空間分析
空間的位置:座標系空間を活用し、空間内の対象位置情報を転送する。投影変換理論は、空間オブジェクト表現の基礎である。
空間分布:分布、傾向、対比などを含む、類似する空間オブジェクト群の位置情報
空間形態:空間オブジェクトの幾何学的形状
空間スペース:空間オブジェクト間の接近度
空間的関係:幾何学的、指向性、類似性を含む空間オブジェクト間の関係。
地理可視化(GVis)は、ディジタルマッピングと可視化の両技術を用いた、空間解析やシミュレーション結果を含むデータや地理情報の調査分析支援技術である。 地理データ情報の調査、分析、通信において人間工学に基づく視覚情報処理を活用している。 従来の地図作成手法とは対照的に、3−4次元や対話技術が導入されている。
地理的知識発見(GKD)は、大規模探索用の空間データベースと効率的な計算ツールを適用した人間中心の作業であり、 地理的なデータマイニング、データの選択、洗浄、前処理、結果解釈のような関連活動を含む。 GVisも作業過程において中心的な役割を果たす。 標準的な分析技術では発見できない興味深い(有効、奇抜、有用、理解しやすい)のパターンが大規模なデータベース内に含まれることを前提にしている。 空間分析技術を用いた確認が必須の仮定のパターンや関係を生成し、空間分析用の仮説生成処理として使用できる。
依存性により特定地点の計測結果から別地点の値を予測できるので、全地点の観測が不要である。 しかし異質性により場所ごとに変化することから、少地域単位では計測した依存度合いが信頼できない。 基本的な空間標本調査方式には、無作為抽出、集落抽出、系統抽出がある。 空間内の階層(都市部、市区町村単位、近所など)の指定や、付随データを活用した学歴や収入を測定なども可能である。
地理情報システム(GIS)と基本的な地理情報科学の技術は空間分析に強く影響している。 地理データの収集や処理性能の向上により空間分析の環境が充実しつつある。 地理データ収集機能には、例えば遠隔画像や高度道路交通システムなどの環境監視システム、瞬時に位置を送信する携帯端末などの位置認識技術が含まれる。 GISは上記データの管理、距離や接続性や空間単位間の方向性などの空間関係の計算、地図製作における生データと空間解析結果を可視化を行う。
空間分析(または空間統計、英語: Spatial analysis)は位相幾何学、幾何学、地理学のいずれかを用いた科学技術である。 研究初期の技術は今なお現役で活用されており、天文学の宇宙空間の銀河配置研究から、複雑な配線構造を構築する「配置配線」のアルゴリズムを活用したチップ製造技術まで、多様な分野の分析技術が応用されている。 用語としては、地理的な分析において人間大での構造物に適用する限定的な状況で最も顕著に用いられる他、 地球統計学の説明など専攻内の特定の技術の説明に使用される。
空間分析における難問は、未だ明確な定義や解決がなされていないものの、現在の研究基盤を形成している。 最も基本的な問題としては研究対象の空間位置定義がある。 例えばヒトの健康に関する研究は、居住地、勤務地、毎週の移動経路などの要素を用いるが、採用する手順次第で出力結果に大きく影響する。 その他の問題は、数学的知識の限界、既存統計手法の要求仮定、コンピュータによる計算がある。
データ形式、基礎的な手法、研究分野などが各々異なり膨大な数であることから、分析手法の分類は困難である。
概念地理モデルによる空間分析は、MPSアルゴリズム全般の主目的である。 この方法では、トレーニング画像と呼ばれる地質学的モデルの空間統計を分析し、入力重複点統計から得られた結果を創出する。
処理実行時に使用する最近のMPSアルゴリズムはHonarkhah達によるパターンベースの手法であり、 距離ベースのアプローチはトレーニング画像内のパターン分析に使用される。 これにより、複数点の統計情報や、トレーニング画像の複雑な幾何学的特徴の解明が可能になる。 MPSアルゴリズムの各出力結果は無作為な地域を示すとともに、空間的不確実性の定量化に使用されることもある。
Tahmasebiらによる最近のMPS法は、CCSIMアルゴリズムによるMPSシミュレーション方法を呼び出すことで、空間パターンの再現性改善に相互相関関数を使用する。 この方法により、空間的連結性、変動性、不確実性の定量化が可能になる。