探索性空间数据分析的概念

探索性空间数据分析是地理信息科学中的基础方法，通过可视化技术和统计工具揭示空间数据的隐藏模式。研究者使用全局自相关指标如Moran's I检测空间集聚现象，应用局部Getis-Ord Gi*识别热点区域。交叉表分析能展示不同变量间的空间关联，核密度估计帮助理解点状要素的分布密度。这些方法不预设假设，让数据"说话"，为后续研究提供方向。空间自相关分析能发现疾病传播的聚集区域，犯罪热点图辅助警力部署，零售商通过顾客分布数据优化店铺选址。GIS软件中的缓冲区分析和叠加功能常用于环境评估，如水源保护区划定。空间回归模型整合了位置因素，预测房价波动或土地利用变化。卫星影像处理中的变化检测技术能监测森林砍伐或城市扩张，空间插值方法如克里金法生成连续表面，用于气象或土壤属性预测。