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一、填空题（每空1分，共3（）分）1.Goodchild将GIS空间分析分为两大类：______ 式分析和______ 式分析。
2•点、线、面目标可以是线状分布，也可以是面域分布，其分布方式分为_____________ 和 _____________ 两种O3.空间邻近分析包括_____________ 和______________ o4.当前的空间分析技术正朝着__________ 、_________ 、________ 方向发展。
5.广义地讲，空间关系分为___________ 、__________ 、____________ 和—________ 、____________ 五种。
6.常用的面与面之间距离指标有_________ 、__________ 、__________ 三种。
7.拓扑关系的判别方法可分为_________ 、__________ 、____________ 三种。
8.最常见的一种叠置分析误差表现为________________ o9.资源分配实际上包括___________ 和____________ 两个问题。
10.ArcGIS中的网络分析师（Network Analyst）扩展模块提供了_____________ 、________ 、__________ 、_________ 等四种网络分析功能。
11・坡度有两种表示方法，即_____________ 和__________ 。
12. VRML的英文全称是_______________________________________________ o二、名词解释（每小题4分，共20分）1.缓冲区：2.弯曲度3.分布密度：4.山体阴影：5.可视性分析：三、简答题（每小题6分，共30分）1.简述三角网生长法构建Delaunay三角网的基木步骤。
答：2.简述建立规则DEM的基本步骤。
答：3.简述利用不规则DEM计算地形表而积的基本原理。
《GIS空间分析原理与方法》期末复习资料第一章地理空间数据分析与GIS1、什么是地理空间数据分析？它是通过研究地理空间数据及其相应分析理论、方法和技术，探索、证明地理要素之间的关系，揭示地理特征和过程的内在规律和机理，实现对地理空间信息的认知、解释、预测和调控。
2、什么是地理系统数学模拟？其模拟的一般过程是？建立地理系统数学模型的过程称为地理系统的数学模拟（简称地理模型）。
地理系统数学模拟的一般过程是：①从实际的地理系统或其要素出发，对空间状态、空间成分、空间相互作用进行分析，建立地理系统或要素的数学模型；②经验检查，若与实际情况不符，则要重新分析，修改模型；若大致相符，则选择计算方法，进行程序设计、程序调试和上机运算，从而输出模型解；③分析模型解，若模型解出错，则修改模型；若模型解正确，则对成果进行地理解释，提出切实可行的方案。
3、地理空间数据挖掘的体系结构？地理空间数据挖掘是数据挖掘的一个研究分支，其实质是从地理空间数据库中挖掘时空系统中潜在的、有价值的信息、规律和知识的过程，包括空间模式与特征、空间与非空间数据之间的概要关系等。
地理空间数据挖掘的体系结构由以下四部分组成：（1）图形用户界面（交互式挖掘）；（2）挖掘模块集合；（3）数据库和知识库（空间、非空间数据库和相关概念）；（4）空间数据库服务器（如ESRI/Oracle SDE，ArcGIS以及其他空间数据库引擎）。
4、什么是地理空间数据立方体？地理空间数据立方体是一个面向对象的、集成的、以时间为变量的、持续采集空间与非空间数据的多维数据集合，组织和汇总成一个由一组维度和度量值定义的多维结构，用以支持地理空间数据挖掘技术和决策支持过程。
5、地理空间统计模型的分为几类，它们的定义分别是什么？地理空间统计模型大致可分为三类：地统计、格网空间模型和空间点分布形态。
