该文档是关于GIS空间分析与建模的期末复习资料，涵盖了名词解释、填空题和一些关键概念，旨在帮助学生复习和理解GIS中的核心概念和技术。
GIS空间分析是地理信息系统的重要组成部分，它利用数学方法如逻辑运算、统计分析和代数运算来研究空间目标的位置、形态、分布和空间关系。这一过程旨在揭示地理空间数据中的隐藏信息，并用于解决实际地理问题。空间分析不仅描述了数据，还提供了空间决策支持。
元数据是对数据的描述，空间元数据则专门针对地理空间数据，包括关于数据本身、其采集方法、精度、时间戳等信息，这对于数据的管理和共享至关重要。
空间尺度指的是数据覆盖的地理范围以及地理系统中不同部分的规模，尺度转换则涉及将信息从一个尺度转换到另一个，以适应不同分析需求。
滤波运算在栅格数据处理中广泛应用，通过移动窗口计算像元的新值，常用于数据平滑或增强特定特征。
邻近度是衡量空间目标之间距离关系的概念，对理解和分析空间分布模式有重要作用。空间统计分析则基于区域化变量理论，利用变异函数研究具有空间信息的事物或现象的空间交互和规律。
可视化技术借助计算机图形学，将复杂的数据和概念转化为易于理解的图像，有助于观察和解释科学现象。
空间数据挖掘是从大量、不完整或有噪声的空间数据中发现未知的、潜在有用信息和模式的过程。
中国的大地坐标系是1980年中国国家大地坐标系，高程基准是1985国家高程基准。空间测量尺度包括空间维度（零维至三维）、分数维度和属性数据的测量尺度（命名量、顺序量、间隔量、比率量）。
空间拓扑关系包括拓扑相邻、邻接、关联和包含，而实体的空间关系涉及距离、方向、连通和拓扑关系。坐标系之间的转换是GIS操作中的常见任务。
栅格叠置分析涉及地图代数、布尔运算和滤波运算，例如平滑、锐化、卷积模板等，用于探索空间对象的影响范围和变化性质。动态缓冲区分析可模拟空间物体对周围环境的影响程度随距离的变化。
GIS空间分析与建模涵盖了从基础概念如空间尺度和元数据，到高级技术如空间数据挖掘和动态缓冲区分析，是理解和解决地理问题的关键工具。
