تحلیل فضایی به عنوان فرآیند مطالعه موجودیت ها با بررسی، ارزیابی، ارزیابی و مدل سازی ویژگی های داده های مکانی مانند مکان ها، ویژگی ها و روابط آنها که ویژگی های هندسی یا جغرافیایی داده ها را آشکار می کند، تعریف می شود. این مقاله اصول تحلیل فضایی، نحوه عملکرد آن و چند مثال را توضیح می دهد.

تحلیل فضایی چیست؟

تحلیل فضایی به مطالعه موجودیت ها با بررسی، ارزیابی، ارزیابی و مدل سازی ویژگی های داده های مکانی مانند مکان ها، ویژگی ها و روابطی که ویژگی های هندسی یا جغرافیایی داده ها را آشکار می کند، اشاره دارد. از انواع مدل‌های محاسباتی، تکنیک‌های تحلیلی و رویکردهای الگوریتمی برای جذب اطلاعات جغرافیایی و تعریف مناسب بودن آن برای یک سیستم هدف استفاده می‌کند.

تجزیه و تحلیل فضایی مربوط به نجوم است، جایی که این فرآیند برای مطالعه، کاوش، و درک موقعیت منظومه ستاره‌ای در کیهان بی‌نهایت ما استفاده می‌شود. همچنین بخشی از فرآیند ساخت تراشه است که در آن از «الگوریتم‌های مکان و مسیر» برای توسعه ساختارها و چارچوب‌های سیم‌کشی استفاده می‌شود. جدای از اینها، تحلیل فضایی در مراقبت های بهداشتی، کشاورزی، مدیریت اکوسیستم شهری، هشدار و بازیابی بلایا، مدل سازی زنجیره تامین و لجستیک و چندین زمینه دیگر بسیار مهم است.

اساساً، تحلیل فضایی بینش هایی را از داده های مکانی به دست می آورد که نمایش عددی هر موجود فیزیکی در یک سیستم مختصات جغرافیایی را ارائه می دهد . به عنوان واحد فضایی نقشه عمل می کند. داده های مکانی به دو نوع اساسی هندسی و جغرافیایی طبقه بندی می شوند.

داده های هندسی اطلاعات مکانی را بر روی سطوح دو بعدی نگاشت می کند. در مقابل، داده‌های جغرافیایی نشان‌دهنده طول و عرض جغرافیایی یک موجودیت یا مکان روی یک کره قرار می‌گیرند، جایی که کره نشان‌دهنده زمین است. به عنوان مثال، Google Maps برنامه‌ای است که از داده‌های دو بعدی برای ارائه مسیرهای ناوبری به کاربران خود استفاده می‌کند، در حالی که دستگاه‌های GPS اطلاعات جغرافیایی دقیقی را به ما می‌دهند.

جدای از اینها، ارجاع جغرافیایی و ژئوکدینگ از دیگر جنبه های حیاتی تحلیل جغرافیایی هستند. ارجاع جغرافیایی سطح زمین را با اختصاص مختصات داده به بردارها یا شطرنجی مدل‌سازی می‌کند، در حالی که کدگذاری جغرافیایی آدرس‌های دقیقی مانند ایالات، کشورها و غیره را در سطح سیاره نشان می‌دهد.

داده های فضایی

داده های مکانی را می توان در قالب های مختلفی از جمله برداری و شطرنجی بیان کرد. بردارها به صورت گرافیکی دنیای واقعی را از طریق نقاط، خطوط و چندضلعی ها نشان می دهند. با کمک نقاط می توان خطوطی ایجاد کرد که باعث ایجاد فضاهای محصور به شکل چندضلعی می شود. این نوع داده های برداری امکان نقشه برداری گرافیکی از اجسام فیزیکی موجود در سطح زمین را فراهم می کند. داده ها در shapefiles (.shp) نگهداری می شوند.