（1）地统计：是以区域化变量理论为基础，以变差函数为主要工具，研究空间分布上既具有随机性又具有结构性的自然现象的科学。
空间分析的概念空间分析：是基于地理对象的位置和形态特征的空间数据分析技术，其目的在于提取和传输空间信息。
包括空间数据操作、空间数据分析、空间统计分析、空间建模。
空间数据的类型空间点数据、空间线数据、空间面数据、地统计数据属性数据的类型名义量、次序量、间隔量、比率量属性：与空间数据库中一个独立对象（记录）关联的数据项。
属性已成为描述一个位置任何可记录特征或性质的术语。
空间统计分析陷阱1）空间自相关：“地理学第一定律”—任何事物都是空间相关的，距离近的空间相关性大。
空间自相关破坏了经典统计当中的样本独立性假设。
避免空间自相关所用的方法称为空间回归模型。
2）可变面元问题MAUP：随面积单元定义的不同而变化的问题，就是可变面元问题。
其类型分为：①尺度效应：当空间数据经聚合而改变其单元面积的大小、形状和方向时，分析结果也随之变化的现象。
②区划效应：给定尺度下不同的单元组合方式导致分析结果产生变化的现象。
3）边界效应：边界效应指分析中由于实体向一个或多个边界近似时出现的误差。
生态谬误在同一粒度或聚合水平上，由于聚合方式的不同或划区方案的不同导致的分析结果的变化。
（给定尺度下不同的单元组合方式）空间数据的性质空间数据与一般的属性数据相比具有特殊的性质如空间相关性，空间异质性，以及有尺度变化等引起的MAUP效应等。
一阶效应：大尺度的趋势，描述某个参数的总体变化性；二阶效应：局部效应，描述空间上邻近位置上的数值相互趋同的倾向。
空间依赖性：空间上距离相近的地理事物的相似性比距离远的事物的相似性大。
空间异质性：也叫空间非稳定性，意味着功能形式和参数在所研究的区域的不同地方是不一样的，但是在区域的局部，其变化是一致的。
ESDA是在一组数据中寻求重要信息的过程，利用EDA技术，分析人员无须借助于先验理论或假设，直接探索隐藏在数据中的关系、模式和趋势等，获得对问题的理解和相关知识。
常见EDA方法：直方图、茎叶图、箱线图、散点图、平行坐标图主题地图的数据分类问题等间隔分类；分位数分类：自然分割分类。
空间分析试题文档编制序号：[KKIDT-LLE0828-LLETD298-POI08]空间分析复习资料空间分析复习资料 (1)一、名词解释 (2)2、网络结构模型 (2)3、空间数据模型： (2)4、叠置分析 (2)5、网络分析： (2)6、栅格数据的聚类分析 (2)8、坡度 (2)9、坡向 (3)12、空间插值 (3)13、虚拟现实 (3)16、再分类 (3)17、空间变换 (3)18、路径分析 (4)※20、栅格结构 (4)21、矢量结构 (4)二、简答题 (4)1、空间数据模型的分类 (4)2、场模型的特征 (5)※4、试比较矢量与栅格数据的优缺点 (5)5、基于栅格结构的空间变换有哪几种方式 (5)6、简述空间分析的定义，空间分析在GIS中的地位和作用 (6)7、空间分析的内容包含哪几个方面 (6)12、地理空间数据立方体 (6)13、联机分析处理技术 (7)14、地理空间数据挖掘典型方法 (7)15、空间分析的研究对象 (8)16、空间分析的研究目标 (8)17、我国常用的坐标系统，有什么区别 (9)18、地理空间问题可分为哪四类 (10)19、尺度的涵义 (10)20、无级比例尺GIS (11)21、尺度变换方法有哪几个 (12)22、阐述邻近度分析、叠加分析和网络分析的用途 (12)23、网络分析功能有哪六个方面各个方面有什么用途 (13)24、常见的克里格插值模型有哪几个 (14)25、三维景观分析有哪些内容 (15)三、问答题 (15)※1、三维GIS所研究的内容以及实现的主要功能包括哪些 (15)※3、地理信息系统与一般管理信息系统有什么区别和共同点 (16)4、栅格数据结构有哪些编码方法，并分别对这几种方法作出简述。
