■地理系カリキュラム項目

7　空間分析

この章では，空間データを用いた分析の原理と方法を扱う．

　＊空間データ分析のための基本機能
　　＃基本量の測定
　　　・距離
　　　・面積
　　　・体積
　　＃空間検索（選択，抽出）
　　＃主題属性にもとづく分類・統合
　　＃主題属性値の集計・代数演算
　　＃オーバーレイと幾何学的（ブール）論理演算
　　＃バッファー生成
　　＃ボロノイ分割
　＊点データの分析
　　＃点分布パターンの分類と記述（凝集型，均等型，ランダム型）
　　＃可視化による分析
　　　・ラスター画像化
　　　・カーネル法
　　＃統計的手法による分析
　　　・方格法
　　　・最近隣距離法
　　　・K関数法
　　　・標準偏差楕円
　＊ネットワーク分析
　　＃ネットワーク構造の分析
　　　・連結性
　　　・近接性（Kansky尺度など）
　　＃ネットワーク上における空間分析
　　　・最短経路探索
　　　・最大流問題
　＊ラスター（リモセン）データの分析
　　＃画像強調
　　　・ヒストグラム解析
　　　・色空間の解析（HIS変換など）
　　＃空間特徴抽出（フィルタリング）
　　＃ラスター演算
　　　・マップ（バンド間）演算（NDVI）
　　　・演算の空間スケール（local, focal, global, zonal）
　　＃地形分析（DEM/DTM）
　　　・差分解析
　　　・流域分析
　　　・可視領域分析
　　　・切り土・盛り土
　　＃コスト・パス解析
　　＃ラスター分類
　　　・教師つき（最尤法など）
　　　・教師なし
　　　・分類によるポリゴン生成
　　＃セルラー・オートマトン
　＊傾向面分析
　　＃多項式関数の適合
　　＃残差解析
　＊空間自己相関
　　＃空間自己相関の統計量
　　　・ジョイン統計量
　　　・モランのI統計量
　　　・ゲイリーのC統計量
　　　・ゲティスのG統計量
　　＃バリオグラム
　＊空間補間（応用）
　　＃スムージングの有無（exact/non-exact interporators）
　　＃具体例
　　　・クリギング
　　　・IDW
　　　・Triangulation
　　　・Radial-basis function（スプラインなど）
　＊空間相関分析
　　＃クロスバリオグラム
　　＃クロス相関
　　＃空間回帰分析（GWR: Geographically weighted regressionなど）
　＊空間分析におけるスケール
　　＃ローカルパターンとグローバルパターン
　　＃可変地区単位問題

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