信息系統(tǒng)把人們從過去繁重的手工操作中解脫出來(lái)，集成了多學(xué)科的最新技術(shù)和所能利用的空間分析方法，包括關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理、高效圖形算法、插值、區(qū)劃和網(wǎng)絡(luò)分析等，為解決地理空間問題提供了便捷途徑，空間分析能力發(fā)生了質(zhì)的飛躍。隨著GIS技術(shù)的不斷進(jìn)步，空間分析成為地理信息系統(tǒng)的核心，是地理信息系統(tǒng)區(qū)別于一般空間數(shù)據(jù)庫(kù)和普通制圖系統(tǒng)的標(biāo)志?！皬哪撤N意義上講，空間分析與GIS間的關(guān)系類似于統(tǒng)計(jì)學(xué)與統(tǒng)計(jì)軟件包間的關(guān)系”（Goodchild，1988）。國(guó)內(nèi)外GIS軟件空間分析比較1.3.3GIS與空間分析空間分析一般采用專業(yè)分析模型與GIS集成方式。GIS軟件與空間分析軟件相結(jié)合的方式可分為兩種：緊耦合，即把空間分析模塊作為一個(gè)高級(jí)應(yīng)用模塊嵌入GIS軟件包中，GIS不僅可以為空間分析提供圖形顯示功能，而且GIS中的有關(guān)數(shù)據(jù)直接參與空間分析計(jì)算。這種方式可以為用戶提供方便、全面、有效的使用功能，但造價(jià)高，實(shí)現(xiàn)周期長(zhǎng)。松耦合，即在兩個(gè)相對(duì)獨(dú)立的GIS軟件和空間分析軟件之間增加數(shù)據(jù)交換接口，使空間分析數(shù)據(jù)及相關(guān)的影響因素和空間分析結(jié)果能夠在GIS中以各種簡(jiǎn)單的或復(fù)雜的圖形方式顯示出來(lái)，這種方式適用于短期且費(fèi)用較小的情況。GIS與空間分析的松耦合GIS與空間分析的緊耦合數(shù)據(jù)交換接口專業(yè)模型統(tǒng)計(jì)分析網(wǎng)絡(luò)分析其他空間分析模塊用戶界面GIS管理系統(tǒng)用戶GIS管理系統(tǒng)空間分析模型空間數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)文件空間數(shù)據(jù)庫(kù)1.3.4GIS環(huán)境下空間分析框架從GIS應(yīng)用角度看，空間分析大致可以歸納為如下兩大類：一類是基于點(diǎn)、線、面基本地理要素的空間分析，通過空間信息查詢與量測(cè)、緩沖區(qū)分析、疊置分析、網(wǎng)絡(luò)分析、地統(tǒng)計(jì)分析等空間分析方法挖掘出新的信息；另一類是地理問題模擬，解決應(yīng)用領(lǐng)域?qū)臻g數(shù)據(jù)處理與輸出的特殊要求，地理實(shí)體和空間關(guān)系通過專業(yè)模型得到簡(jiǎn)化和抽象，而系統(tǒng)則通過模型進(jìn)行深入分析操作。GIS環(huán)境中的空間分析（AnselinL，1998）縮放瀏覽空間查詢緩存視圖選擇空間采樣地圖提取質(zhì)心鑲嵌聚集分散空間權(quán)重拓?fù)洳逖a(bǔ)覆蓋空間分布全局空間組織局域空間組織空間回歸模型評(píng)價(jià)模型診斷空間預(yù)測(cè)探索空間數(shù)據(jù)分析操作確認(rèn)空間數(shù)據(jù)分析模型確定