空间数据广泛存在于环境、生态、地质、地理、社会、经济、人口健康、军事等等领域之中。本书包括了空间数据的预处理、空间数据的统计分析、空间过程的动力学建模、空间运筹、空间信息的不确定性、空间分析软件包等内容。各章内容按问题提出、原理、计算公式和算例分节，强调理论性和实用性。本书可供空间信息相关领域的学者，特别是使用地理信息系统的读者使用或参考。

第二版前言
版前言
引论
0.1 举例
0.2 空间数据分析理论体系
0.3 模型选择与效果评估
0.4 本书结构
篇 空间探索性分析
章 GIS简介
1.1 案例
1.2 GIS原理
1.3 ArcGIS软件使用步骤
第2章 地图分析
2.1 意念地图
2.2 图形分析
2.3 图谱分析
第二篇 空间统计学
第3章 空间总体特性
3.1 空间自相关性
3.2 空间分层异质性
3.3 可变面元问题
3.4 小结
第4章 空间抽样
4.1 空间简单随机抽样
4.2 空间系统抽样
4.3 空间分层抽样
4.4 空间三明治抽样
4.5 “三位一体”空间抽样理论
第5章 空间插值
5.1 核密度估计
5.2 趋势面
5.3 反距离加权法
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 空间格局
6.1 空间点格局
6.2 空间热点
6.3 空间分异
第7章 空间回归
7.1 通用模型
7.2 空间滞后模型
7.3 空间误差模型
7.4 地理加权回归（GWR）
第8章 地理探测器
8.1 原理
8.2 软件
8.3 案例
8.4 讨论和结论
第三篇 机器学习
第9章 决策树与随机森林
9.1 原理
9.2 案例
9.3 数学模型
0章 贝叶斯网络推理
10.1 原理
10.2 案例
10.3 数学模型
1章 深度学习
11.1 原理
11.2 案例
2章 粗糙集
12.1 原理
12.2 案例
12.3 数学模型
3章 支持向量机
13.1 原理
13.2 案例
13.3 数学模型
4章 粒子群算法
14.1 原理
14.2 案例
14.3 数学模型
5章 期望优选化算法
15.1 原理
15.2 案例
15.3 数学模型
第四篇 时空分析
6章 EOF和小波分析
16.1 原理
16.2 案例
16.3 数学模型
7章 贝叶斯优选熵
17.1 原理
17.2 案例
17.3 数学模型
8章 贝叶斯层次模型
18.1 原理
18.2 案例
18.3 数学模型
9章 地理演化树模型
19.1 原理
19.2 案例
19.3 讨论
第20章 Genbank序列时空进化分析
20.1 序列收集与比对
20.2 进化分析
20.3 时空进化过程可视化
概念
参考文献
附录
附录A 空间统计学软件包
A1 GeoDa：空间统计分析软件
A2 CrimeStat：空间聚类软件
A3 WinBUGS和GeoBUGS：贝叶斯层次建模软件
A4 SatScan：空间扫描软件
A5 Geodetector：地理探测器软件
A6 SSSI：空间抽样与统计推断软件
附录B 机器学习软件包
B1 Bayesian Belief Network：贝叶斯网络推理软件
B2 Rosetta：粗糙集计算软件
B3 SPSS：数据统计软件
B4 Weka：数据挖掘软件
B5 PSO/ACO2：粒子群算法软件
B6 MATLAB：科学计算软件
B7 MiniTab：智能统计分析软件
B8 BMEGUI：贝叶斯优选熵软件
B9 地理演化树模型
B10 BEAST：科学计算软件
B11 R：数据分析和图形显示的程序设计环境
附录C 数据集（Excel和GIS格式）