Explore la méthode la plus proche des voisins en analyse spatiale, couvrant l'évaluation de la distribution, le calcul de l'indice R et les essais statistiques pour le regroupement.
Explore l'approche structurée de l'analyse exploratoire des données spatiales, en soulignant l'importance des cadres analytiques et du mantra de recherche visuelle.
Introduit la géomatique en mettant l'accent sur la diversité et l'inclusion dans l'ingénierie, en mettant l'accent sur le travail pratique et la collaboration pour l'analyse spatiale.
Couvre les statistiques spatiales, la variabilité spatiale, l'interpolation, l'évaluation de l'incertitude et les exercices pratiques d'analyse spatiale et de statistiques.
Explore les modèles de régression spatiale, abordant les défis d'autocorrélation spatiale et le concept de modèles de décalage spatial pour corriger les biais et améliorer la précision de l'inférence.
