Spatial analysis
স্থানিক বিশ্লেষণ হল যে কোনও আনুষ্ঠানিক কৌশল যা তাদের ভূতাত্ত্বিক, জ্যামিতিক বা ভৌগলিক বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করে সত্তাগুলি অধ্যয়ন করে। স্থানিক বিশ্লেষণে বিভিন্ন বিশ্লেষণাত্মক পদ্ধতি, বিশেষ করে স্থানিক পরিসংখ্যান ব্যবহার করে বিভিন্ন কৌশল অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। এটি জ্যোতির্বিজ্ঞানের মতো বৈচিত্র্যময় ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা যেতে পারে, মহাবিশ্বে ছায়াপথের স্থাপনার অধ্যয়নের সাথে, বা জটিল তারের কাঠামো তৈরি করতে "স্থান এবং পথ" অ্যালগরিদম ব্যবহার করে চিপ ফ্যাব্রিকেশন ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের জন্য। আরও সীমাবদ্ধ অর্থে, স্থানিক বিশ্লেষণ হল ভূস্থানিক বিশ্লেষণ, মানব স্কেলের কাঠামোগুলিতে প্রয়োগ করা কৌশল, বিশেষত ভৌগলিক তথ্যের বিশ্লেষণে। ট্রান্সক্রিপ্টোমিক্সের তথ্যের মতো এটি জিনোমিক্সের ক্ষেত্রেও প্রয়োগ করা যেতে পারে। স্থানিক বিশ্লেষণে জটিল সমস্যা দেখা দেয়, যার মধ্যে অনেকগুলি স্পষ্টভাবে সংজ্ঞায়িত বা সম্পূর্ণরূপে সমাধান করা হয় না, তবে বর্তমান গবেষণার ভিত্তি গঠন করে। এগুলির মধ্যে সবচেয়ে মৌলিক হল অধ্যয়নরত সত্তাগুলির স্থানিক অবস্থান নির্ধারণের সমস্যা। গবেষণার বিভিন্ন ক্ষেত্র, বিভিন্ন মৌলিক পন্থা যা বেছে নেওয়া যেতে পারে এবং তথ্যের বিভিন্ন রূপের কারণে স্থানিক বিশ্লেষণের কৌশলগুলির শ্রেণিবিন্যাস করা কঠিন। মানচিত্রাঙ্কন এবং জরিপের প্রাথমিক প্রচেষ্টা দিয়ে স্থানিক বিশ্লেষণ শুরু হয়। মিশরে ভূমি জরিপ কমপক্ষে 1,400 খ্রিষ্টপূর্বাব্দে ফিরে যায়ঃ করযোগ্য জমির আকার পরিমাপ দড়ি এবং প্লাম্ব ববস দিয়ে পরিমাপ করা হয়েছিল। অনেক ক্ষেত্র এর আধুনিক রূপের উত্থানে অবদান রেখেছে। জীববিজ্ঞান বিশ্বব্যাপী উদ্ভিদ বিতরণ এবং স্থানীয় উদ্ভিদ অবস্থানের উদ্ভিদবিজ্ঞান অধ্যয়ন, প্রাণী চলাচলের নৈতিক অধ্যয়ন, গাছপালা ব্লকের প্রাকৃতিক দৃশ্য পরিবেশগত অধ্যয়ন, স্থানিক জনসংখ্যার গতিবিদ্যার পরিবেশগত অধ্যয়ন এবং জৈব ভূগোল অধ্যয়নের মাধ্যমে অবদান রেখেছে। এপিডেমিওলজি রোগের ম্যাপিংয়ের প্রাথমিক কাজে অবদান রেখেছিল, বিশেষত জন স্নোয়ের কলেরার প্রাদুর্ভাবের ম্যাপিংয়ের কাজ, রোগের বিস্তারের ম্যাপিংয়ের গবেষণা এবং স্বাস্থ্যসেবা সরবরাহের জন্য অবস্থান অধ্যয়নের সাথে। স্থানিক পরিসংখ্যানে কাজের মাধ্যমে পরিসংখ্যান ব্যাপক অবদান রেখেছে। স্থানিক অর্থনীতির মাধ্যমে অর্থনীতি উল্লেখযোগ্য অবদান রেখেছে। আধুনিক বিশ্লেষণাত্মক টুলবক্সে ভৌগলিক সফ্টওয়্যারের গুরুত্বের কারণে বর্তমানে ভৌগোলিক তথ্য ব্যবস্থা একটি প্রধান অবদানকারী। রিমোট সেন্সিং মরফোমেট্রিক এবং ক্লাস্টারিং বিশ্লেষণে ব্যাপক অবদান রেখেছে। কম্পিউটার বিজ্ঞান অ্যালগরিদম অধ্যয়নের মাধ্যমে ব্যাপক অবদান রেখেছে, বিশেষ করে গণনামূলক জ্যামিতিতে। গণিত বিশ্লেষণের জন্য এবং স্থানিক রাজ্যের জটিলতা প্রকাশ করার জন্য মৌলিক সরঞ্জাম সরবরাহ করে চলেছে, উদাহরণস্বরূপ, ফ্র্যাক্টাল এবং স্কেল ইনভ্যারিয়েন্সের উপর সাম্প্রতিক কাজের সাথে। বৈজ্ঞানিক মডেলিং নতুন পদ্ধতির জন্য একটি দরকারী কাঠামো প্রদান করে। মৌলিক সমস্যাগুলি স্থানিক বিশ্লেষণ তার অধ্যয়নের উদ্দেশ্যগুলির সংজ্ঞায়, ব্যবহার করার জন্য বিশ্লেষণমূলক ক্রিয়াকলাপগুলির নির্মাণে, বিশ্লেষণের জন্য কম্পিউটারের ব্যবহারে, জ্ঞাত বিশ্লেষণগুলির সীমাবদ্ধতা এবং বিশেষত্বগুলিতে এবং বিশ্লেষণাত্মক ফলাফলের উপস্থাপনায় অনেক মৌলিক সমস্যার মুখোমুখি হয়। এই বিষয়গুলির মধ্যে অনেকগুলিই আধুনিক গবেষণার সক্রিয় বিষয়। সাধারণ ত্রুটিগুলি প্রায়শই স্থানিক বিশ্লেষণে দেখা দেয়, কিছু স্থানের গণিতের কারণে, কিছু নির্দিষ্ট উপায়ে ডেটা স্থানিকভাবে উপস্থাপনের কারণে, কিছু উপলব্ধ সরঞ্জামগুলির কারণে। আদমশুমারির তথ্য, কারণ এটি স্থানীয় ইউনিটগুলিতে তথ্য একত্রিত করে ব্যক্তিগত গোপনীয়তা রক্ষা করে, বেশ কয়েকটি পরিসংখ্যানগত সমস্যা উত্থাপন