空间数据分析是地理信息系统领域的理论性和技术性都很强的分支，是提升GIS的理论性的一个十分重要的突破口。那么下面就来看看空间数据分析的方法有哪些吧！

　　1、基于概率论的方法

　　这是一种通过计算不确定性属性的概率来挖掘空间知识的方法，所发现的知识通常被表示成给定条件下某一假设为真的条件概率。在用误差矩阵描述遥感分类结果的不确定性时，可以用这种条件概率作为背景知识来表示不确定性的置信度。

　　2、空间分析方法

　　指采用综合属性数据分析、拓扑分析、缓冲区分析、密度分析、距离分析、叠置分析、网络分析、地形分析、趋势面分析、预测分析等在内的分析模型和方法，用以发现目标在空间上的相连、相邻和共生等关联规则，或挖掘出目标之间的最短路径、最优路径等知识。目前常用的空间分析方法包括探测性的数据分析、空间相邻关系挖掘算法、探测性空间分析方法、探测性归纳学习方法、图像分析方法等。

　　3、统计分析方法

　　指利用空间对象的有限信息和/或不确定性信息进行统计分析，进而评估、预测空间对象属性的特征、统计规律等知识的方法。它主要运用空间自协方差结构、变异函数或与其相关的自协变量或局部变量值的相似程度实现包含不确定性的空间数据挖掘。

　　4、归纳学习方法

　　即在一定的知识背景下，对数据进行概括和综合，在空间数据库（数据仓库）中搜索和挖掘一般的规则和模式的方法。归纳学习的算法很多，如由Quinlan提出的著名的C5.0决策树算法、Han Jiawei教授等提出的面向属性的归纳方法、裴健等人提出的基于空间属性的归纳方法等。

　　5、空间关联规则挖掘方法

　　即在空间数据库（数据仓库）中搜索和挖掘空间对象（及其属性）之间的关联关系的算法。最著名的关联规则挖掘算法是Agrawal提出的Apriori算法；此外还有程继华等提出的多层次关联规则的挖掘算法、许龙飞等提出的广义关联规则模型挖掘方法等。

　　空间数据分析利用多种空间分析方法综合集成地解决具体问题的过程;介绍与此密切相关的空间决策支持技术，以及空间分析的各种应用。