白话空间统计番外二:空间统计与空间分析的区别(ArcGIS中)
记得N年前,虾神我刚刚加入Esri的时候,现在公司的CTO,当年我的直属上司史蒂文 sha问过我这样一个问题:ArcGIS里面的空间分析工具箱(Spatial Analyst )和空间统计工具箱(Spatial Statistics)他们有啥区别?
然后,我就脑补了这样一个画面:
嗯……二哈和狼,还是蛮像的嘛……所以,空间分析和空间统计,不就是名称不同么,难道还有什么内幕交易不成?
当然,这个答案的结果就是虾神直接被吊打:
然后也是因为这样一件事,让虾神直接掉入了空间统计和空间分析的大坑里面,所以到现在,成了公司在这两个领域的主要研究和推广者。
其实,如果用一句话来说明着两个模块有啥区别,就以下这句就可以了:
(ArcGIS的)空间统计模块主要用于研究和分析矢量数据。(ArcGIS的)空间分析模块主要用于研究和分析栅格数据。
因为空间统计模块所有的工具,都以矢量数据为输入和输出,而空间分析模块,的输入或者输出里面,最起码有一个是栅格数据(或者以栅格为输入,或者以栅格为输出,也有输入输出都是栅格的)。
其实这个不是我总结的,要追溯到二十多年前了……
空间分析和统计领域从诞生开始(准确说,计量革命开始)到20世纪90年代,50年来的研究成果主要是发展了一组适应于空间分析的核心统计方法,其中多数是描述性和(或者)探索性的。关键这里面很多方法都未必需要强大的统计理论基础来支持,而且还发现了很多经典统计学中对于空间分析上的不满足性。
到1993年的时候,还在爱荷华州立大学教书的Noel Cressie教授就基于空间数据模型提出了空间统计的分类标准,下面这个帅哥就是Noel Cressie教授。
他于2012年,被澳大利亚University of Wollongong 的澳大利亚国立应用统计研究所(NIASRA)特聘为教授,并且出任环境研究中心主任。他写的那本《Statistics for Spatial Data》一书,一直是空间统计领域的权威教材,我这里有电子版的,有需要的同学可以通过公众号邮箱获取。
他在书中,把空间数据分析模型确定为以下三个主题:
1、点模式分析——与数据位置的特点视角相关的分析。
2、格网或区域分析——与空间的区域模型相关,尤其是区域在增强平面上的集合。
3、地统计学建模——应用于支撑数据的连续场视角。
后来,到了2002年,ASU(美国亚利桑那州立大学)的地理与规划学院院长,也就是当今顶级的空间分析与统计专家Luc Anselin教授(下面这个这个脑门像土豆神一样明亮的老帅哥,嗯,他老人家已经重复重复再重复的在虾神的博客里面出现了),发展了Cressie的基本分类方法,总结了空间数据建模中,对象和场区分的各自内涵。
下面就是对象和场的区分要点:
以上研究,表明这两种主要的数据模型不仅有非常明显的差异,而且建模方法和意义也不同。另外Anselin教授还强调了场数据在内插与加密方面的重点,以及矢量结构的外推和领域扩展(时空预测模型)。当然,不同分组之间的区别也不总是明显的,在某一领域的应用模型通常可以应用于其他领域。例如:格网可以同时代表数据的一个场、一个网格或者一个聚集的点集。
关于这些分析,如果有机会,我也会在不同的博客篇幅中慢慢说明。
转载自:https://blog.csdn.net/allenlu2008/article/details/51707584