করে। উপকূলরেখার ফ্র্যাক্টাল প্রকৃতি এর দৈর্ঘ্যের সুনির্দিষ্ট পরিমাপকে অসম্ভব না হলেও কঠিন করে তোলে। একটি কম্পিউটার সফ্টওয়্যার উপকূলরেখার বক্ররেখার সাথে সোজা লাইন ফিট করে, সহজেই এটি সংজ্ঞায়িত করে এমন লাইনের দৈর্ঘ্য গণনা করতে পারে। তবে এই সরলরেখার বাস্তব জগতে কোনও অন্তর্নিহিত অর্থ থাকতে পারে না, যেমনটি ব্রিটেনের উপকূলরেখার ক্ষেত্রে দেখানো হয়েছিল। উপস্থাপনার মাধ্যম হিসাবে মানচিত্রের শক্তির কারণে এই সমস্যাগুলি স্থানিক বিশ্লেষণে একটি চ্যালেঞ্জের প্রতিনিধিত্ব করে। যখন ফলাফলগুলি মানচিত্র হিসাবে উপস্থাপন করা হয়, তখন উপস্থাপনাটি স্থানিক তথ্যগুলিকে একত্রিত করে যা সাধারণত বিশ্লেষণাত্মক ফলাফলের সাথে সঠিক হয় যা ভুল হতে পারে, যার ফলে এমন ধারণা তৈরি হয় যে বিশ্লেষণাত্মক ফলাফলগুলি তথ্যের তুলনায় আরও সঠিক। আনুষ্ঠানিক সমস্যা সীমানা সমস্যা পরিবর্তনযোগ্য আঞ্চলিক একক সমস্যা পরিবর্তনযোগ্য অস্থায়ী একক সমস্যা প্রতিবেশী প্রভাব গড় সমস্যা ভ্রমণকারী বিক্রেতা সমস্যা অনিশ্চিত ভৌগলিক প্রসঙ্গ সমস্যা ওয়েবার সমস্যা স্থানিক বৈশিষ্ট্য একটি সত্তার স্থানিক উপস্থিতির সংজ্ঞা সম্ভাব্য বিশ্লেষণকে সীমাবদ্ধ করে যা সেই সত্তার উপর প্রয়োগ করা যেতে পারে এবং চূড়ান্ত সিদ্ধান্তে পৌঁছাতে পারে। যদিও এই বৈশিষ্ট্যটি সমস্ত বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে মৌলিকভাবে সত্য, তবে স্থানিক বিশ্লেষণে এটি বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ কারণ সত্তাগুলিকে সংজ্ঞায়িত ও অধ্যয়নের সরঞ্জামগুলি অধ্যয়নরত সত্তাগুলির নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যকে সমর্থন করে। পরিসংখ্যানগত কৌশলগুলি বস্তুর স্থানিক সংজ্ঞাকে পয়েন্ট হিসাবে সমর্থন করে কারণ খুব কম পরিসংখ্যানগত কৌশল রয়েছে যা সরাসরি লাইন, এলাকা বা আয়তনের উপাদানগুলিতে কাজ করে। কম্পিউটার সরঞ্জামগুলি বস্তুর স্থানিক সংজ্ঞাকে সমজাতীয় এবং পৃথক উপাদান হিসাবে সমর্থন করে কারণ সীমিত সংখ্যক ডাটাবেস উপাদান এবং গণনামূলক কাঠামো উপলব্ধ এবং সহজেই এই আদিম কাঠামো তৈরি করা যেতে পারে। স্থানিক নির্ভরতা হল পরিবর্তনশীল মানগুলির (স্থানের উপর সংজ্ঞায়িত থিমগুলির জন্য, যেমন বৃষ্টিপাত) বা অবস্থানগুলির (শহরগুলির মতো বস্তু হিসাবে সংজ্ঞায়িত থিমগুলির জন্য) স্থানিক সম্পর্ক। স্থানিক নির্ভরশীলতাকে এলোমেলো চলকের সংগ্রহে পরিসংখ্যানগত নির্ভরতার অস্তিত্ব হিসাবে পরিমাপ করা হয়, যার প্রতিটি একটি ভিন্ন ভৌগলিক অবস্থানের সাথে যুক্ত। প্রয়োগগুলিতে স্থানিক নির্ভরতা গুরুত্বপূর্ণ যেখানে কোনও নমুনায় অন্তর্ভুক্ত করা হয়নি এমন অবস্থানগুলিতে র্যান্ডম ভেরিয়েবলের সংশ্লিষ্ট সেটের অস্তিত্বকে অনুমান করা যুক্তিসঙ্গত। এইভাবে বৃষ্টিপাতের পরিমাপ বিভিন্ন স্থানে করা যেতে পারে, এবং এই ধরনের পরিমাপকে এলোমেলো পরিবর্তনশীলের ফলাফল হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে, তবে বৃষ্টিপাত স্পষ্টভাবে অন্যান্য স্থানে ঘটে এবং আবার এলোমেলো হবে। যেহেতু বৃষ্টিপাত স্বয়ংক্রিয় সম্পর্কের বৈশিষ্ট্য প্রদর্শন করে, তাই পরিমাপ করা অবস্থানের কাছাকাছি স্থানে বৃষ্টিপাতের পরিমাণ অনুমান করতে স্থানিক আন্তঃবিন্যাস কৌশল ব্যবহার করা যেতে পারে। অন্যান্য ধরনের পরিসংখ্যানগত নির্ভরতার মতো, স্থানিক নির্ভরতার উপস্থিতি সাধারণত একটি নমুনা থেকে গড় মূল্যের অনুমানের দিকে পরিচালিত করে যা নমুনাগুলি স্বাধীন হওয়ার তুলনায় কম নির্ভুল ছিল, যদিও নেতিবাচক নির্ভরতা বিদ্যমান থাকলে একটি নমুনা গড় স্বাধীন ক্ষেত্রে তুলনায় ভাল হতে পারে। সামগ্রিক গড় অনুমানের তুলনায় একটি ভিন্ন সমস্যা হল স্থানিক ইন্টারপোলেশনঃ এখানে সমস্যাটি হল পরিমাপ করা হয় এমন জায়গাগুলির মধ্যবর্তী স্থানে চলকগুলির অবলোকন করা এলোমেলো ফলাফলগুলি অনুমান করা, যার উপর পর্যবেক্ষিত এবং অবলোকন করা এলোমেলো চলকগুলির মধ্যে স্থানিক নির্ভরতা রয়েছে। স্থানিক নির্ভরতা অন্বেষণের সরঞ্জামগুলির মধ্যে রয়েছেঃ স্থানিক পারস্পরিক