از سوی دیگر، شطرنجی به داده ها یک نمایش شبکه پیکسلی می دهد، که در آن هر پیکسل اطلاعات خاصی مانند رنگ، واحد اندازه گیری و غیره را منعکس می کند. به طور متعارف، شطرنجی به معنای تصویرسازی است. با این حال، در زمینه تحلیل فضایی، به عکس‌های هوایی یا تصاویر ماهواره‌ای اطلاق می‌شود که به «عکس‌های اورتوفوگراف» معروف هستند.

جدا از بردار و شطرنجی، داده‌های غیر مکانی با ویژگی‌ها نشان داده می‌شوند. این به اضافه کردن اطلاعات به داده های مکانی، به عنوان مثال، تصاویر، نقشه ها یا اطلاعات اضافی اشاره دارد که به داده های مکانی شی مورد بررسی ارزش می بخشد.

اهمیت تحلیل فضایی

تحلیل فضایی چیزی بیش از نقشه برداری از اشیاء فیزیکی است. از آنجایی که اطلاعات مکانی از چندین منبع جمع آوری می شود، تصمیم گیرندگان می توانند از نسخه تلفیقی این داده های مکانی برای انجام اقدامات بر اساس نیاز استفاده کنند. به عنوان مثال، تجزیه و تحلیل فضایی می تواند به مدیریت ترافیک در یک محیط شهری کمک کند، در نتیجه به مقامات اجازه می دهد تا گام هایی را در جهت ساخت شهرهای تاب آور بردارند.

این فناوری همچنین می تواند به کاربران اجازه دهد تا پیشرفت جغرافیایی بیماری را بررسی کرده و از این طریق در تلاش برای کنترل شیوع آن سرمایه گذاری کنند. علاوه بر این، سازمان‌های دولتی می‌توانند از داده‌های مکانی برای نقشه‌برداری استراتژی‌های واکسیناسیون برای یک منطقه جغرافیایی در طول یک بیماری همه‌گیر مرگبار، مانند COVID-19 استفاده کنند.

امروزه، در این دنیای مدرن، تحلیل فضایی به بخشی ضروری از روال روزمره ما تبدیل شده است. از رزرو تاکسی در یک برنامه، ردیابی تجارت الکترونیک یا تحویل غذا گرفته تا دسترسی به GPS برای سفر از یک مکان به مکان دیگر، تحلیل فضایی اکنون به عنوان یک فناوری فراگیر مشاهده می شود.

اگرچه داده‌های مکانی مانند تصاویر ماهواره‌ای برای مدت طولانی وجود داشته است، فیلتر کردن حجم وسیعی از داده‌ها برای تولید اطلاعات قابل استفاده کاملاً یک کار بوده است. با این حال، با توجه به هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشینی (ML)، تجزیه و تحلیل فضایی به طور قابل توجهی در دسترس قرار گرفته است و باعث افزایش سود برای مشاغل و نجات جان افراد می شود.

تحلیل فضایی چگونه کار می کند؟

تجزیه و تحلیل مکانی یکی از اجزای حیاتی سیستم اطلاعات جغرافیایی (GIS) است. در درجه اول برای تعیین امکان سنجی یک مکان برای سیستم های خاص یا پیش بینی آب و هوا برای یک منطقه جغرافیایی خاص استفاده می شود. این به کاربران اجازه می دهد تا مشکلات را مدل کنند و راه حل های جامعی را پیدا کنند که دارای ویژگی های جغرافیایی مرتبط با آنها باشد.

بیایید کار تجزیه و تحلیل فضایی را با جزئیات درک کنیم:

1. جمع آوری داده ها

جمع آوری داده ها برای فرآیند تحلیل فضایی اساسی است. این شامل جمع آوری داده ها از منابع مختلف، از جمله دستگاه های سنجش از راه دور مانند LiDAR (تشخیص نور و محدوده) و سیستم های هوابرد است.

