Autocorrélation spatiale : une introduction au SIG
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Couvre les bases des systèmes d'information géographique et leurs applications pratiques dans la conservation de la faune et l'analyse des données géospatiales.
Couvre les techniques de représentation numérique, l'acquisition de données, l'espace géographique, les phénomènes discrets et continus dans la modélisation des terres.
Introduit l'autocorrélation spatiale, les schémas de pondération spatiale et les méthodes d'analyse de l'association spatiale à l'aide de statistiques de distance.
Explique l'analyse de la signification de l'autocorrélation spatiale à l'aide des permutations I et aléatoires de Moran, soulignant l'importance de la pondération spatiale.
Introduit une autocorrélation spatiale, en se concentrant sur la mesure des relations spatiales dans un voisinage et en utilisant le I de Moran comme coefficient de régression.
Couvre les variables géographiques discrètes et leurs propriétés géométriques, y compris la façon de les caractériser à laide dindices comme lindice de compacité Gravelius.
