●第二版前言
版前言
引論
0.1 舉例
0.2 空間數據分析理論體繫
0.3 模型選擇與效果評估
0.4 本書結構
篇 空間探索性分析
章 GIS簡介
1.1 案例
1.2 GIS原理
1.3 ArcGIS軟件使用步驟
第2章 地圖分析
2.1 意念地圖
2.2 圖形分析
2.3 圖譜分析
第二篇 空間統計學
第3章 空間總體特性
3.1 空間自相關性
3.2 空間分層異質性
3.3 問題
3.4 小結
第4章 空間抽樣
4.1 空間簡單隨機抽樣
4.2 空間繫統抽樣
4.3 空間分層抽樣
4.4 空間三明治抽樣
4.5 “三位一體”空間抽樣理論
第5章 空間插值
5.1 核密度估計
5.2 趨勢面
5.3 反距離加權法
5.4 Kriging方法
5.5 CoKriging方法
5.6 三明治插值
5.7 “3G”方法
第6章 空間格局
6.1 空間點格局
6.2 空間熱點
6.3 空間分異
第7章 空間回歸
7.1 通用模型
7.2 空間滯後模型
7.3 空間誤差模型
7.4 地理加權回歸（GWR）
第8章 地理探測器
8.1 原理
8.2 軟件
8.3 案例
8.4 討論和結論
第三篇 機器學習
第9章 決策樹與隨機森林
9.1 原理
9.2 案例
9.3 數學模型
0章 貝葉斯網絡推理
10.1 原理
10.2 案例
10.3 數學模型
1章 深度學習
11.1 原理
11.2 案例
2章 粗糙集
12.1 原理
12.2 案例
12.3 數學模型
3章 支持向量機
13.1 原理
13.2 案例
13.3 數學模型
4章 粒子群算法
14.1 原理
14.2 案例
14.3 數學模型
5章 期望大化算法
15.1 原理
15.2 案例
15.3 數學模型
第四篇 時空分析
6章 EOF和小波分析
16.1 原理
16.2 案例
16.3 數學模型
7章 貝葉斯大熵
17.1 原理
17.2 案例
17.3 數學模型
8章 貝葉斯層次模型
18.1 原理
18.2 案例
18.3 數學模型
9章 地理演化樹模型
19.1 原理
19.2 案例
19.3 討論
第20章 Genbank序列時空進化分析
20.1 序列收集與比對
20.2 進化分析
20.3 時空進化過程可視化
概念
參考文獻
附錄
附錄A 空間統計學軟件包
A1 GeoDa：空間統計分析軟件
A2 CrimeStat：空間聚類軟件
A3 WinBUGS和GeoBUGS：貝葉斯層次建模軟件
A4 SatScan：空間掃描軟件
Geodetector：地理探測器軟件
A6 SSSI：空間抽樣與統計推斷軟件
附錄B 機器學習軟件包
B1 Bayesian Belief Network：貝葉斯網絡推理軟件
B2 Rosetta：粗糙集計算軟件
B3 SPSS：數據統計軟件
B4 Weka：數據挖掘軟件
B5 PSO/ACO2：粒子群算法軟件
B6 MATLAB：科學計算軟件
B7 MiniTab：智能統計分析軟件
B8 BMEGUI：貝葉斯大熵軟件
B9 地理演化樹模型
B10 BEAST：科學計算軟件
B11 R：數據分析和圖形顯示的程序設計環境
附錄C 數據集（Excel和GIS格式）

空間數據廣泛存在於環境、生態、地質、地理、社會、經濟、人口健康、軍事等等領域之中。本書包括了空間數據的預處理、空間數據的統計分析、空間過程的動力學建模、空間運籌、空間信息的不確定性、空間分析軟件包等內容。各章內容按問題提出、原理、計算公式和算例分節，強調理論性和實用性。本書可供空間信息相關領域的學者，特別是使用地理信息繫統的讀者使用或參考。