(17)四：实例分析题 (18)一、名词解释※1、空间分析：空间分析是基于地理对象的位置和形态特征的空间数据分析技术，其目的在于提取和传输空间信息。
2、网络结构模型：在网络模型中，地物被抽象为链、节点等对象，同时要关注其间连通关系。
第一早空间分析概念：GIS空间分析是从一个或多个空间数据图层获取信息的过程。
空间分析是集空间数据分析和空间模拟于一体的技术，通过地理计算和空间表达挖掘潜在空间信息，以解决实际问题。
空间分析在GIS中的地位与作用：空间分析是GIS的核心，也是核心功能，是GIS领域的理论性和技术性都很强的分支，是提升GIS的理论性十分重要的突破口，空间分析是地理信息系统的主要特征，是评价一个地理信息系统的主要指标之一。
第■早空间分析的基本理论：空间关系理论，空间认知理论，空间推理理论，空间数据模型理论，地理信息机理理论，地理信息不确定性理论空间关系分类：顺序关系：主要指目标间的方向关系，度量关系：主要是指目标间的距离关系，拓扑关系：指拓扑变换下的拓扑不变量（）度量关系对空间数据的约束最强烈；顺序关系次之；拓扑关系最弱。
空间度量关系：分为定量度量（空间指标量算，距离度量）和定性度量定量度量空间关系分析包括空间指标量算（距离、面积、坡度、人口密度等）和距离度量（距离）两大类拓扑空间关系：指拓扑变换下的拓扑不变量，如空间目标的相邻和连通关系，以及表示线段流向的关系。
拓扑变换的条件：在原来图形的点与变换了图形的点之间存在着—对应的关系，并且邻近的点还是邻近的点方向空间关系：源目标相对于参考目标的顺序关系（方位）度量空间关系描述:欧氏距离：直线距离d（A B） = x j -x22■ M - y2）2切比雪夫距离：最大距离d（A B） = max（|X j「x2 I M「y2 I）马氏距离（曼哈顿距离）：垂直距离大地测量距离：即球面上两点间的大圆距离曼哈顿距离：纬度差加上经度差拓扑空间关系描述：4元组模型：该模型将简单空间实体看作是边界点和内部点。
构成的集合，4元组模型为由两个简单空间实体点集的边界与边界的交集、边界与内部的交集、内部与边界的交集、内部与内部的交集构成的2X 2矩阵。
9元组模型：9元组在4元组的基础上，在空间描述框架中引入空间实体的“补”的概念，将空间目标A表示为边界、内部和外部三个部分的集合。
《空间分析与应用》复习题一、名词解释1、空间分析：是以地理事物的空间位置和形态特征为基础，以空间数据运算、空间数据与属性数据的综合运算为特征，提取与产生新的空间信息的技术和过程。
2、空间聚类分析：是将地理空间实体或地理单元集合依照某种相似性度量原则划分为若干个类似地理空间实体或地理单元组成的多个类或簇的过程。
类中实体或单元彼此间具有较高相似性，类间实体或单元具有较大差异性。
3、坡长：是指在地面上一点沿水流方向到其流向起点间的最大地面距离在水平面上的投影长度，是水土保持的重要因子，水力侵蚀的强度依据坡长来决定，坡面越长，汇集的流量越大，侵蚀力就越强。
4、平面曲率：是过地面上某点的水平面沿水平方向切地形表面所得到曲线在该点的曲率值，它描述的是地表曲面沿水平方向的弯曲、变化情况。
5、地表粗糙度：反映地表的起伏变化和侵蚀程度的指标，一般定义为地表单元的曲面面积与其在水平面上的投影面积之比，公式：R = S 曲面/S水平，实际应用中，当分析窗口为3*3时，可采用近似公式求解：R = 1/cos（S），其中S- 坡度。
6、地理空间分析：是以地理事物的空间位置和形态特征为基础，以空间数据运算、空间数据与属性数据的综合运算为特征，提取与产生新的空间信息的技术和过程。
7、地理空间认知：是指在在日常生活中，人类如何逐步理解地理空间，进行地理分析和决策，主要包括地理信息的知觉、编码、存储、以及和解码等一系列心理过程。
