课程简介
学习这门课程，学生可以系统地掌握空间数据分析的理论、方法和应用，为培养空间数据分析能力提供重要基础。
《空间数据分析》是一门关于空间数据分析理论、方法与应用的专业课。
通过学习这门课程，学生可以具备以下能力：
1）掌握空间数据分析的理论和方法，能够对其基本原理进行解释；
2）能够根据应用需要合理选择空间数据分析所需要的数据，能够依据空间数据类型和特点，选择合理的空间数据分析方法、设计分析过程并进行合理分析；
3）能够清晰表达空间数据分析应用的思想、思路、方法和措施等，能够编程实现空间数据分析的算法，能够利用软件完成空间数据分析任务，能够撰写空间数据分析报告。
课程大纲
第一章 绪论
1.1 引言及背景知识
1.2 空间数据分析的概念
1.3 空间分析的研究进展
第二章 空间数据分析理论
2.1 地理学定律
2.2 空间关系理论
2.3 空间认知理论
2.4 空间推理理论
2.5 空间分析不确定性理论
第三章 栅格分析与图像挖掘
3.1 栅格数据分析
3.2 图像数据挖掘
3.3 夜光遥感分析与挖掘
第四章 矢量分析与空间社会网络
4.1 矢量分析基本方法
4.2 网络分析
4.3 轨迹数据分析与挖掘
4.4 空间社会网络分析
第五章 人群活动分析及轨迹挖掘
5.1 城市人群活动概述
5.2 时间地理与时空GIS
5.3 活动轨迹隐私保护
5.4 群体特征分析
5.5 时空需求与优化服务
第六章 三维分析与三维建模
6.1 三维地形模型与特征量算
6.2 地形分析
6.3 三维建模与可视分析
第七章 探索性空间分析
7.1 一般统计分析
7.2 探索性数据分析
7.3 探索性空间数据分析
第八章 地理相关性分析
8.1 相关的意义与原理
8.2 一般相关程度的度量方法
8.3 多要素间相关程度的测度
8.4 空间相关性分析方法
第九章 地统计分析
9.1 地统计分析概述
9.2 区域化变量理论
9.3 空间变异函数
9.4 克里金估计方法
第十章 地理加权回归分析
10.1 地理加权回归分析技术
10.2 多尺度地理加权回归分析技术
10.3 R函数工具包
第十一章 地理过程建模与工作流
11.1 空间分析建模
11.2 ModelBuilder建模及工作流技术
11.3 KNIME工作流技术
第十二章 智能空间分析与空间决策支持
12.1 智能空间分析
12.2 空间决策支持
1.1 引言及背景知识
1.2 空间数据分析的概念
1.3 空间分析的研究进展
第二章 空间数据分析理论
2.1 地理学定律
2.2 空间关系理论
2.3 空间认知理论
2.4 空间推理理论
2.5 空间分析不确定性理论
第三章 栅格分析与图像挖掘
3.1 栅格数据分析
3.2 图像数据挖掘
3.3 夜光遥感分析与挖掘
第四章 矢量分析与空间社会网络
4.1 矢量分析基本方法
4.2 网络分析
4.3 轨迹数据分析与挖掘
4.4 空间社会网络分析
第五章 人群活动分析及轨迹挖掘
5.1 城市人群活动概述
5.2 时间地理与时空GIS
5.3 活动轨迹隐私保护
5.4 群体特征分析
5.5 时空需求与优化服务
第六章 三维分析与三维建模
6.1 三维地形模型与特征量算
6.2 地形分析
6.3 三维建模与可视分析
第七章 探索性空间分析
7.1 一般统计分析
7.2 探索性数据分析
7.3 探索性空间数据分析
第八章 地理相关性分析
8.1 相关的意义与原理
8.2 一般相关程度的度量方法
8.3 多要素间相关程度的测度
8.4 空间相关性分析方法
第九章 地统计分析
9.1 地统计分析概述
9.2 区域化变量理论
9.3 空间变异函数
9.4 克里金估计方法
第十章 地理加权回归分析
10.1 地理加权回归分析技术
10.2 多尺度地理加权回归分析技术
10.3 R函数工具包
第十一章 地理过程建模与工作流
11.1 空间分析建模
11.2 ModelBuilder建模及工作流技术
11.3 KNIME工作流技术
第十二章 智能空间分析与空间决策支持
12.1 智能空间分析
12.2 空间决策支持