第一章 绪论 1
1.1 空间模式的含义 1
1.2 空间模式的相关概念 2
1.3 空间模式的相关研究领域 3
1.3.1 模式识别 3
1.3.2 空间数据挖掘 3
1.3.3 地理信息系统 6
1.4 空间模式的研究意义 8
1.5 本书的研究目标与主要内容 9
1.6 本章小结 10
2.1 地理空间与分析空间 11
第二章 空间模式的表达 11
2.2 数据集与可视化 12
2.3 空间数据的标度 13
2.4 空间数据的存贮类型 14
2.4.1 对象 15
2.4.2 事件 15
2.4.3 空间连续数据 15
2.4.4 区数据 15
2.4.5 流数据 15
2.5 空间模式的类型 16
2.6 本章小结 19
3.1 邻近多边形 21
第三章 空间模式的转换 21
3.1.1 邻近多边形的类型 22
3.1.2 生成邻近多边形的算法 22
3.2 密度计算 25
3.2.1 局部平均法 25
3.2.2 局部加权平均法 26
3.2.3 中心估计法 27
3.2.4 邻近多边形法 28
3.3 分布中心计算 28
3.3.1 矢量算法 29
3.3.2 栅格算法 30
3.4 地理编码 31
3.5 特征点提取 33
3.6 聚类分析 33
3.6.1 聚类的判据——归类指数 34
3.6.2 聚类的方法 37
3.7 插值分析与抽样 41
3.7.1 插值的类型 41
3.7.2 整体插值 42
3.7.3 规则格网局部插值 43
3.7.4 局部函数法 43
3.7.5 局部加权平均法 43
3.7.6 克里金法 45
3.7.7 抽样 47
3.8 本章小结 48
第四章 空间模式的测度 49
4.1 测度的原理 50
4.1.1 空间随机过程 50
4.1.2 几何概率 51
4.1.3 矩形和椭圆区域内的p函数 53
4.2 点模式的测度 56
4.2.1 函数法 56
4.2.2 样方法 57
4.3 区模式的测度 62
4.3.1 空间邻近性测度 62
4.3.2 空间自相关测度 63
4.3.3 组合结构测度 66
4.4 面模式的测度 67
4.5 空间模式的关系测度 70
4.5.1 点模式与点模式 70
4.5.2 区模式与区模式 73
4.5.3 面模式与面模式 74
4.6 本章小结 75
第五章 集聚型点模式结构分析 76
5.1 理论基础 76
5.2 指示函数 78
5.2.1 D(θ)函数 78
5.2.3 P(θ,△θ,r,△r)函数 80
5.2.2 R(r)函数 80
5.3 函数P的推导 81
5.3.1 分母的计算 81
5.3.2 区间［0,a］上分子的计算 83
5.3.3 区间［a,？］上分子的计算 84
5.3.4 分子计算总结 90
5.4 函数H的检验 90
5.4.1 单中心集聚 90
5.4.2 双中心集聚 91
5.4.3 多中心集聚 92
5.4.4 随机和均匀点集 94
5.5 本章小结 95
第六章 空间模式的应用研究 97
6.1 数据处理 97
6.1.1 数据来源 97
6.1.2 研究目的 97
6.1.3 过程与方法 98
6.2 结论分析 104
6.3 集聚中心的几何意义 106
6.4 本章小结 107
第七章 结论 108
参考文献 111
附录 118