8图论中的路径：一个图的路径是顶点vi和边ei的交替序列卩=v0e1v1e2 , vn-1envn如果v0 = vn ，称路径是闭合的，否则称为开的；路径中边的数据称为路径的长；若路径卩的边e1，e2, en均不同，则卩称为链；若它的所有顶点都不同，称为路；一条闭合的路称为回路。
9、增广链：设f是一个可行流，卩是从vs到vt的一条链，若卩满足前向弧都是非饱和弧，反向弧都是都是非零流弧，则称卩是（可行流f的）一条增广链。
空间分析与建模复习名词解释：空间分析：采用逻辑运算、数理统计和代数运算等数学方法，对空间目标的位置、形态、分布与空间关系进行描述、分析和建模，以提取和挖掘地理空间目标的隐含信息为目标，并进一步辅助地理问题求解的空间决策支持技术。
空间数据结构：是对空间数据的合理组织，是适合于计算机系统存储、管理和处理地图图形的逻辑结构，是地理实体的空间排列方式和相互关系的抽象描述与表达。
空间量测：对数据库中各种空间目标的基本参数进行量算与分析，元数据：描述数据与其环境的数据。
空间元数据：关于地理空间数据和相关信息的描述性信息。
空间尺度：数据表达的空间范围的相对大小以与地理系统中各部分规模的大小尺度转换：信息在不同层次水平尺度范围之间的变化，将某一尺度上所获得的信息和知识扩展或收缩到其他尺度上，从而实现不同尺度之间辨别、推断、预测或演绎的跨越。
地图投影：将地球椭球面上的点映射到平面上的方法，称为地图投影。
地图代数：作用于不同数据层面上的基于数学运算的叠加运算重分类：将属性数据的类别合并或转换成新类，即对原来数据中的多种属性类型按照一定的原则进行重新分类滤波运算：通过一移动的窗口，对整个栅格数据进行过滤处理，将窗口最中央的像元的新值定义为窗口中像元值的加权平均值邻近度：是定性描述空间目标距离关系的重要物理量之一，表示地理空间中两个目标地物距离相近的程度。
缓冲区分析、泰森多边形分析。
缓冲区：是指为了识别某一地理实体或空间物体对其周围地物的影响度而在其周围建立的具有一定宽度的带状区域。
缓冲区分析：对一组或一类地物按缓冲的距离条件，建立缓冲区多边形，然后将这一图层与需要进行缓冲区分析的图层进行叠加分析，得到所需结果的一种空间分析方法泰森多边形：所有点连成三角形，作三角形各边的垂直平分线，每个点周围的若干垂直平分线便围成的一个多边形网络分析：是通过研究网络的状态以与模拟和分析资源在网络上的流动和分配情况，对网络结构与其资源等的优化问题进行研究的一种空间分析方法。
空间分析复习指南（红色字体为老师给出的重点）实验一：区域植被指数提取：1.在ArcCatalog中新建一个面图层；2.编辑面图层，画出二环路的范围，保存该图层；3.利用掩膜提取工具提取出二环路内栅格数据；4.打开建模工具，建立计算NDVI模型(NDVI=(TM4-TM3)/(TM4+TM3))，将其重分类，分类标准为0-0.2、0.2-0.4、0.4-1；5.保存模型并运行，打开运行结果得到重分类后NDVI。
打开其属性表，添加area字段,用栅格计算器计算各类制备覆盖面积。
公式为[COUNT] *30 *30。
实验二：公路选线1.加载相应图层，利用高程生成坡度；2.对土地利用进行重分类；3.相同方法对坡度进行重分类，坡度等分十类；4.利用栅格计算器合并数据集，得到成本栅格，（坡度* 0.6 +土地利用* 0.4）；5.将学校和成本栅格输入成本距离工具，输出距离成本和方向栅格数据；6.将距离成本、方向和公路起点数据输入成本路径工具，执行最优路径选择；7.地图中新增的一条线即为最优路径。
实验二拓展：商业连锁店选址1.打开建模工具，建立密度分析模型，输入人口统计数据，利用Kernel Density工具得到人口密度栅格数据；2.建立直线距离分析模型，输入商业网点，利用Euclidean Distance 工具得到空间各点到最近商业点的直线距离；3.利用栅格计算器得到复合要求的选址栅格图，（人口密度>3000 &直线距离>500），注意分析单位为米；4.利用栅格转面工具，将栅格结果转换为矢量结果，得到的结果为商业连锁店选址。
