空间分析

末蓝、 2022-11-16 10:38 473阅读 0赞

**Kriging插值：**

Kriging的定义已经很明确的说明了通过已知点的属性来预测未知点的属性，所用的函数是一个不停迭代动态的函数直到达到最优解。比较重要的是体现出对于未知区域的属性预测。

**Kernel核密度：**

单纯的进行密度分析，Kernel核密度分析与另外两个点密度分析，线密度分析的不同在于Kernel核密度分析利用了高斯核函数进行插值。

**最近邻分析：**

Clark和Evans（1954）提出最近邻概念，King（1969）将这种方法引入城镇聚落的空间分布分析。此后，NNA逐渐发展成为一种人文地理特别是[城市地理学][Link 1]的空间分析方法。

**Getis-Ord Gi\* 热点分析：**

这是属于地统计分析中用来探测冷点和热点的工具。Arcmap可实现。

**LISA（**Local Indicators of Spatial Association）**局部空间自相关分析：**

1996年Anserlin提出，地统计分析目前全世界公认最牛b的探测聚集的的工具，通过四个指标来表示。ArcMap可实现，不过据说算法是错误的，得出来的结果会与Geoda的不同。

**OLS，SEM（空间误差模型），SLM（空间滞后模型）：**

比较原始的空间回归模型，被老师痛批方法落后。可以通过Geoda实现。

**GWR（Geographic Weighted Regression地理加权回归）：**

1996年由构建空间权重矩阵来分析各因素的影响重要程度。能通过Arcmap实现。

**Geodetector（地理探测器）：**

2010年由国内大佬王劲峰老师研究出来的对各因素影响重要程度的判别。免费的Excel宏可以使用。

**MGWR（Multiscale Geographic Weighted Regression多尺度地理加权回归）：**

SGWR（半参数地理加权回归）由Fotheringham提出，仅能将不同变量的影响尺度分成全局和局部两类，

无法进一步细分，MGWR由2017年由Fotheringham提出，Yu等在2019年补充完善了MGWR的统计推断，从而使得该方法可以普遍地用于实证研究中。

2020年沈体雁首次将该模型用于北京市的房价分析上。

**Fast GWR（快速地理加权回归）：**

2019年由Li提出

[Link 1]: https://baike.baidu.com/item/%E5%9F%8E%E5%B8%82%E5%9C%B0%E7%90%86%E5%AD%A6/73468

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