داده های به دست آمده توسط چنین دستگاه هایی برای ساختن نقشه هایی استفاده می شود که توزیع جغرافیایی موجودیت های مورد بررسی را نشان می دهد، به عنوان مثال، نقشه ای که دما را برای مناطق مختلف نشان می دهد. داده ها، در این مورد، شامل تصاویر با وضوح بالا یا عکس های گرفته شده توسط ماهواره ها یا سیستم های هوایی است.

2. تجزیه و تحلیل داده ها

در مرحله دوم، داده های جمع آوری شده با استفاده از راه حل های AI و ML برای استخراج نتایج تجزیه و تحلیل می شوند. علاوه بر این، می توان مدل های ML را برای تشخیص اشیاء یا ساختارها در یک منطقه که میلیون ها تصویر تجزیه و تحلیل می کنند، آموزش داد.

به عنوان مثال، اشیاء می توانند شامل دانشکده ها، زمین های بازی، مناطق ترافیکی، مناطق مسکونی و غیره باشند. علاوه بر این، می توان از ابزارهای تجسم برای برجسته کردن اشیاء مختلف با رنگ ها، شکل ها یا حاشیه نویسی های مختلف استفاده کرد. چنین ابزارهایی فرآیند شناسایی اشیا را در تکه های بزرگ داده آسان می کنند.

3. ارائه داده ها

ارائه داده‌های پس از تجزیه و تحلیل می‌تواند زمان‌بر باشد، زیرا باید عناصر مهمی را که یافته‌ها را آشکار می‌کنند برجسته کرد. چنین وظایفی با ابزارهای تجسم داده‌ها که از جداول، نمودارها و نمودارها برای ارائه داده‌های مرتبط و برقراری ارتباط با ذینفعان مربوطه استفاده می‌کنند، آسان‌تر می‌شوند.

علاوه بر این، ابزارهای تجسم سه بعدی متغیرهایی را به داده های دو بعدی اضافه می کنند و چشم انداز بهتری ارائه می دهند. چنین شیوه‌هایی استراتژی‌های برنامه‌ریزی و پیاده‌سازی را بهینه می‌کنند، که منجر به راه‌حل‌های بهتر برای مسائل مدل‌سازی شده می‌شود.

تحلیل فضایی از این سه مرحله برای تجزیه و تحلیل و تجمیع داده ها برای حل مسائل پیچیده استفاده می کند. بیایید به برخی از قابلیت‌های حیاتی گردش‌های کاری تحلیل فضایی نگاه کنیم:

1. در جستجوی جغرافیایی کمک می کند

تجزیه و تحلیل فضایی به فرد اجازه می دهد تا داده های خاص را روی نقشه هایی که از طریق واسط ها به کار گرفته شده اند تجسم کند. کاربر می تواند داده های جغرافیایی مرتبط را از طریق داشبورد با استفاده از عناصری مانند نام شهر، کشور، کد پستی و غیره جستجو کند. با چنین امکانات جستجویی، می توان به راحتی نقاط مورد علاقه در یک منطقه را شناسایی کرد، مانند مدارس در یک منطقه.

2. خوشه بندی مجموعه داده ها

تجزیه و تحلیل فضایی، خوشه‌بندی داده‌ها را امکان‌پذیر می‌کند، که به مقامات کمک می‌کند تا با نگاه کردن به تراکم نقاط داده‌ای پیش‌بینی‌شده، اشتراکات جمعیتی را درک کنند. به عنوان مثال، نهادهای حاکم می توانند از نقشه ها برای درک فاصله بین دو مدرسه در یک منطقه استفاده کنند. می توان از چنین داده هایی برای رمزگشایی استفاده کرد که آیا مناطق خاصی به امکانات مدرسه دسترسی آسان یا بدون دسترسی دارند.

