空間分析是地理信息系統（GIS）區別于其他信息系統的核心指標。空間分析的強大功能主要體現在解決專業領域的實際問題，空間分析技術與專業應用模型的緊密結合，為GIS在專業領域的深入應用開辟了一條新的思路。
《空間分析建模與應用》從空間分析的原理、方法、專業應用建模三個方面進行闡述，共9章，內容主要包括空間分析概述、空間量算、空間變換、基本空間分析方法、空間網絡分析、三維地形分析、空間統計分析、智能化空間分析、空間分析建模及應用案例。
第1章 緒論
1.1 引言
1.2 空間數據
1.2.1 空間數據的類型
1.2.2 空間數據的基本特性
1.2.3 空間數據的表達方法
1.3 空間分析的定義與研究進展
1.3.1 空間分析的定義
1.3.2 空間分析的研究進展
1.4 空間分析的研究內容
1.5 空間分析與地理信息系統
1.6 空間分析與應用模型
1.7 空間模型與數學基礎
1.7.1 空間模型
1.7.2 數學基礎
第2章 空間量算
2.1 基本幾何參數量算
2.1.1 位置量算
2.1.2 長度量算
2.1.3 面積量算
2.1.4 中心與重心
2.1.5 表面積
2.1.6 體積
2.2 空間形態量算
2.2.1 曲率和彎曲度
2.2.2 形狀系數
2.2.3 長軸？短軸與大地長度
2.2.4 簡單圖形概括
2.2.5 空間抽樣
2.2.6 曲線插值與光滑
2.2.7 曲面擬合
2.2.8 地形特征點計算
2.2.9 曲面結構線計算
2.3 空間分布計算
2.3.1 空間分布的類型
2.3.2 描述空間分布的參數
2.3.3 空間聚類
2.3.4 梯森多邊形
2.4 空間拓撲關系
2.5 空間距離
2.5.1 距離的表示
2.5.2 空間距離的定義與計算
2.5.3 歐氏距離變換
2.5.4 曲面距離的計算
2.6 空間方位
第3章 空間變換
3.1 空間數據格式轉換
3.1.1 空間數據格式類型
3.1.2 空間數據格式轉換
3.2 地圖投影與空間坐標變換
3.2.1 地圖投影和投影變形
3.2.2 中國基本比例尺地形圖投影
3.2.3 地圖投影變換
3.2.4 地圖平面坐標計算及其變換
3.3 空間尺度變換
3.3.1 空間數據的多尺度表達
3.3.2 空間尺度變換方法
第4章 基本空間分析方法
4.1 緩沖區分析
4.1.1 緩沖區生成算法
4.1.2 動態緩沖區
4.1.3 三維緩沖區
4.2 疊置分析
4.2.1 點與點的疊置
4.2.2 點與線的疊置
4.2.3 點與多邊形的疊置
4.2.4 線與線的疊置
4.2.5 線與多邊形的疊置
4.2.6 多邊形與多邊形的疊置
4.2.7 柵格疊置運算
4.3 柵格數據的聚類？聚合分析
4.4 柵格數據的追蹤分析
4.5 柵格數據的窗口分析
4.6 方向分析
4.6.1 線數據集的方向分析
4.6.2 點數據集的方向分析
4.6.3 表面方向分析
第5章 空間網絡分析
5.1 圖的相關概念
5.2 網絡數據模型
5.3 最短路徑分析
5.3.1 Dijkstra算法
5.3.2 Floyd算法
5.3.3 A*算法
5.4 最佳路徑分析
5.4.1 最可靠路徑
5.4.2 最大容量路徑
5.5 連通性分析
5.6 資源定位與分配
5.6.1 資源分配模型
5.6.2 P-中心定位與分配問題
5.7 流分析
5.7.1 問題
5.7.2 基本概念
5.7.3 求解最大流-標號法
5.7.4 最小費用最大流問題
5.8 線性參考系統與動態分段技術
5.8.1 線性參考系統
5.8.2 動態分段技術
5.9 地址匹配
第6章 三維地形分析
6.1 DTM及其表示方法
6.2 不規則三角網的構建
6.2.1 角度判別法建立TIN
6.2.2 Delaunay三角網構建TIN
6.3 地形因子計算
6.3.1 曲面曲元曲率
6.3.2 坡度和坡向
6.3.3 地表粗糙度
6.3.4 格網面元凹凸系數
6.3.5 高程變異系數
6.4 剖面分析
6.4.1 基于正方形格網的剖面線
6.4.2 基于TIN的剖面線
6.5 通視分析
6.5.1 點對點通視
6.5.2 點對線通視
6.5.3 點對區域通視
6.5.4 地物可視化模型
6.6 淹沒分析
6.6.1 給定洪水水位的淹沒分析
6.6.2 給定洪水量的淹沒分析
第7章 空間統計分析
7.1 空間自相關分析
7.2 確定性空間數據插值
7.2.1 反距離加權插值
7.2.2 趨勢面插值
7.2.3 局部多項式插值
7.2.4 徑向基函數插值
7.3 地質統計學分析
7.3.1 變差函數
