土地利用现状分析(城市三维，建筑等级现状)
《基于ANN-CA模型的珲春市土地利用格局模拟研究》——范晓峰
《基于多尺度的城市空间三维形态模式研究》——王天琦
一、空间自相关模型
空间自相关是指地理事物分布于地理位置的某种属性值之间的统计相关性，可以定量的表征空间事务及其属性的空间分布特征。
相关性的研究从数据的一般表象逐渐向地理实体或地理数据过渡。
通常研究较多的是依据空间自相关统计量对空间位置上的数据与其他位置上的数据间相互依赖程度的度量，多数研究表明，受制于空间作用及空间扩散，地理数据在某种程度上不再是相互独立的个体，而呈现出相关性，常应用于聚类位置的确定及空间异常探测等方面。
衡量的主要指标有：Moran`s I、Geary`s C、Getis、Join count等等。
以Moran`s I指数作为空间自相关系数为例，其计算公式如下：
1、n是参与分析的空间单元个数
2、Xi是观测位置i的属性值
3、Xj是观测位置j的属性值
4、X拔是全部观测位置属性值的平均值
5、Wij是空间权重矩阵
二、空间自相关性分析
该论文以行政村为研究单元，以各行政单位用地比率为观测变量，空间权重采用 rook`s标准，采用局部自相关的方法对珲春市土地空间分布特征进行分析。
全局空间自相关反映了指标在整个研究区内的整体变化趋势。
Moran`s I值大于0代表正相关，即相似的观测值在该空间上聚集；
Moran`s I值小于0代表负相关，即相似的观测值分散分布；
Moran`s I值等于0代表不相关，即相似的观测值在该空间上独立随机分布。
局部空间自相关能明确指出该指标在空间的哪些区域上聚集，体现空间位置上的关系。
Moran`s I值大于0代表该空间单元周围相似性（高值或低值）的空间聚集，值越大，则该区域的空间聚集程度越高；
Moran`s I值小于0代表该空间单元非相似性的空间聚集。
为了更加直观的体现出各个区域内指标的相关程度及其空间位置与城市空间三维形态模式之间的关系，基于GeoDa软件绘制LISA分布图。
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