GIS中的空间自相关分析

空间自相关分析是GIS中一种用于描述地理现象空间分布规律的统计方法。其基本思想是通过计算地理现象在空间上的相似性，来揭示地理现象的空间分布规律。

在GIS中，空间自相关分析通常使用Moran's I指数和Geary's C指数来度量地理现象的空间自相关程度。其中，Moran's I指数是一种全局自相关指数，用于描述地理现象在整个研究区域内的空间相关性；而Geary's C指数则是一种局部自相关指数，用于描述地理现象在局部区域内的空间相关性。

Moran's I指数的取值范围为-1到1之间。当该指数为正数时，表示地理现象之间存在正相关关系，即相似的地理现象会聚集在一起；当该指数为负数时，表示地理现象之间存在负相关关系，即相似的地理现象会分散在不同区域；当该指数为0时，表示地理现象之间不存在空间相关性。

Geary's C指数的取值范围也是0到1之间。当该指数接近于1时，表示地理现象之间具有较强的空间相关性；当该指数接近于0时，表示地理现象之间不存在空间相关性。

通过分析Moran's I指数和Geary's C指数，我们可以了解地理现象在空间上的分布规律，为后续的空间决策和规划提供科学依据。