সম্পর্ক, স্থানিক কোভ্যারিয়েন্স ফাংশন এবং সেমিভেরিওগ্রাম। স্থানিক ইন্টারপোলেশন পদ্ধতির মধ্যে রয়েছে ক্রিজিং, যা এক ধরনের সর্বোত্তম রৈখিক নিরপেক্ষ ভবিষ্যদ্বাণী। স্থানিক নির্ভরতার বিষয়টি ভূ-পরিসংখ্যানবিদ্যা এবং স্থানিক বিশ্লেষণের জন্য গুরুত্বপূর্ণ। স্থানিক স্ব-সম্পর্ক স্থানিক নির্ভরতা হল ভৌগলিক স্থানের মধ্যে বৈশিষ্ট্যগুলির সহ-বৈচিত্র্যঃ নিকটবর্তী অবস্থানে বৈশিষ্ট্যগুলি ইতিবাচক বা নেতিবাচকভাবে পরস্পর সম্পর্কিত বলে মনে হয়। স্থানিক নির্ভরতা পরিসংখ্যানে স্থানিক স্ব-সম্পর্ক সমস্যার দিকে পরিচালিত করে কারণ, সাময়িক স্ব-সম্পর্কের মতো, এটি মানগত পরিসংখ্যানগত কৌশলগুলিকে লঙ্ঘন করে যা পর্যবেক্ষণের মধ্যে স্বাধীনতা ধরে নেয়। উদাহরণস্বরূপ, প্রতিগমন বিশ্লেষণ যা স্থানিক নির্ভরতার জন্য ক্ষতিপূরণ দেয় না তার অস্থিতিশীল পরামিতি অনুমান থাকতে পারে এবং অবিশ্বস্ত তাৎপর্য পরীক্ষা হতে পারে। স্থানিক রিগ্রেশন মডেলগুলি (নীচে দেখুন) এই সম্পর্কগুলিকে ধারণ করে এবং এই দুর্বলতাগুলিতে ভুগছে না। স্থানিক নির্ভরশীলতাকে সংশোধন করার পরিবর্তে তথ্যের উৎস হিসাবে দেখাও উপযুক্ত। অবস্থানগত প্রভাবগুলি স্থানিক বৈচিত্র্য বা ভৌগলিক স্থানের অবস্থানের ক্ষেত্রে কোনও প্রক্রিয়ার আপাত বৈচিত্র্য হিসাবেও প্রকাশ পায়। যদি কোনও স্থান অভিন্ন এবং সীমাহীন না হয়, তবে প্রতিটি অবস্থানের অন্যান্য অবস্থানের তুলনায় কিছুটা স্বতন্ত্রতা থাকবে। এটি স্থানিক নির্ভরতার সম্পর্ক এবং তাই স্থানিক প্রক্রিয়াকে প্রভাবিত করে। স্থানিক বৈচিত্র্যের অর্থ হল যে সমগ্র ব্যবস্থার জন্য আনুমানিক সামগ্রিক পরামিতিগুলি কোনও নির্দিষ্ট স্থানে প্রক্রিয়াটি পর্যাপ্তভাবে বর্ণনা করতে পারে না। স্পেসিয়াল অ্যাসোসিয়েশন হল সেই মাত্রা যেখানে জিনিসগুলি একইভাবে স্থানের মধ্যে সাজানো থাকে। দুটি ঘটনার বণ্টনের ধরণ বিশ্লেষণ মানচিত্রের আচ্ছাদন দ্বারা করা হয়। যদি বিতরণগুলি একই রকম হয়, তবে স্থানিক সংযোগটি শক্তিশালী এবং তদ্বিপরীত। একটি ভৌগোলিক তথ্য ব্যবস্থায়, বিশ্লেষণ পরিমাণগতভাবে করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, সঙ্গতিপূর্ণ স্থানে পর্যবেক্ষণের একটি সেট (বিন্দু হিসাবে বা রাস্টার কোষ থেকে নিষ্কাশিত) প্রতিগমন বিশ্লেষণের মাধ্যমে ছেদ এবং পরীক্ষা করা যেতে পারে। স্থানিক স্ব-সম্পর্কের মতো, এটি স্থানিক ভবিষ্যদ্বাণীর জন্য একটি দরকারী হাতিয়ার হতে পারে। স্থানিক মডেলেঙে, স্থানিক সংযোগের ধারণাটি ভৌগলিক ক্ষেত্রের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি রিগ্রেশন সমীকরণে কোভারিয়েট ব্যবহার করার অনুমতি দেয় এবং এইভাবে একটি মানচিত্র তৈরি করে। স্থানিক সংযোগের দ্বিতীয় মাত্রা (এস. ডি. এ) নমুনার বাইরের অবস্থানে ভৌগলিক তথ্য উত্তোলনের মাধ্যমে স্থানিক চলকের মধ্যে সম্পর্ক প্রকাশ করে। এসডিএ কার্যকরভাবে স্পেসিয়াল অ্যাসোসিয়েশনের (এফডিএ) প্রথম মাত্রার পদ্ধতিতে নমুনা অবস্থানের বাইরে অনুপস্থিত ভৌগলিক তথ্য ব্যবহার করে, যা নমুনা অবস্থানে পর্যবেক্ষণ ব্যবহার করে স্পেসিয়াল অ্যাসোসিয়েশন অন্বেষণ করে। স্থানিক বিশ্লেষণে স্কেলিং স্থানিক পরিমাপ স্কেল একটি স্থায়ী সমস্যা; আরও বিস্তারিতভাবে পরিবর্তনযোগ্য আঞ্চলিক একক সমস্যা (এম. এ. ইউ. পি) বিষয় এন্ট্রিতে পাওয়া যায়। ল্যান্ডস্কেপ ইকোলজিস্টরা বাস্তুতন্ত্রের দিকগুলির জন্য স্কেল অপরিবর্তনীয় মেট্রিকগুলির একটি সিরিজ তৈরি করেছেন যা ফ্র্যাক্টাল প্রকৃতির। আরও সাধারণ ভাষায়, স্থানিক পরিসংখ্যানের জন্য বিশ্লেষণের কোনও স্কেল স্বাধীন পদ্ধতির উপর ব্যাপকভাবে একমত নয়। নির্ভরশীলতা এবং বৈচিত্র্যের সাপেক্ষে বিশ্বস্তভাবে ঘটনাগুলি পরিমাপের জন্য ভৌগলিক স্থানে সীমিত সংখ্যক অবস্থান নির্ধারণ করা স্থানিক নমুনা সংগ্রহের সাথে জড়িত। নির্ভরতা থেকে বোঝা যায় যে যেহেতু একটি অবস্থান অন্য অবস্থানের মূল্যের পূর্বাভাস দিতে পারে, তাই আমাদের উভয় স্থানে পর্যবেক্ষণের প্রয়োজন নেই। কিন্তু বৈচিত্র্য থেকে বোঝা যায় যে এই সম্পর্কটি স্থান জুড়ে