实验三：城市土地区位评价1.打开ArcMap，加载相应图层；2.设置显示坐标系为高斯投影6分带18带；3.按显示坐标系统导出数据；4.打开欧式距离工具，对主要商业点图层，选择一级商业点，对一级商业点做“欧式距离”距离分析；5.同样的方法对二级商业点做“欧氏距离”分析；6.打开栅格计算器，对第4、5步骤得到的两个栅格图层按照公式进行计算，（fi(1- di÷d)）；7.打开像元统计数据工具对第6步骤得到的两个结果进行“像元统计”取最大值得到G1；8.利用对商业点图层处理相同的方法对道路分三级，做栅格计算和“像元统计”最大值得到G2；9.利用栅格计算器将第7、8步骤最后结果分别进行负值取0处理；10.利用“栅格计算器”做最终区位评价，（0.6*G1+0.4*G2）。
空间分析复习重点文件编码（008-TTIG-UTITD-GKBTT-PUUTI-WYTUI-8256）空间分析的概念空间分析：是基于地理对象的位置和形态特征的空间数据分析技术，其目的在于提取和传输空间信息。
包括空间数据操作、空间数据分析、空间统计分析、空间建模。
空间数据的类型空间点数据、空间线数据、空间面数据、地统计数据属性数据的类型名义量、次序量、间隔量、比率量属性：与空间数据库中一个独立对象（记录）关联的数据项。
属性已成为描述一个位置任何可记录特征或性质的术语。
空间统计分析陷阱1）空间自相关：“地理学第一定律”—任何事物都是空间相关的，距离近的空间相关性大。
空间自相关破坏了经典统计当中的样本独立性假设。
避免空间自相关所用的方法称为空间回归模型。
2）可变面元问题MAUP：随面积单元定义的不同而变化的问题，就是可变面元问题。
其类型分为：①尺度效应：当空间数据经聚合而改变其单元面积的大小、形状和方向时，分析结果也随之变化的现象。
②区划效应：给定尺度下不同的单元组合方式导致分析结果产生变化的现象。
3）边界效应：边界效应指分析中由于实体向一个或多个边界近似时出现的误差。
生态谬误在同一粒度或聚合水平上，由于聚合方式的不同或划区方案的不同导致的分析结果的变化。
（给定尺度下不同的单元组合方式）空间数据的性质空间数据与一般的属性数据相比具有特殊的性质如空间相关性，空间异质性，以及有尺度变化等引起的MAUP效应等。
一阶效应：大尺度的趋势，描述某个参数的总体变化性；二阶效应：局部效应，描述空间上邻近位置上的数值相互趋同的倾向。
空间依赖性：空间上距离相近的地理事物的相似性比距离远的事物的相似性大。
空间异质性：也叫空间非稳定性，意味着功能形式和参数在所研究的区域的不同地方是不一样的，但是在区域的局部，其变化是一致的。
ESDA是在一组数据中寻求重要信息的过程，利用EDA技术，分析人员无须借助于先验理论或假设，直接探索隐藏在数据中的关系、模式和趋势等，获得对问题的理解和相关知识。
常见EDA方法：直方图、茎叶图、箱线图、散点图、平行坐标图主题地图的数据分类问题等间隔分类；分位数分类：自然分割分类。
空间点模式：根据地理实体或者时间的空间位置研究其分布模式的方法。
茎叶图：单变量、小数据集数据分布的图示方法。
优点是容易制作，让阅览者能很快抓住变量分布形状。
缺点是无法指定图形组距，对大型资料不适用。
茎叶图制作方法：①选择适当的数字为茎，通常是起首数字，茎之间的间距相等；②每列标出所有可能叶的数字，叶子按数值大小依次排列；③由第一行数据，在对应的茎之列，顺序记录茎后的一位数字为叶，直到最后一行数据，需排列整齐（叶之间的间隔相等）。
箱线图&五数总结箱线图也称箱须图需要五个数，称为五数总结：①最小值②下四分位数：Q1③中位数④上四分位数：Q3⑤最大值。