3. نمای جامع داده را ارائه می دهد

با استفاده از رنگ ها، شکل ها و حاشیه نویسی های متنوع، می توان دید پرنده ای از یک منطقه داشت. برای مثال، بیمارستان‌ها، کالج‌ها و تعمیرگاه‌های خودرو را می‌توان به‌طور متفاوتی روی نقشه علامت‌گذاری و حاشیه‌نویسی کرد تا دیدی جامع از داده‌های جغرافیایی ارائه دهد.

4. نقشه برداری بصری را فعال می کند

کاربران می توانند مجموعه داده ها را با استفاده از لایه ها، مانند آنچه در نقشه های حرارتی یا نمودارهای حباب مشاهده می شود، بر روی نقشه ها نمایش دهند. به عنوان مثال، داده های آب و هوا را می توان در لایه های مختلف ارائه کرد، که نقشه برداری بصری را تسهیل می کند.

5. بر نهادهای هدف تاکید می کند

انواع مختلف داده ها را می توان بر روی نمودارهای ساده با ترکیب داده های پیش بینی شده بر روی لایه ها در نقشه ارائه کرد. به عنوان مثال، می توان جمعیت یک منطقه و امکانات درمانگاهی در منطقه مجاور را ترکیب کرد تا مشخص شود که آیا تعداد مناسبی از مراکز بهداشتی برای مردم محله مذکور وجود دارد یا خیر.

بیشتر بخوانید: هوش مصنوعی فوق العاده (AI) چیست؟ تعریف، تهدیدات و روندها

نمونه هایی از تحلیل فضایی

دنیای مدرن و متصل امروزی توسط فناوری‌های پیشرفته‌ای مانند اینترنت همه چیز و اینترنت اشیا هدایت می‌شود که برای عملیات روزمره به شدت به تجزیه و تحلیل فضایی متکی هستند. علاوه بر این، بسیاری از سازمان‌های دولتی و خصوصی از داده‌های مکان خاص برای اجرای موفقیت‌آمیز برنامه‌های رفاه اجتماعی و تضمین رفاه جمعیت منطقه استفاده می‌کنند.

بر اساس گزارش ژوئن 2022 توسط ReportLinker، بازار جهانی خدمات مبتنی بر مکان (LBS) در سال 2021 به 55.92 میلیارد دلار رسید و انتظار می‌رود که در سال 2022 به 70.16 میلیارد دلار برسد. پیش بینی می شود اقتصاد خدمات تا سال 2026 به 114.9 میلیارد دلار رشد کند.

این آمار تنها افزایش شهاب سنگی در استفاده از فناوری تحلیل فضایی را نشان می دهد. رهبران خدمات مبتنی بر مکان عبارتند از غول‌های فناوری مانند اپل، گوگل، اینتل، مایکروسافت، اوراکل و دیگران که همچنان به منابع و تلاش‌های خود برای بهره‌برداری از بازار LBS ادامه می‌دهند.

نمونه هایی از تحلیل فضایی عبارتند از:

1. برنامه ریزی و توسعه شهری

تحلیل فضایی نقش مهمی در برنامه ریزی شهری و فعالیت های توسعه ایفا می کند. بیایید برخی از پروژه هایی را که تحت این موضوع قرار می گیرند، درک کنیم:

• شهرهای تاب آور شهری را توسعه دهید

پیامدهای نامطلوب تغییرات آب و هوایی زندگی شهری را آزار می دهد. مقامات شهری به طور مداوم در تلاش هستند تا راه حل هایی برای به حداقل رساندن تأثیر آن بر ساکنان شهر بیابند. اینجاست که فناوری هایی مانند GIS که اطلاعات مکانی را ارائه می دهد به کمک می آیند. سیاست گذاران می توانند از GIS با در نظر گرفتن هدف پایداری استفاده کنند.

