空间分析

本课程资源采用探索性空间分析工具模块，评估北京市建国以来的经济发展模式。

ArcGIS 地理信息系统的空间实验教程真是一个不错的资源，适合各种层次的 GIS 爱好者。你如果是初学者，可以从基础入手，像 ArcMap 的操作、空间数据采集、转换等都有详细。对于有一定基础的同学，书里对空间、三维、地统计等内容的深入探讨，简直就是必备指南。你还可以通过实例与练习，强化实际操作。比如，做上海市的行政区划图，或者进行学校选址，都能获得好的实践经验。，这本书的结构挺清晰，内容也蛮丰富，实用性强。如果你是 GIS 领域的开发者或者研究人员，肯定能从中受益不少。

全局空间自相关的Moran指数反映了区域单元属性值的空间邻接程度。Geary系数与Moran指数存在负相关关系。Patrick A.P.Moran（1917-1988）提出了Moran指数和Geary系数，这两个指标用于度量空间自相关的全局性。全局空间自相关概念总结了在整个空间范围内的空间依赖程度。

本篇文章提供 MATLAB 代码来实现独立子空间分析。

该教程全面讲解了ArcGIS基础、空间分析工具和地学分析实例，涵盖ArcGIS简介、ArcMAP操作、数据创建、数据分析、三维分析、统计分析、水文分析和建模等内容，并辅以实例分析和练习材料，便于学生学习和实践。

局部空间自相关分析方法主要包括以下三种： 空间联系的局部指标 (LISA) G 统计量 Moran 散点图

ARCGIS 做空间统计，挺有意思的。它通过结合统计学方法来空间数据，可以帮你研究地理现象的空间分布模式，真的是环境科学、城市规划等领域必备的工具。最开始，你得确保有**Geostatistics 模块**的许可，这个在 ARCGIS 里可以通过设置加载。准备好你的数据，比如气象站点的观测数据、地理边界图层等。接下来就可以开始搞探索性空间数据了，比如通过直方图、正则 QQ 图来数据的分布情况。你还可以用**Voronoi 图**来可视化影响范围。最重要的步骤就是克立金插值，帮你根据空间数据预测其他未观测点的数值。，ARCGIS 了一个强大的数据平台，通过合理设置和使用，你可以得出精准的空间统计

步骤一：数据提取根据特定查询条件，从数据库中提取相关数据。 步骤二：粗略空间运算对提取的数据集进行粗略的空间运算，计算整体关联性。 步骤三：支持度阈值过滤筛选出支持度低于最小阈值的一阶谓词，排除关联性较弱的项。 步骤四：精细空间计算基于步骤二得到的粗略谓词集合，应用精细的空间计算方法，进一步计算谓词，提高精度。 步骤五：多层次关联规则挖掘深入挖掘多个概念层次，找到完整的关联规则集合，全面揭示数据间的空间关联性。

卫星影像信息智能提取与分析 空间大数据的价值、生态与科学 空间分析领域大数据架构探索

这份演示文稿详细介绍了空间统计分析的基础概念和Geoda软件的操作方法，内容实用易懂。