分位数差：IQR = Q3 - Q13密度估计是一个随机变量概率密度函数的非参数方法。
应用不同带宽生成的100个服从正态分布随机数的核密度估计。
空间点模式：一般来说，点模式分析可以用来描述任何类型的事件数据。
因为每一事件都可以抽象化为空间上的一个位置点。
空间模式的三种基本分布：1）随机分布：任何一点在任何一个位置发生的概率相同，某点的存在不影响其它点的分布。
又称泊松分布2）均匀分布：个体间保持一定的距离，每一个点尽量地远离其周围的邻近点。
在单位(样方)中个体出现与不出现的概率完全或几乎相等。
3）聚集分布：许多点集中在一个或少数几个区域，大面积的区域没有或仅有少量点。
总体中一个或多个点的存在影响其它点在同一取样单位中的出现概率。
点模式的描述：1）一阶效应：事件间的绝对位置具有决定作用，单位面积的事件数量在空间上有比较清楚的变化，如空间上平均值/密度的变化。
2）二阶效应：事件间的相对位置和距离具有决定作用，如空间相互作用。
空间点模式分析方法：1）基于密度的方法：测度一阶效应①样方分析，包括选取所有点和随机取样法。
步骤：a）研究区域中打上网格，建议方格大小为OuadratSize=2A/n A：研究区域面积，n：点的个数。
b）确定每个网格中点的个数。
c）计算均值（Mean）、方差（Var）和方差均值比：VMR=Var/Mean {对于均与分布，方差=0，因此VMR的期望值=0；对于随机分布，方差=均值，因此VMR的期望值=1；对于聚集分布，方差大于均值。
因此VME的期望值>1.}样方分析的缺点：结果依赖于样方的大小和方向；样方分析主要依据点密度，而不是点之间的相互关系，所以不能区别图示的两种情况。
②样方分析的统计检验，包括K-S检验和方差均值比的X2检验。
③核密度估计基本思想：在研究区域内的任一点都有一个密度，而不仅仅是在事件点上。
该密度通过计数一定区域内的事件点数量，或核(Kernel)进行估计。
核以估计点为中心，一定距离为半径。
C（s，r）是以点s为圆心、r为半径的圆域，#表示事件S落在圆域C中的数量。
核密度估计(KDE)用途：a ） 可视化点模式进行热点 (hot spot)探测；b ）离散连续。
如，疾病与污染。
2）基于距离的方法：测度二阶效应①最近邻距离计算每个点到其最近邻点之间的距离， 然后计算所有点最近邻距离的平均值。
对每一个点，根据其欧几里德距离最小确定其最近邻点。
平均最近邻距离的大小，反映点在空间的分布特征。
最近邻距离越小，说明点在空间分布越密集，反之，越离散。
②最近邻距离的方法 G 函数：欧几里德距离计算G 函数的一般过程：1、计算任一点到其最邻近点的距离d ；2、将所有最邻近距离列表，并按照大小排序；3、计算最邻近距离的变程R 和组距；4、根据组距上线，累计计数点的数量，并计算累计频数；5、画出G （d ）关于d 的曲线。
F 函数：与G 函数仅仅基于事件间最近邻距离的频率分布不同，F 函数基于区域内任意位置点与事件间最近邻距离的频率分布。
F 函数计算的三个步骤：随机选择m 个位置{p1, p2, …, pm}； 计算dmin(pi, s) ：pi 到点模式S 中的任一事件的最小距离；计算：K 函数：与G 函数、F 函数只使用事件或点的最近邻距离不同，K 函数基于事件间的所有距离。
因此，K 函数不仅能探测空间模式，而且可以给出空间模式和尺度的关系。
定义 22)()(),(j i j i j i y y x x s s d -+-=(#())()d K d λ=E 距任一事件距离小于的事件经验K 函数估计的四个步骤：1) 对于每一个事件s i ，以s i 为圆心、d 为半径画圆C (s i ,d )2) 计算圆内其他事件点的数量 3) 计算同一半径下所有事件的均值4) 均值除以研究区内事件密度得：空间接近性与空间权重矩阵 实质上，空间接近性就是面积单元之间的距离关系，根据地理学第一定律，空间接近性描述了不同距离关系下的空间相互作用，而接近性程度一般使用空间权重矩阵来描述。