برخی از برنامه های مبتنی بر GIS عبارتند از:

• برنامه‌های جنگل‌زدایی را بر اساس داده‌های تحلیل شده برنامه‌ریزی و استراتژی‌بندی کنید
• انتشار گازهای گلخانه ای صنعتی را پیگیری کنید تا در مورد لزوم استفاده از یک منبع انرژی تجدید پذیر تصمیم گیری کنید
• بررسی افزایش سطح آب دریاها به دلیل عوامل گرمایش جهانی برای اجرای یک برنامه اقدام برای نفی تهدیدها

شرکتی به نام Evergreen در حال تلاش برای توسعه شهرهای سبز و انعطاف پذیر در کانادا با استفاده از هوش مصنوعی است. هدف آن همکاری با شهرداری‌ها و برنامه‌ریزی گام‌هایی برای کاهش اثرات تغییرات آب و هوایی بر شهرهای سراسر کانادا است.

• نظارت بر اثر جزیره گرمایی شهری (UHI) در شهرها

اثر جزیره گرمایی شهری (UHI) به پدیده‌ای اشاره دارد که در آن پوشش گیاهی طبیعی برای ساخت آپارتمان‌ها و سازه‌هایی که تمایل دارند گرما را برای مدت طولانی‌تری حفظ کنند، از بین می‌رود. از آنجایی که این یکی از مشکلات جدی است که بشریت باید با آن مقابله کند، فناوری هایی مانند تجزیه و تحلیل فضایی می توانند کمک کنند. به عنوان مثال، اقداماتی مانند تصاویر ماهواره‌ای جمع‌آوری‌شده از طریق برنامه Landsat، سنجش از دور حرارتی، و مطالعات مشاهده‌ای میدانی می‌توانند به درک بهتری از چگونگی اثر UHI باعث ایجاد یک الگوی فضایی خاص کمک کنند. می توان علت اثر UHI را شناسایی کرد و اقدام مناسب را انجام داد.

• کیفیت زندگی را تعیین کنید

داده‌های مکانی جغرافیایی به فرد امکان می‌دهد الگوی داده‌ای را که می‌تواند کیفیت زندگی اجتماعی-اقتصادی زندگی مردم یک منطقه را آشکار کند، شناسایی کند. به عنوان مثال، الگوهای فضایی می توانند حضور بیمارستان ها، مدارس، ادارات دولتی و غیره را در یک منطقه برجسته کنند. توزیع یکنواخت چنین زیرساختی نشان می دهد که این منطقه از تمام امکانات لازم برای داشتن یک کیفیت خوب زندگی برخوردار است. 

کاربران می توانند داده های ماهواره ای را با استفاده از تکنیک های یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق پردازش کنند . داده های تجزیه و تحلیل شده می تواند بینش هایی را در مورد رابطه بین عواملی مانند فقر، سواد، آموزش، مراقبت های بهداشتی و غیره ارائه دهد.

• تجزیه و تحلیل جریان ترافیک

جریان ترافیک و ازدحام را می توان برای آشکار کردن اشکالات در یک سیستم حمل و نقل مدل کرد. با تصویربرداری فضایی، جاده هایی که با ازدحام دائمی مواجه هستند و بیش از حد ظرفیت هستند را می توان شناسایی کرد. علاوه بر این، مشاهده می‌شود که افراد با درآمد پایین عموماً وسایل نقلیه مستقلی ندارند، بنابراین در حمل و نقل برای این گروه‌ها مشکل ایجاد می‌شود.

علاوه بر این، بدون امکانات حمل و نقل عمومی مناسب ، آنها بیشتر معلول می شوند زیرا دسترسی به مکان های شغلی یا سایر امکانات را دشوارتر می کند. بنابراین، تجزیه و تحلیل فضایی به شناسایی تمام این حفره‌ها در مناطق شهری کمک می‌کند و مقامات را قادر می‌سازد تا اقدامات اصلاحی فوری انجام دهند.

2. مدیریت بهداشت عمومی

تجزیه و تحلیل فضایی توسط مقامات مختلف بهداشتی و دولتی برای مدیریت سلامت عمومی استفاده می شود.