7.3.2 變差函數的理論擬合
7.3.3 克里格估值
7.4 地理加權回歸
7.4.1 普通線性回歸模型
7.4.2 地理加權回歸模型
第8章 智能化空間分析
8.1 智能計算技術
8.1.1 人工智能技術的產生與發展
8.1.2 智能計算技術的概念
8.1.3 智能計算技術的特點及組成
8.2 地理空間數據的不確定性
8.2.1 空間數據不確定性的概念及類型
8.2.2 空間數據不確定性的來源
8.2.3 空間數據不確定性研究的內容與理論方法
8.2.4 智能化空間分析技術
8.3 模糊地理空間數據分析
8.3.1 模糊集合與模糊邏輯
8.3.2 模糊空間信息的表達與度量
8.3.3 模糊拓撲關系模型
8.3.4 模糊查詢
8.3.5 模糊疊加
8.4 基于人工神經網絡的地理空間問題模擬
8.4.1 復雜地理問題的研究方法
8.4.2 人工神經網絡模型
8.4.3 基于人工神經網絡的地理空間模型
8.5 基于遺傳算法的地理空間問題分析
8.5.1 遺傳算法
8.5.2 基于遺傳算法的地理空間問題模擬與求解
8.6 基于分形理論的地理空間問題分析
8.6.1 分形理論
8.6.2 基于分形理論的地理空間問題模擬與求解
8.7 基于小波分析的地理空間問題分析
8.7.1 小波分析理論
8.7.2 基于小波分析的地理空間問題模擬與求解
8.8 空間決策支持系統
8.8.1 空間決策支持系統概念
8.8.2 空間決策分析
8.8.3 GIS與專業模型集成分析
第9章 空間分析建模及應用案例
9.1 空間分析建模概述
9.1.1 地圖模型的概念
9.1.2 地圖模型實例
9.1.3 地圖模型實現
9.2 土壤重金屬污染現狀評價
9.2.1 評價方法
9.2.2 土壤重金屬污染評價分級
9.2.3 基于GIS的土壤重金屬污染分析
9.3 建筑群空間分布模式提取
9.3.1 建筑群空間分布模式
9.3.2 建筑格式塔群
9.3.3 潛在格式塔群的選取
9.3.4 格式塔特征的提取
9.4 建筑朝向分析
9.5 地形山體分割
9.5.1 Morse理論
9.5.2 分割計算的實現
9.6 證據權法及資源三維預測建模
9.6.1 證據權法的基本原理
9.6.2 三維空間下的證據權建模方法
9.6.3 三維空間下的證據權法成礦預測應用研究
9.7 非水平河道洪水淹沒模擬
9.7.1 基本思路
9.7.2 原理與方法
9.7.3 實例計算與結果分析
主要參考文獻
《空間分析建模與應用》：
第1章 緒論
1.1 引言
地球上80%的信息都是與空間相關的，空間信息在人們生活、國家建設、社會發展等方面都發揮著重要作用、伴隨著空間數據獲取手段的不斷發展，各種空間數據的獲取已經非常便捷高效、然而，由于缺乏有效的空間分析與數據挖掘方法，出現了“數據豐富而知識貧乏”的局面、從海量的空間信息中分析挖掘出有用的信息來認識和把握地球和社會的空間運動規律，為規劃、預警預報和調控提供決策支持，亟須建立起一套完整的理論和方法體系來進行空間信息分析。
空間分析方法用于地理現象研究已有很長的歷史、自從地圖出現，人們就開始在地圖上測量地理要素之間的距離、面積，利用地圖進行戰術研究和戰略決策，這是一種最原始的空間信息分析行為、1854年，英國醫生瓊 斯諾利用地圖分析方法發現了倫敦霍亂流行的原因，揭示了霍亂病發病的根源，可以認為是空間分析技術不自覺運用的代表、現代空間分析概念的提出起源于20世紀60年代地理和區域科學的計量革命，部分模型開始初步考慮了空間信息的關聯性問題、從70年代開始，空間統計學迅速發展，相關理論與方法逐漸完善、到90年代后，隨著地理信息系統。（geographicinformationsystem，GIS）的廣泛應用，地理學、生態學、經濟學、流行病學、環境科學等學科建立起專門的空間分析模型，促進了空間分析的繁榮發展、信息處理能力的逐漸提高和空間分析模型的日益成熟，推動空間分析功能向強調地理空間自身的特征、面向空間決策支持、虛擬時空演化過程及提供智能服務等方向發展（湯國安和楊昕，2012）。
利用空間分析方法不但可以查詢空間信息，還可以通過空間關系揭示事物間更深刻的內在規律和基本特征、隨著空間分析方法的發展和應用領域的拓寬，人們對空間分析的要求逐漸由位置定位和路線規劃等基本的空間問題分析，轉向對所處位置與周圍環境的關系的探究、目前，空間分析已經廣泛應用于地理學、生態學、經濟學、地質學、流行病學、犯罪、交通、考古等社會生活的各個方面、
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