空间自相关：空间自相关描述空间中位置上的变量与其邻近位置上同一变量的相关性。
空间权重矩阵为了测度一组地理对象的空间自相关性，必须讨论识别多边形之间关系的方法。
空间自相关衡量的是邻接区域内各单元属性值的相似程度，但首先必须定量地界定“邻接区域”的概念。
即，在计算这些统计量之前，必须定量地界定区域单元之间的邻接关系，即，空间权重矩阵。
邻居的类型：两种规则– 邻接 （公共边）：二值或标准– 距离 （距离带，K -近邻）连接数统计量连接数统计量(Join Count Statistics)：一般用于名义量（nominal ）数据，尤其是二值变量数据。
全局空间自相关指标①Moran’s I 指数及其统计检验、②Geary’s C 指数、③Getis’s G 指数。
)],([#d s C S i ∈2()()()ij i j i j ij i i j i w z z z z n I w z z --=-∑∑∑∑∑三个指标计算方法相似，一般用于间隔量(interval )和比率量(ratio )数据，最常用的是Moran’s I 。
局部空间自相关指标 LISA ：全局自相关的分解，描述一个面元在多大程度上与其邻居相似，或不同。
①局部 Moran’s I i 指数②局部 Geary’s C i 指数③ 局部 Getis’s G i 指数倒距离权重差值、趋势面分析倒距离加权 (IDW) 插值方法假定每个输入点都有着局部影响，这种影响随着距离增加而减弱。
步骤:a) 计算未知点到所有点的距离；b)c)计算结果平方的数学期望之半。
理论变异函数图模型：1、理解不同的克立金模型:克立金方法的基本形式：对误差项的假设：期望值为0，并且 和 之间的自相关不取决于s 点的位置，而取决于位移量h 。
为确保自相关方差有解，必须允许某两点间的自相关可以相等。
如，下面有箭头相连的两对位置点假设具有相同的自相关性。
()s ε()s h ε+趋势值 可以被简单地赋予一个常量。
即在任何位置处①如果 未知，就是普通克里金模型。
②如果在任何时候趋势 已知，无论趋势是否是常量，都形成简单克里金模型。
③趋势也可以表示为： 若趋势中的系数未知，就是泛克里金模型。
空间自回归模型的一般形式式中，y 是因变量，为n ×1向量；X 表示解释变量的n ×k 阶矩阵；m 是随空间变化的误差项；e 是白噪声。
W 1,W 2是空间权重矩阵。
如果对式 施加某些限定，可导出多种不同形式的空间自回归模型。
①设X =0，W 2=0，则由式 推出一阶空间自回归模型（SAR ）：意义：y 的变化是邻接空间单元的因变量的线性组合，解释变量X 对于y 的变化没有贡献。
包含空间效应的方法：通过因变量自身②设W 2=0，则由式 推出回归-空间自回归组合模型（MAR ）：意义：y 的变化不仅和邻接空间单元的因变量有关，而且解释变量X 对y 的变化也有贡献。
y 是因变量，经过空间加权 (W 1);为系数。
③设W 1=0，则由式 推出空间误差模型： 是空间加权的(W 2) 误差项;系数;不相关的、同方差的误差向量。
包含空间效应的方法：通过误差项。
④空间Durbin 模型（SDM ）：将因变量的空间延迟（spatial lag ）和自变量的空间延迟项加在模型中便得到空间Durbin 模型。
()s μ()s μμ=μμ22012345x y x y xy μββββββ=+++++22~(0,)y N I βμμλμεεσ=+=+X W μμμμ地图代数中的函数与类型函数是建立在基本运算符基础上的对栅格数据的高级操作，主要函数类型包括：局部函数、焦点函数、类区函数、块函数。
①局部函数函数运算：栅格数据以某种函数关系作为分析依据进行逐网格运算，从而得到新的栅格数据。
