第1章 概论 1
1.1地统计学概念 1
1.2地统计学研究内容 3
1.3地统计学起源及发展 4
1.4地统计学应用领域 6
1.4.1地统计学在地质学中的应用 6
1.4.2地统计学在土壤学中的应用 7
1.4.3地统计学在生态学中的应用 8
1.4.4地统计学在环境学中的应用 9
1.4.5地统计学在气象学中的应用 10
1.5地统计学软件介绍 11
复习思考题 13
第2章 地统计学基础 14
2.1概率论与数理统计的若干基础知识 14
2.1.1总体和样本 14
2.1.2频数分布 15
2.1.3随机变量的数字特征 15
2.1.4参数估计 22
2.1.5假设检验 24
2.2相关分析 25
2.2.1两变量相关分析 26
2.2.2多变量相关分析 28
2.3回归分析 30
2.3.1一元线性回归模型 31
2.3.2多元线性回归模型 34
2.3.3非线性回归模型 38
2.4探索性空间数据分析 39
2.4.1地理数据 39
2.4.2频率分析 42
2.4.3离群值分析 43
2.4.4全局趋势分析 48
2.4.5空间自相关性分析 48
2.4.6各向异性分析 48
复习思考题 49
第3章 区域化变量理论 50
3.1区域化变量的概念及性质 50
3.1.1随机场 50
3.1.2区域化变量概念 52
3.1.3区域化变量性质 52
3.2协方差函数和变异函数 53
3.2.1协方差函数 53
3.2.2变异函数 56
3.3地统计学理论假设 65
3.3.1平稳假设 65
3.3.2内蕴假设 67
3.3.3准二阶平稳假设和准内蕴假设 68
3.4估计方差 68
3.4.1估计方差的概念 68
3.4.2估计方差的计算 69
3.4.3关于估计方差的几点说明 72
复习思考题 72
第4章 变异函数结构分析 74
4.1变异函数的理论模型 74
4.1.1有基台值模型 74
4.1.2无基台值模型 76
4.1.3孔穴效应模型 77
4.2变异函数理论模型的最优拟合 78
4.2.1模型参数的最优估计 78
4.2.2模型拟合评价及类型确定 81
4.2.3影响变异函数的主要因素 83
4.3变异函数的套合结构 84
4.3.1单一方向上的套合 85
4.3.2不同方向上的套合 86
4.3.3结构分析的步骤 91
复习思考题 95
第5章 克里金法 96
5.1克里金法概述 96
5.1.1克里金法概念及种类 96
5.1.2克里金估计量 97
5.1.3克里金法估值过程 98
5.2线性克里金法 99
5.2.1简单克里金法 99
5.2.2普通克里金法 111
5.2.3泛克里金法 119
5.3非线性克里金法 128
5.3.1对数正态克里金法 128
5.3.2指示克里金法 129
5.3.3析取克里金法 134
5.4协同克里金法 144
5.4.1协同区域化变量理论 145
5.4.2交叉协方差函数和交叉变异函数 146
5.4.3协同克里金法估值 151
5.4.4协同克里金法软件操作示例 160
复习思考题 166
第6章 地统计学应用实例 167
6.1基于普通克里金法的河南省月均温分析 167
6.1.1资料选取 167
6.1.2变异函数的确定 167
6.1.3气温普通克里金预测表面分析 169
6.2江苏仪征市土壤有机质含量的时空变异分析 169
6.2.1数据预处理 169
6.2.2不同时期土壤性质的描述性统计分析 170
6.2.3不同时期土壤性质的变异特征分析 170
6.2.4土壤有机质的时空分布 172
6.3基于地统计学纹理的遥感图像分类 176
6.3.1基于变异函数的纹理提取 176
6.3.2遥感图像分类及结果分析 178
参考文献 180