• گسترش بیماری نقشه

یافته‌های ماهواره‌ای برای پیش‌بینی شیوع بیماری در مناطق بسیار مهم هستند. چنین الگوهای داده های مکانی به سیاست گذاران اجازه می دهد تا با انجام اقدامات پیشگیرانه، شیوع بیماری را کنترل کنند.

علاوه بر این، می توان متغیرهای آب و هوا مانند بارندگی یا دما را با داده های بیماری ترکیب کرد تا تأثیر آب و هوا بر گسترش یا شیوع بیماری در مناطق مختلف را بهتر درک کند. به طور معمول، در مورد بیماری های منتقله از آب، دما و وجود توده های آبی مانند دریاچه ها و رودخانه ها در مجاورت آن برای درک پیشرفت بیماری بسیار مهم است.

برنامه جهانی پشه (WMP) یکی از این ابتکارات است که توسط یک واحد غیرانتفاعی اجرا می شود که با جوامع محلی برای کاهش شیوع بیماری های منتقله از طریق پشه همکاری می کند. این برنامه از یادگیری ماشین و فناوری تحلیل فضایی برای عملیات خود استفاده می کند.

• تجزیه و تحلیل تاسیسات بهداشتی و بهداشتی

با تجزیه و تحلیل فضایی می توان مناطقی را با دسترسی مستقیم به تأسیسات بهداشتی نقشه برداری کرد. این می تواند شامل نقشه برداری از سیستم های جمع آوری فاضلاب، ایستگاه های پمپاژ آب و تصفیه خانه های زباله در محدوده جغرافیایی باشد. داده ها می توانند جمعیتی را که چنین خدماتی در اختیار دارند نشان دهد. علاوه بر این، مقامات ذیربط می توانند از چنین اطلاعات مکانی برای ایده پردازی و اجرای خدمات بهداشتی اضافی هر جا که برای رفاه جامعه لازم باشد استفاده کنند.

به همین ترتیب، مقامات می توانند امکانات بهداشتی مانند کلینیک ها و بیمارستان ها را از طریق سیستم های GIS نقشه برداری کنند. داده ها می توانند جمعیتی را که به این خدمات مراقبت های بهداشتی دسترسی ندارند، شناسایی کنند. بسته به نیاز، مقامات مربوطه می توانند برنامه های مراقبت های بهداشتی را با استفاده از نقشه های فضایی برنامه ریزی کنند.

• نقشه آمار واکسیناسیون

همه‌گیری COVID-19 یکی از مهم‌ترین چالش‌های جهان و حتی بیشتر از آن بخش مراقبت‌های بهداشتی بوده است، زیرا واکسیناسیون افراد تنها راه برون رفت از این مشکل بود. اما چگونه می توان چنین برنامه های واکسیناسیونی را پیگیری کرد؟ دولت ها می توانند با استفاده از فناوری های GIS این سناریو را به خوبی مدیریت کنند. آنها می توانند توزیع واکسن را با تجزیه و تحلیل فضایی ردیابی کنند و از پوشش یکنواخت در اطراف منطقه اطمینان حاصل کنند. بنابراین، تجزیه و تحلیل فضایی کلید چنین برنامه های واکسیناسیون در مقیاس وسیع است.

3. کشاورزی و کشاورزی

در کشاورزی، تجزیه و تحلیل مکانی امکان نظارت بر محصول، پیش بینی عملکرد محصول، تجزیه و تحلیل خاک و غیره را فراهم می کند.

بیایید به هر مورد استفاده با جزئیات نگاه کنیم:

• نظارت بر محصول

بهره وری محصول از متغیرهای متعددی مانند آب و هوا، مواد مغذی خاک، نور خورشید و غیره به طور هماهنگ با یکدیگر کار می کنند. این عوامل در مناطق جغرافیایی متفاوت است. نظارت بر محصول با گرفتن داده های GIS از طریق سنجش از دور بهتر تسهیل می شود. همچنین به ردیابی عملکرد محصول، توزیع و تغییرات محیطی که بر عملکرد محصول تأثیر می گذارد کمک می کند.