পরিবর্তিত হতে পারে এবং তাই আমরা একটি ছোট অঞ্চলের বাইরে নির্ভরতার একটি পর্যবেক্ষিত মাত্রাকে বিশ্বাস করতে পারি না। মৌলিক স্থানিক নমুনা সংগ্রহের পরিকল্পনার মধ্যে রয়েছে এলোমেলো, গুচ্ছবদ্ধ এবং নিয়মতান্ত্রিক। এই মৌলিক প্রকল্পগুলি একটি নির্দিষ্ট স্থানিক শ্রেণিবিন্যাসে (যেমন, শহুরে এলাকা, শহর, পাড়া) একাধিক স্তরে প্রয়োগ করা যেতে পারে। আনুষঙ্গিক তথ্য ব্যবহার করাও সম্ভব, উদাহরণস্বরূপ, শিক্ষাগত অর্জন এবং আয় পরিমাপের জন্য একটি স্থানিক নমুনা পরিকল্পনায় একটি গাইড হিসাবে সম্পত্তির মূল্য ব্যবহার করা। স্ব-সম্পর্ক পরিসংখ্যান, রিগ্রেশন এবং ইন্টারপোলেশন (নীচে দেখুন)-এর মতো স্থানিক মডেলগুলিও নমুনা নকশা নির্ধারণ করতে পারে। স্থানিক বিশ্লেষণে সাধারণ ত্রুটিগুলি স্থানিক বিশ্লেষণের মৌলিক সমস্যাগুলি বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে পক্ষপাত, বিকৃতি এবং প্রাপ্ত সিদ্ধান্তে সরাসরি ত্রুটি সহ অসংখ্য সমস্যার দিকে পরিচালিত করে। এই বিষয়গুলি প্রায়শই পরস্পর সংযুক্ত থাকে তবে নির্দিষ্ট বিষয়গুলিকে একে অপরের থেকে আলাদা করার জন্য বিভিন্ন প্রচেষ্টা করা হয়েছে। ব্রিটেনের উপকূলরেখা নিয়ে আলোচনার সময়, বেনোইট ম্যান্ডেলব্রট দেখিয়েছিলেন যে নির্দিষ্ট কিছু স্থানিক ধারণা তাদের বৈধতা অনুমান করা সত্ত্বেও সহজাতভাবে অর্থহীন। বাস্তুতন্ত্রের দৈর্ঘ্য সরাসরি নির্ভর করে যে মাত্রায় সেগুলি পরিমাপ এবং অভিজ্ঞতার উপর। সুতরাং সার্ভেয়াররা সাধারণত একটি নদীর দৈর্ঘ্য পরিমাপ করলেও, এই দৈর্ঘ্যের অর্থ কেবল অধ্যয়নরত প্রশ্নের সাথে পরিমাপ কৌশলের প্রাসঙ্গিকতার প্রেক্ষাপটে রয়েছে। অবস্থানগত ভ্রান্তি অধ্যয়নের উপাদানগুলির জন্য নির্বাচিত নির্দিষ্ট স্থানিক বৈশিষ্ট্যের কারণে ত্রুটি বোঝায়, বিশেষত উপাদানটির স্থানিক উপস্থিতির জন্য বসানোর পছন্দ। স্থানিক বৈশিষ্ট্যগুলি সরল বা এমনকি ভুলও হতে পারে। মানুষের অধ্যয়ন প্রায়শই মানুষের স্থানিক অস্তিত্বকে একটি বিন্দুতে কমিয়ে দেয়, উদাহরণস্বরূপ তাদের বাড়ির ঠিকানা। এটি সহজেই দুর্বল বিশ্লেষণের দিকে নিয়ে যেতে পারে, উদাহরণস্বরূপ, কর্মক্ষেত্রে বা স্কুলে এবং তাই বাড়ি থেকে দূরে হতে পারে এমন রোগ সংক্রমণের কথা বিবেচনা করার সময়। স্থানিক বৈশিষ্ট্যায়ন অধ্যয়নের বিষয়টিকে অন্তর্নিহিতভাবে সীমাবদ্ধ করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, অপরাধের তথ্যের স্থানিক বিশ্লেষণ সম্প্রতি জনপ্রিয় হয়ে উঠেছে তবে এই গবেষণাগুলি শুধুমাত্র নির্দিষ্ট ধরনের অপরাধ বর্ণনা করতে পারে যা স্থানিকভাবে বর্ণনা করা যেতে পারে। এটি আক্রমণের অনেক মানচিত্রের দিকে পরিচালিত করে তবে অপরাধের ধারণা এবং সমস্যা সমাধানের জন্য নীতির নকশায় রাজনৈতিক পরিণতির সাথে আত্মসাতের কোনও মানচিত্রের দিকে পরিচালিত করে না। পারমাণবিক ভ্রান্তি এটি উপাদানগুলিকে তাদের স্থানিক প্রসঙ্গের বাইরে পৃথক 'পরমাণু' হিসাবে বিবেচনা করার কারণে ত্রুটিগুলি বর্ণনা করে। এই ভ্রান্ত ধারণাটি হল স্বতন্ত্র সিদ্ধান্তগুলিকে স্থানিক এককগুলিতে স্থানান্তর করা। ইকোলজিক্যাল ফ্যালাসি ইকোলজিক্যাল ফ্যালাসি পৃথক এককগুলির উপর সিদ্ধান্তে পৌঁছানোর চেষ্টা করার সময় সামগ্রিক তথ্যের উপর বিশ্লেষণ করার কারণে ত্রুটিগুলি বর্ণনা করে। ত্রুটিগুলি আংশিকভাবে স্থানিক সমষ্টি থেকে ঘটে। উদাহরণস্বরূপ, একটি পিক্সেল একটি এলাকার মধ্যে গড় পৃষ্ঠ তাপমাত্রার প্রতিনিধিত্ব করে। পরিবেশগত ভ্রান্তির অর্থ এই যে, এই অঞ্চলের সমস্ত বিন্দুর তাপমাত্রা একই। মৌলিক সমস্যাগুলির সমাধান ভৌগোলিক স্থান একটি গাণিতিক স্থান বিদ্যমান যখনই আমাদের কাছে তাদের বৈশিষ্ট্যগুলির পর্যবেক্ষণ এবং পরিমাণগত পরিমাপের একটি সেট থাকে। উদাহরণস্বরূপ, আমরা একটি সমন্বিত ব্যবস্থার মধ্যে ব্যক্তির আয় বা শিক্ষার বছরগুলি উপস্থাপন করতে পারি যেখানে প্রতিটি ব্যক্তির অবস্থান উভয় মাত্রার সাপেক্ষে নির্দিষ্ট করা যেতে পারে। এই স্থানের মধ্যে ব্যক্তিদের মধ্যে দূরত্ব হল আয় ও শিক্ষার ক্ষেত্রে তাদের পার্থক্যের একটি