空间智能分析研究国际合作项目是由测绘遥感信息工程重点实验室与密西根大学中国信息研究中心在2009年9月合作成立的联合项目。该项目旨在：促进空间智能分析的理论与方法研究，促进空间智能分析在社会、经济、人文等多领域跨学科中的应用，以及促进空间智能分析在中国及全球变化研究和教育领域的应用。

1、问题与挑战

问题	挑战
数据源的分离 不同领域间信息的分离 不同团体研究工作的分离	数据共享 (海量异源异构数据集的访问与互操作) 数据分析方法的共享 知识的共享

2、China Geo-Explorer平台

以“空间智能分析研究国际合作项目”为背景，China Geo-Explorer平台是由密西根大学、武汉大学、华通公司合作研发的空间信息分析平台，该系统在融合统计数据、人口普查数据、经济普查数据、商业数据、GIS以及遥感数据的基础上，面向人口、经济、商业、文化、公共卫生等应用领域提供空间数据与非空间数据的智能集成、智能分析、智能服务。本平台主要应用于环境评估、地区规划、商业选址、抽样调查、空间建模、地球系统科学教育等，可为科研、教学机构以及环保、规划等政府部门与咨询机构提供服务。

目标	特点
提供一个在线的数据集成与分析的平台 利用新的方法促进多学科学习和应用 促进知识共享	高效的空间及非空间数据集成 快速精确的空间位置分析及评估 识别空间模式和趋势 省时、易用、格式化且可自定义的多种报表以及动态专题图及各种可视化图表

3、相关知识

• 空间权重矩阵

通常定义一个二元对称空间权重矩阵W，来表达n个位置的空间区域的邻近关系，一般设其对角线元素为0，其形式如下：

式中：Wij表示区域i与j的临近关系，它可以根据邻接标准或距离标准来度量。

• 生成方法

邻接型：

(1)Rook邻接：多边形之间有公共边则判定为相邻，反之不相邻。

(2)Queen邻接：多边形之间有公共边或点则判定为相邻，反之不相邻。

(3)Delaucy三角：取多边形重心，构建Delaucy三角网，在统一三角内的点所代表的多边形判定为相邻，反之不相邻。

距离型：

(1)K邻近：取多边形重心，计算两两距离，每个多边形取其距其最近的k个多边形为其相邻项，其它为不相邻。

(2)阈值型：取多边形重心，计算两两距离，每个多边形取其距其距离在阈值T以内的多边形为其相邻项，其它为不相邻。

(3)反向加权：取多边形重心，计算两两距离，距离越近，则相邻的程度越大；其同时也包含一阈值T，超过则取完全不相邻，该方法的计算出的权重矩阵并非二值化。

• 权重矩阵标准化

(1)二值化：取计算后的矩阵存在关联的值取为1，不存在关联保持为0。

(2)行标准化：在二进制权重矩阵的基础上，对实际矩阵进行行标准化的处理，使得实际矩阵的每行的和都为1。

(3)全局标准化：将矩阵的所有元素求和，然后对权重矩阵的所有元素，除以所有元素的和，再乘以空间单元的数目n，使得矩阵总体的和为n。

(4)统一标准化：类似全局标准化，但最后使矩阵总和为1。

(5)方差稳定编码：在二进制权重矩阵B的基础上，对矩阵B 求了一个行的平方和标准化，再对变化后的矩阵求一次全局标准化。

• 空间统计量

全局空间自相关：

(1)用来衡量区域之间整体上的空间关联和差异程度，即相似性的平均聚集程度。

(2)常用的此类空间统计量包括Moran’s I以及Geary’s C 。

局部空间自相关：

(1)弥补了全局自相关不能说明属性相似聚集区的不足。

(2)常用的此类空间统计量包括局部Moran指数(LISA)、局部Geary’s C统计量局部Gi统计量。

4、调用流程

用户选择空间要素 用户选择统计参数 前台系统构建HTTP请求并发送到后台服务 后台进行参数解析 生成对应的空间权重矩阵 计算相应统计量 进行假设检验 构建统计结果，并返回前台

5、服务接口形式

目前提供基于HTTP以及Blazeds两种形式提供服务。 将来会添加Web Service形式的调用接口。

6、应用示例

布局
分组选择
点选择
专题图: 省级（家庭户数）