空间数据分析创

秦昆

目录

  • 1 绪论
    • 1.1 引言及背景知识
    • 1.2 空间数据分析的概念
    • 1.3 空间数据分析的研究进展
  • 2 空间数据分析理论
    • 2.1 地理学定律
    • 2.2 空间关系理论
      • 2.2.1 空间关系类型
      • 2.2.2 空间关系描述
      • 2.2.3 时空空间关系
      • 2.2.4 空间关系理论应用
    • 2.3 空间认知理论
    • 2.4 空间推理理论
    • 2.5 空间不确定性理论
  • 3 栅格数据分析与图像挖掘
    • 3.1 栅格数据分析
      • 3.1.1 栅格分析的基本方法
      • 3.1.2 学校选址分析
      • 3.1.3 最佳路径分析
    • 3.2 图像挖掘与遥感大数据
      • 3.2.1 图像挖掘
      • 3.2.2 遥感大数据分析
      • 3.2.3 遥感异常信息发现
    • 3.3 夜光遥感分析与挖掘
      • 3.3.1 什么是夜光遥感？
      • 3.3.2 夜光遥感的典型应用
      • 3.3.3 夜光遥感评估叙利亚内战
      • 3.3.4 夜光遥感分析与挖掘方法
      • 3.3.5 如何获取夜光遥感图像？
  • 4 矢量分析与空间社会网络
    • 4.1 矢量分析基本方法
      • 4.1.1 包含分析
      • 4.1.2 缓冲区分析
      • 4.1.3 叠置分析
    • 4.2 网络分析
      • 4.2.1 网络分析概述
      • 4.2.2 最短路径分析
      • 4.2.3 最优路径分析
    • 4.3 轨迹数据分析与挖掘
      • 4.3.1 轨迹数据及预处理
      • 4.3.2 轨迹挖掘与应用分析
    • 4.4 空间社会网络分析
      • 4.4.1 空间社会网络基础知识
      • 4.4.2 GDELT国际关系网络分析
  • 5 人群活动时空GIS分析
    • 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
      • 5.5.1 人群时空需求
      • 5.5.2 空间布局优化
      • 5.5.3 服务推荐及出行优化
  • 6 三维分析与三维建模
    • 6.1 三维地形模型与特征量算
      • 6.1.1 三维地形模型
      • 6.1.2 空间特征量算
    • 6.2 地形分析
      • 6.2.1 坡度坡向分析
      • 6.2.2 剖面分析
      • 6.2.3 谷脊分析
      • 6.2.4 水文分析
      • 6.2.5 水淹分析
    • 6.3 三维建模与可视化
      • 6.3.1 概述
      • 6.3.2 数据模型与信息表达
      • 6.3.3 三维场景建模技术与方法
      • 6.3.4 三维场景的可视化技术
      • 6.3.5 可视分析与应用
  • 7 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 探索性空间分析
  • 8 地理相关分析
    • 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 多要素相关程度的度量
    • 8.4 空间相关性分析方法
  • 9 地统计分析
    • 9.1 地统计分析概述
    • 9.2 区域化变量
    • 9.3 空间变异函数
    • 9.4 克里金估计方法
  • 10 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GWModel
  • 11 地理过程建模与工作流
    • 11.1 空间分析建模
    • 11.2 空间分析建模的工作流技术
      • 11.2.1 Model Builder工作流技术
      • 11.2.2 Knime工作流技术
  • 12 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
  • 13 秦昆说课
    • 13.1 秦昆说课(空间数据分析)
相关的意义与原理