পরিমাণগত পরিমাপ। যাইহোক, স্থানিক বিশ্লেষণে, আমরা নির্দিষ্ট ধরনের গাণিতিক স্থান, যথা, ভৌগলিক স্থান নিয়ে উদ্বিগ্ন। ভৌগলিক ক্ষেত্রে, পর্যবেক্ষণগুলি একটি স্থানিক পরিমাপ কাঠামোর অবস্থানের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ যা বাস্তব জগতে তাদের নৈকট্য ধারণ করে। একটি স্থানিক পরিমাপ কাঠামোর অবস্থানগুলি প্রায়শই পৃথিবীর পৃষ্ঠের অবস্থানগুলি উপস্থাপন করে, তবে এটি কঠোরভাবে প্রয়োজনীয় নয়। একটি স্থানিক পরিমাপ কাঠামো আন্তঃনাক্ষত্রিক স্থান বা লিভারের মতো জৈবিক সত্তার সাথে সামঞ্জস্যও ধরে রাখতে পারে। মৌলিক তত্ত্বটি হল টবলারের ভূগোলের প্রথম সূত্রঃ যদি বাস্তব জগতে সত্তার মধ্যে আন্তঃসম্পর্ক ঘনিষ্ঠতার সাথে বৃদ্ধি পায়, তবে ভৌগলিক স্থানে উপস্থাপনা এবং স্থানিক বিশ্লেষণ কৌশল ব্যবহার করে মূল্যায়ন উপযুক্ত। অবস্থানগুলির মধ্যে ইউক্লিডীয় দূরত্ব প্রায়শই তাদের নৈকট্যকে উপস্থাপন করে, যদিও এটি কেবল একটি সম্ভাবনা। ইউক্লিডিয়ান ছাড়াও অসীম সংখ্যক দূরত্ব রয়েছে যা পরিমাণগত বিশ্লেষণকে সমর্থন করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, "ম্যানহাটন" (বা "ট্যাক্সিক্যাব") দূরত্ব যেখানে অক্ষের সমান্তরাল পথে চলাচল সীমাবদ্ধ, শহুরে পরিবেশে ইউক্লিডীয় দূরত্বের চেয়ে বেশি অর্থপূর্ণ হতে পারে। দূরত্ব ছাড়াও, অন্যান্য ভৌগলিক সম্পর্ক যেমন সংযোগ (যেমন, ভাগ করা সীমানার অস্তিত্ব বা মাত্রা) এবং দিকনির্দেশও সত্তার মধ্যে সম্পর্ককে প্রভাবিত করতে পারে। একটি ব্যয় পৃষ্ঠ জুড়ে ন্যূনতম ব্যয়ের পথ গণনা করাও সম্ভব; উদাহরণস্বরূপ, এটি এমন অবস্থানগুলির মধ্যে সামঞ্জস্যের প্রতিনিধিত্ব করতে পারে যখন দুর্গম ভূখণ্ড জুড়ে ভ্রমণ অবশ্যই ঘটতে হবে। বিভিন্ন ধরনের স্থানিক তথ্য বিভিন্ন রূপে পাওয়া যায় এবং একই সঙ্গে একচেটিয়া, সম্পূর্ণ, কল্পনাপ্রবণ এবং সন্তোষজনক শ্রেণিবিন্যাসের ব্যবস্থায় পৌঁছানো সহজ নয়। --জি. আপটন অ্যান্ড বি. ফিঙ্গেলটন স্থানিক তথ্য বিশ্লেষণ নগর ও আঞ্চলিক অধ্যয়নগুলি জনগণনা এবং সমীক্ষা থেকে প্রাপ্ত স্থানিক তথ্যের বড় সারণি নিয়ে কাজ করে। প্রধান প্রবণতাগুলি বের করার জন্য প্রচুর পরিমাণে বিস্তারিত তথ্য সহজ করা প্রয়োজন। বহু-পরিবর্তনশীল বিশ্লেষণ (বা ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ, এফ. এ) চলকের পরিবর্তনের অনুমতি দেয়, গণনার অনেক চলককে, যা সাধারণত নিজেদের মধ্যে পরস্পর সম্পর্কিত, কম স্বাধীন "ফ্যাক্টর" বা "প্রধান উপাদান"-এ রূপান্তরিত করে, যা আসলে, তাদের আইগেনভ্যালুগুলির বিপরীত দ্বারা ওজনযুক্ত ডেটা কোরিলেশন ম্যাট্রিক্সের আইগেনভেক্টর। চলকগুলির এই পরিবর্তনের দুটি প্রধান সুবিধা রয়েছেঃ যেহেতু তথ্য প্রথম নতুন কারণগুলির উপর কেন্দ্রীভূত, তাই অল্প পরিমাণে তথ্য হারানোর সময় তাদের মধ্যে মাত্র কয়েকটি রাখা সম্ভব; তাদের ম্যাপিং কম এবং আরও উল্লেখযোগ্য মানচিত্র তৈরি করে। সম্পর্কযুক্ত নয়। বেশিরভাগ ক্ষেত্রে, প্রভাবশালী কারণ (বৃহত্তম আইগেনভ্যালু সহ) হল সামাজিক উপাদান, যা শহরের ধনী ও দরিদ্রকে পৃথক করে। যেহেতু কারণগুলি পরস্পর সম্পর্কিত নয়, তাই সামাজিক মর্যাদার চেয়ে অন্যান্য ছোট প্রক্রিয়াগুলি, যা অন্যথায় লুকিয়ে থাকত, দ্বিতীয়, তৃতীয় কারণগুলিতে উপস্থিত হয়। ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ পর্যবেক্ষণের মধ্যে দূরত্ব পরিমাপের উপর নির্ভর করেঃ একটি উল্লেখযোগ্য মেট্রিক নির্বাচন অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। ইউক্লিডীয় মেট্রিক (প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ), চি-বর্গ দূরত্ব (চিঠিপত্র বিশ্লেষণ) বা সাধারণ মহলানোবিস দূরত্ব (বৈষম্যমূলক বিশ্লেষণ) আরও ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। সাম্প্রদায়িকতা বা আবর্তন ব্যবহার করে আরও জটিল মডেলের প্রস্তাব দেওয়া হয়েছে। স্থানিক বিশ্লেষণে বহুমুখী পদ্ধতির ব্যবহার প্রকৃতপক্ষে 1950-এর দশকে শুরু হয়েছিল (যদিও কিছু উদাহরণ শতাব্দীর শুরুতে ফিরে যায়) এবং 