• پیش بینی عملکرد محصول

از آنجایی که تغییرات آب و هوایی همچنان جهان را آزار می دهد، تولید محصولات زراعی نیز به طور قابل توجهی آسیب دیده است. کشاورزان می توانند پیش بینی عملکرد محصول را از طریق تصاویر ماهواره ای که داده های آب و هوا (باد، دما، فشار هوا) را همراه با شرایط خاک نشان می دهد، بهتر مطالعه کنند. علاوه بر این، بر اساس داده های تصاویر ماهواره ای می توان احتمال هرگونه حمله آفت بالقوه را تعیین کرد. وقتی همه این عوامل با هم ترکیب شوند، می توانند به تعیین زمان مناسب برای برداشت محصول و سایر فرآیندهای مرتبط کمک کنند.

• حیوانات مزرعه را زیر نظر بگیرید

حیوانات مزرعه برای یک مجموعه کشاورزی حیاتی هستند. گاوهای آزادانه را می توان با تجزیه و تحلیل فضایی کنترل کرد. علاوه بر این، تحقیقات دام نشان داده است که چنین حیواناتی متان تولید می کنند که مسئول گرم شدن کره زمین است. علاوه بر این، دام نیز با انتشار نیتروژن، خاک مزرعه را آلوده می کند. سپس خاک با توده های آبی مانند رودخانه ها مخلوط می شود و آنها را به میزان قابل توجهی آلوده می کند. با در نظر گرفتن چنین تأثیرات زیست محیطی، می توان از ابزارهای GIS برای بررسی آسیب های وارده به اکوسیستم طبیعی در مکان هایی که دام ها در آن تردد می کنند، استفاده کرد.

• تجزیه و تحلیل عناصر غذایی خاک

مواد مغذی خاک برای انجام فرآیندهای کشاورزی موفق حیاتی هستند. با تجزیه و تحلیل مکانی و ابزارهای GPS، نظارت بر مزرعه آسان شده است. متخصصان خاک می توانند داده های مکانی را برای تعیین ویژگی های خاک مانند سطح pH، محتوای نیتروژن و سایر متغیرها تجزیه و تحلیل کنند. تجزیه و تحلیل جغرافیایی، همراه با روش های درون یابی مانند درون یابی خطی، به تعیین مقادیر ناشناخته بین مقادیر شناخته شده کمک می کند و در نتیجه تنوع مکانی در ویژگی های خاک را آشکار می کند.

این اطلاعات به مقامات مربوطه اجازه می دهد تا اقداماتی را اجرا کنند که مواد مغذی خاک را احیا می کند و به مدیریت بهتر خاک کمک می کند. بسته به محتوای غذایی آن، کشاورزان همچنین می توانند برای افزودن کودهای مناسب به خاک برنامه ریزی کنند.

بردن

تجزیه و تحلیل فضایی به بخشی اجتناب ناپذیر از چندین صنعت در سراسر رشته ها، از جمله مراقبت های بهداشتی، نجوم، بانکداری، جنگلداری، زنجیره تامین، موسسات دولتی و غیردولتی و بسیاری دیگر تبدیل شده است. آژانس های ملی و دولتی از الگوریتم های فضایی پیچیده برای تجزیه و تحلیل اطلاعات جغرافیایی و برنامه ریزی استراتژی ها برای اجرای برنامه ها استفاده می کنند. علاوه بر این، این رویکرد مبتنی بر داده تضمین می‌کند که چنین برنامه‌هایی با موفقیت تکمیل می‌شوند، که وقتی به رفاه عمومی مربوط می‌شود بسیار مهم است.

فن‌آوری تحلیل فضایی به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا برنامه‌های ثابتی را تنظیم کنند که امور مالی کلی آنها را بهینه می‌کند و اطمینان حاصل می‌کند که برنامه‌ها به نفع توده‌ها هستند.