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引论 1

0.1 举例 1

0.2 空间分析理论体系 5

0.3 本书结构 6

第1章 GIS简介 8

1.1 举例 8

1.2 GIS原理 12

1.3 ArcGIS软件使用步骤 15

第2章 地图分析 23

2.1 意念地图 23

2.2 图形分析 25

2.3 图谱分析 29

第3章 探索性空间分析 33

3.1 线性相关性分析 33

3.2 回归分析 35

3.3 主成分分析 37

3.4 层次分析 40

3.5 地理探测器 50

第4章 空间相关性和异质性 56

4.1 空间相关性 56

4.2 空间异质性 59

4.3 校正和运用 61

第5章 空间抽样 62

5.1 空间简单随机抽样 64

5.2 空间系统抽样 65

5.3 空间分层抽样 66

5.4 空间三明治抽样 68

5.5 案例 69

第6章 点格局识别 74

6.1 样方分析 74

6.2 最邻近距离统计 76

6.3 Ripley's K函数 79

第7章 点数据插值 82

7.1 趋势面方法 82

7.2 反距离加权法（IDW） 84

7.3 Kriging方法 87

7.4 Co-Kriging方法 89

7.5 核心估计函数法 95

7.6 “3G”方法 96

第8章 格数据统计 101

8.1 空间自相关 101

8.2 可变面元问题 110

8.3 空间热点探测 117

第9章 格数据回归 126

9.1 通用模型 126

9.2 空间滞后模型 126

9.3 空间误差模型 130

9.4 地理加权回归 132

第10章 决策树 141

10.1 原理 141

10.2 案例 142

10.3 算法 148

第11章 贝叶斯网络 149

11.1 原理 149

11.2 案例1：出生缺陷预测 150

11.3 案例2：交通流预测 161

11.4 数学模型 164

第12章 人工神经网络 166

12.1 原理 166

12.2 案例 167

12.3 数学模型 174

第13章 粗糙集 176

13.1 原理 176

13.2 案例1：出生缺陷 177

13.3 案例2：交通流预测 192

13.4 分析流程 195

第14章 支持向量机 197

14.1 原理 197

14.2 案例 197

14.3 数学模型 203

第15章 粒子群优化算法 205

15.1 原理 205

15.2 案例 206

15.3 数学模型 214

第16章 期望最大化算法 216

16.1 原理 216

16.2 案例 216

16.3 数学模型 230

第17章 空间运筹 231

17.1 零售业空间价格模型 231

17.2 房屋空间价格模型 234

17.3 资源空间配置边际效益均衡模型 236

第18章 BME模型 241

18.1 原理 241

18.2 输入 242

18.3 输出 243

18.4 软件使用步骤 245

第19章 演化树预报模型 251

19.1 原理 251

19.2 案例 251

第20章 Meta建模 263

20.1 原理 263

20.2 案例 263

第21章 空间统计学软件包 273

21.1 GeoDa：空间统计分析软件 273

21.2 CrimeStat：空间聚类软件 275

21.3 WinBUGS和GeoBUGS：层次贝叶斯建模软件 277

21.4 SatScan：空间扫描软件 280

21.5 SSSI：空间抽样与统计推断软件 282

第22章 空间智能计算软件包 285

22.1 Bayesian Belief Network：贝叶斯网络推理软件 285

22.2 Yaahp：层次分析软件 287

22.3 SPSS：数据统计软件 287

22.4 Weka：数据挖掘软件 289

22.5 PSO/ACO2：粒子群算法软件 290

22.6 MATLAB：科学计算软件 290

22.7 LIBSVM：支持向量机软件 291

主要参考文献 292

概念 299

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