1970-এর দশকে কম্পিউটারের ক্রমবর্ধমান শক্তি এবং অ্যাক্সেসযোগ্যতার সাথে শেষ হয়। ইতিমধ্যে 1948 সালে, দুই সমাজবিজ্ঞানী, ওয়েন্ডেল বেল এবং এশরেফ শেভকি একটি মৌলিক প্রকাশনায় দেখিয়েছিলেন যে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র এবং বিশ্বের বেশিরভাগ শহরের জনসংখ্যাকে তিনটি স্বাধীন কারণের সাথে প্রতিনিধিত্ব করা যেতে পারেঃ 1-"আর্থ-সামাজিক অবস্থা" ধনী ও দরিদ্র জেলাগুলির বিরোধিতা করে এবং শহরের কেন্দ্র থেকে মহাসড়ক বরাবর চলমান খাতে বিতরণ করা হয়, 2-"জীবনচক্র", অর্থাৎ। পরিবারের বয়সের কাঠামো, কেন্দ্রীভূত বৃত্তগুলিতে বিতরণ করা, এবং 3-"জাতি ও জাতি", শহরের মধ্যে অবস্থিত অভিবাসীদের প্যাচগুলি চিহ্নিত করা। 1961 সালে, একটি যুগান্তকারী গবেষণায়, ব্রিটিশ ভূগোলবিদরা ব্রিটিশ শহরগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করতে এফএ ব্যবহার করেছিলেন। শিকাগো বিশ্ববিদ্যালয়ের ব্রায়ান জে বেরি এবং তাঁর ছাত্ররা এই পদ্ধতির ব্যাপক ব্যবহার করেছিলেন, বিশ্বের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ শহরগুলিতে এটি প্রয়োগ করেছিলেন এবং সাধারণ সামাজিক কাঠামো প্রদর্শন করেছিলেন। ভূগোলের ফ্যাক্টর অ্যানালাইসিসের ব্যবহার, যা আধুনিক কম্পিউটার দ্বারা এত সহজ করা হয়েছে, খুব বিস্তৃত হয়েছে তবে সবসময় খুব বুদ্ধিমান নয়। যেহেতু নিষ্কাশিত ভেক্টরগুলি ডেটা ম্যাট্রিক্স দ্বারা নির্ধারিত হয়, তাই বিভিন্ন জনগণনা থেকে প্রাপ্ত কারণগুলির তুলনা করা সম্ভব নয়। একটি সমাধান হল একটি অনন্য সারণিতে বেশ কয়েকটি জনগণনা ম্যাট্রিক্সকে একত্রিত করা, যা তখন বিশ্লেষণ করা যেতে পারে। তবে এটি ধরে নেয় যে সময়ের সাথে সাথে ভেরিয়েবলগুলির সংজ্ঞা পরিবর্তিত হয়নি এবং খুব বড় টেবিল তৈরি করে, যা পরিচালনা করা কঠিন। সাইকোমেট্রিশিয়ানদের দ্বারা প্রস্তাবিত একটি আরও ভাল সমাধান, তিনটি এন্ট্রি (উদাহরণস্বরূপ, অবস্থান, ভেরিয়েবল, সময়কাল) সহ একটি "কিউবিক ম্যাট্রিক্স"-এ ডেটা গোষ্ঠীভুক্ত করে। একটি থ্রি-ওয়ে ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ তারপর একটি ছোট কিউবিক "কোর ম্যাট্রিক্স" দ্বারা সম্পর্কিত কারণগুলির তিনটি গ্রুপ তৈরি করে। এই পদ্ধতি, যা সময়ের সাথে সাথে তথ্য বিবর্তন প্রদর্শন করে, ভূগোলের ক্ষেত্রে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়নি। যাইহোক, লস অ্যাঞ্জেলেসে, এটি বেশ কয়েক দশক ধরে পুরো শহরের আয়োজক কেন্দ্র হিসাবে ডাউনটাউনের ভূমিকা প্রদর্শন করেছে, ঐতিহ্যগতভাবে উপেক্ষা করা হয়েছে। স্থানিক স্ব-সম্পর্ক স্থানিক স্ব-সম্পর্ক পরিসংখ্যান একটি ভৌগলিক স্থানে পর্যবেক্ষণের মধ্যে নির্ভরতার মাত্রা পরিমাপ এবং বিশ্লেষণ করে। ক্লাসিক স্থানিক স্ব-সম্পর্ক পরিসংখ্যানের মধ্যে রয়েছে মোরান, গিয়ারি, গেটিস এবং স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতিপূর্ণ উপবৃত্ত। এই পরিসংখ্যানগুলির জন্য একটি স্থানিক ওজন ম্যাট্রিক্স পরিমাপ করা প্রয়োজন যা আশেপাশের পর্যবেক্ষণগুলির মধ্যে ভৌগলিক সম্পর্কের তীব্রতা প্রতিফলিত করে, যেমন, প্রতিবেশীদের মধ্যে দূরত্ব, ভাগ করা সীমানার দৈর্ঘ্য, বা তারা "পশ্চিম" এর মতো একটি নির্দিষ্ট দিকনির্দেশক শ্রেণীর মধ্যে পড়ে কিনা। ধ্রুপদী স্থানিক স্ব-সম্পর্ক পরিসংখ্যান স্থানিক ওজনের সঙ্গে জোড়ার অবস্থানের সহপরিবর্তন সম্পর্কের তুলনা করে। স্থানিক স্ব-সম্পর্ক যা এলোমেলোভাবে প্রত্যাশার চেয়ে বেশি ইতিবাচক তা ভৌগলিক স্থান জুড়ে অনুরূপ মানগুলির ক্লাস্টারিং নির্দেশ করে, যেখানে উল্লেখযোগ্য নেতিবাচক স্থানিক স্ব-সম্পর্ক নির্দেশ করে যে প্রতিবেশী মানগুলি আকস্মিকভাবে প্রত্যাশার চেয়ে বেশি ভিন্ন, যা দাবা বোর্ডের মতো একটি স্থানিক প্যাটার্নের পরামর্শ দেয়। মোরান এবং গিয়ারির মতো স্থানিক স্ব-সম্পর্ক পরিসংখ্যান বিশ্বব্যাপী এই অর্থে যে তারা একটি ডেটাসেটের জন্য স্থানিক স্ব-সম্পর্কের সামগ্রিক মাত্রা অনুমান করে। স্থানিক বৈচিত্র্যের সম্ভাবনা থেকে বোঝা যায় যে ভৌগোলিক স্থান জুড়ে স্ব-সম্পর্কের আনুমানিক মাত্রা উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তিত হতে পারে। স্থানীয় স্থানিক স্ব-সম্পর্ক পরিসংখ্যান স্থানিক বিশ্লেষণ ইউনিটের স্তরে বিভক্ত অনুমান সরবরাহ করে, যা স্থান জুড়ে নির্ভরতার সম্পর্কের মূল্যায়নের অনুমতি দেয়। পরিসংখ্যানগুলি আশেপাশের এলাকাগুলিকে বিশ্বব্যাপী গড়ের সাথে তুলনা করে এবং শক্তিশালী স্ব-সম্পর্কের স্থানীয় অঞ্চলগুলি চিহ্নিত করে। স্থানীয় সংস্করণ এবং পরিসংখ্যানও পাওয়া যায়। স্থানিক বৈচিত্র্য স্থানিক মিথস্ক্রিয়া বা "মাধ্যাকর্ষণ মডেল" ভৌগোলিক স্থানের অবস্থানগুলির মধ্যে মানুষ, উপাদান বা তথ্যের প্রবাহকে অনুমান করে। কারণগুলির মধ্যে অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে আবাসিক এলাকায় যাত্রীদের সংখ্যা, কর্মসংস্থান এলাকায় অফিসের জায়গার পরিমাণের মতো গন্তব্য আকর্ষণের পরিবর্তনশীল এবং গাড়ি চালানোর দূরত্ব বা ভ্রমণের সময়ের পরিপ্রেক্ষিতে পরিমাপ করা অবস্থানগুলির মধ্যে ঘনিষ্ঠতার সম্পর্ক। উপরন্তু, অঞ্চলগুলির মধ্যে টপোলজিকাল বা সংযোগমূলক সম্পর্কগুলি অবশ্যই চিহ্নিত করতে হবে, বিশেষত দূরত্ব এবং টপোলজির মধ্যে প্রায়শই পরস্পরবিরোধী সম্পর্কের কথা বিবেচনা করে; উদাহরণস্বরূপ, দুটি স্থানিকভাবে ঘনিষ্ঠ পাড়া যদি একটি মহাসড়ক দ্বারা পৃথক করা হয় তবে তারা কোনও উল্লেখযোগ্য মিথস্ক্রিয়া প্রদর্শন করতে পারে না। এই সম্পর্কগুলির কার্যকরী রূপগুলি নির্দিষ্ট করার পরে, বিশ্লেষক পর্যবেক্ষিত প্রবাহ তথ্য এবং সাধারণ ন্যূনতম বর্গ বা সর্বাধিক সম্ভাবনার মতো মানক অনুমান কৌশল ব্যবহার করে মডেল পরামিতিগুলি অনুমান করতে পারেন। স্থানিক মিথস্ক্রিয়া মডেলের প্রতিযোগিতামূলক গন্তব্য সংস্করণগুলির মধ্যে মূল-গন্তব্য নৈকট্য ছাড়াও গন্তব্যগুলির (বা উত্স) মধ্যে নৈকট্য অন্তর্ভুক্ত রয়েছে; এটি প্রবাহের উপর গন্তব্য (উত্স) ক্লাস্টারিংয়ের প্রভাবগুলি ধারণ করে। স্থানিক ইন্টারপোলেশন পদ্ধতিগুলি পর্যবেক্ষিত অবস্থানের মানগুলির উপর ভিত্তি করে ভৌগলিক স্থানের অবলোকন করা অবস্থানগুলিতে চলকগুলি অনুমান করে। মৌলিক পদ্ধতিগুলির মধ্যে রয়েছে বিপরীত দূরত্বের ওজনঃ এটি পর্যবেক্ষিত অবস্থান থেকে নৈকট্য হ্রাসের সাথে পরিবর্তনশীলকে হ্রাস করে। ক্রিজিং একটি আরও পরিশীলিত পদ্ধতি যা একটি স্থানিক ল্যাগ সম্পর্ক অনুসারে স্থান জুড়ে ইন্টারপোলেট করে যার নিয়মতান্ত্রিক এবং এলোমেলো উভয় উপাদান রয়েছে। এটি পর্যবেক্ষিত অবস্থানগুলির মধ্যে লুকানো মানগুলির জন্য বিস্তৃত স্থানিক সম্পর্কগুলিকে সামঞ্জস্য করতে পারে। অনুমান করা বিলম্ব সম্পর্কের পরিপ্রেক্ষিতে ক্রিজিং সর্বোত্তম অনুমান প্রদান করে এবং স্থানিক নিদর্শন বিদ্যমান কিনা তা নির্ধারণের জন্য ত্রুটির অনুমানগুলি ম্যাপ করা যেতে পারে। স্থানিক প্রতিগমন পদ্ধতিগুলি প্রতিগমন বিশ্লেষণে স্থানিক নির্ভরতা ধারণ করে, অস্থিতিশীল পরামিতি এবং অবিশ্বস্ত তাৎপর্য পরীক্ষার মতো পরিসংখ্যানগত সমস্যাগুলি এড়ানোর পাশাপাশি জড়িত চলকগুলির মধ্যে স্থানিক সম্পর্ক সম্পর্কে তথ্য সরবরাহ করে। নির্দিষ্ট কৌশলের উপর নির্ভর করে, স্থানিক নির্ভরতা স্বাধীন চলক এবং নির্ভরশীলের মধ্যে সম্পর্ক হিসাবে, নির্ভরশীল চলক এবং নিজের একটি স্থানিক ল্যাগের মধ্যে, বা ত্রুটির শর্তাবলীতে রিগ্রেশন মডেলে প্রবেশ করতে পারে। ভৌগোলিকভাবে ওজনযুক্ত রিগ্রেশন (জি. ডব্লিউ. আর) হল স্থানিক রিগ্রেশনের একটি স্থানীয় সংস্করণ যা বিশ্লেষণের স্থানিক একক দ্বারা বিচ্ছিন্ন পরামিতি তৈরি করে। এটি স্বাধীন এবং নির্ভরশীল চলকগুলির মধ্যে আনুমানিক সম্পর্কের মধ্যে স্থানিক বৈচিত্র্যের মূল্যায়নের অনুমতি দেয়। মার্কভ চেইন মন্টে কার্লো (এম. সি. এম. সি) পদ্ধতির সাথে একত্রে বায়েসিয়ান হায়ারার্কিকাল মডেলিংয়ের ব্যবহার সম্প্রতি পয়সন-গামা-সি. এ. আর, পয়সন-লগনরমাল-এস. এ. আর, বা ওভারডিস্পারড লগিট মডেল ব্যবহার করে জটিল সম্পর্কের মডেলিংয়ে কার্যকর বলে প্রমাণিত হয়েছে। এম. সি. এম. সি ব্যবহার করে এই ধরনের বায়েসিয়ান মডেল বাস্তবায়নের জন্য পরিসংখ্যানগত প্যাকেজগুলির মধ্যে রয়েছে উইনবাগস, ক্রাইমস্ট্যাট এবং আর প্রোগ্রামিং ভাষার মাধ্যমে উপলব্ধ অনেক প্যাকেজ। স্থানগত অপ্রতিরোধ্য প্রক্রিয়াগুলি, যেমন গাউসিয়ান প্রক্রিয়াগুলিও স্থানগত প্রতিগমন বিশ্লেষণে ক্রমবর্ধমানভাবে নিযুক্ত করা হচ্ছে। জি. ডব্লিউ. আর-এর মডেল-ভিত্তিক সংস্করণ, যা স্থানিকভাবে পরিবর্তিত সহগ মডেল হিসাবে পরিচিত, বায়েসিয়ান অনুমান পরিচালনার জন্য প্রয়োগ করা হয়েছে। স্থানিক স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়া গণনামূলকভাবে কার্যকর এবং পরিমাপযোগ্য গাউসিয়ান প্রক্রিয়া মডেল হয়ে উঠতে পারে, যেমন গাউসিয়ান ভবিষ্যদ্বাণীমূলক প্রক্রিয়া এবং নিকটতম প্রতিবেশী গাউসিয়ান প্রক্রিয়া (এন. এন. জি. পি)। স্প্যাটিয়াল নিউরাল নেটওয়ার্ক সিমুলেশন এবং মডেলিং স্প্যাটিয়াল ইন্টারঅ্যাকশন মডেলগুলি সমষ্টিগত এবং উপরে-নিচেঃ তারা অবস্থানগুলির মধ্যে প্রবাহের জন্য একটি সামগ্রিক নিয়ন্ত্রক সম্পর্ক নির্দিষ্ট করে। এই বৈশিষ্ট্যটি শহুরে মডেল দ্বারাও ভাগ করা হয় যেমন গাণিতিক প্রোগ্রামিং, অর্থনৈতিক ক্ষেত্রগুলির মধ্যে প্রবাহ বা বিড-রেন্ট তত্ত্বের উপর ভিত্তি করে। একটি বিকল্প মডেলিং দৃষ্টিকোণ হ 'ল বিচ্ছিন্নকরণের সর্বোচ্চ সম্ভাব্য স্তরে সিস্টেমের প্রতিনিধিত্ব করা এবং পৃথক স্তরে আচরণ এবং মিথস্ক্রিয়া থেকে জটিল নিদর্শন এবং সম্পর্কের নীচে-উপরে উত্থান অধ্যয়ন করা। স্থানিক বিশ্লেষণে প্রয়োগ করা জটিল অভিযোজিত সিস্টেম তত্ত্ব থেকে জানা যায় যে, নিকটবর্তী সত্তার মধ্যে সহজ মিথস্ক্রিয়া সমষ্টিগত স্তরে জটিল, স্থায়ী এবং কার্যকরী স্থানিক সত্তার দিকে নিয়ে যেতে পারে। দুটি মৌলিকভাবে স্থানিক অনুকরণ পদ্ধতি হল সেলুলার অটোমাটা এবং এজেন্ট-ভিত্তিক মডেলিং। সেলুলার অটোমাটা মডেলিং গ্রিড কোষের মতো একটি নির্দিষ্ট স্থানিক কাঠামো আরোপ করে এবং এমন নিয়ম নির্দিষ্ট করে যা তার প্রতিবেশী কোষের অবস্থার উপর ভিত্তি করে একটি কোষের অবস্থা নির্ধারণ করে। সময়ের অগ্রগতির সাথে সাথে, কোষগুলি তাদের প্রতিবেশীদের উপর ভিত্তি করে অবস্থা পরিবর্তন করার সাথে সাথে স্থানিক নিদর্শনগুলি আবির্ভূত হয়; এটি ভবিষ্যতের সময়কালের জন্য অবস্থার পরিবর্তন করে। উদাহরণস্বরূপ, কোষগুলি একটি শহুরে এলাকার অবস্থানের প্রতিনিধিত্ব করতে পারে এবং তাদের রাজ্যগুলি বিভিন্ন ধরনের ভূমি ব্যবহার হতে পারে। স্থানীয় জমি ব্যবহারের সহজ মিথস্ক্রিয়া থেকে যে নিদর্শনগুলি উদ্ভূত হতে পারে তার মধ্যে রয়েছে অফিস জেলা এবং শহুরে বিস্তৃতি। এজেন্ট-ভিত্তিক মডেলিং এমন সফ্টওয়্যার সত্তা (এজেন্ট) ব্যবহার করে যার উদ্দেশ্যমূলক আচরণ (লক্ষ্য) রয়েছে এবং তাদের উদ্দেশ্যগুলি খোঁজার সময় তাদের পরিবেশকে প্রতিক্রিয়া, মিথস্ক্রিয়া এবং সংশোধন করতে পারে। সেলুলার অটোমাটার কোষগুলির বিপরীতে, সিমুলিস্টগুলি স্থানের ক্ষেত্রে এজেন্টদের সচল হতে দেয়। উদাহরণস্বরূপ, নির্দিষ্ট উৎস এবং গন্তব্যগুলির মধ্যে ভ্রমণের সময় হ্রাস করার চেষ্টা করে এমন পৃথক যানবাহনের প্রতিনিধিত্বকারী এজেন্ট ব্যবহার করে ট্র্যাফিক প্রবাহ এবং গতিশীলতার মডেল তৈরি করা যেতে পারে। ন্যূনতম ভ্রমণের সময় অনুসরণ করার সময়, এজেন্টদের অবশ্যই তাদের ভ্রমণের সময় হ্রাস করার জন্য অন্যান্য যানবাহনের সাথে সংঘর্ষ এড়াতে হবে। সেলুলার অটোমাটা এবং এজেন্ট-ভিত্তিক মডেলিং হল পরিপূরক মডেলিং কৌশল। এগুলি একটি সাধারণ ভৌগলিক স্বয়ংক্রিয় ব্যবস্থায় সংহত করা যেতে পারে যেখানে কিছু এজেন্ট স্থির থাকে এবং অন্যরা সচল থাকে। ক্যালিব্রেশন সিএ এবং এবিএম সিমুলেশন এবং মডেলিং পদ্ধতির উভয় ক্ষেত্রেই একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। সিএ-এর প্রাথমিক পদ্ধতিগুলি স্টোকাস্টিক, মন্টে কার্লো পদ্ধতির উপর ভিত্তি করে শক্তিশালী ক্রমাঙ্কন পদ্ধতির প্রস্তাব দেয়। এবিএম পদ্ধতিগুলি এজেন্টদের সিদ্ধান্তের নিয়মের উপর নির্ভর করে (অনেক ক্ষেত্রে প্রশ্নাবলীর মতো গুণগত গবেষণা ভিত্তিক পদ্ধতি থেকে প্রাপ্ত)। সাম্প্রতিক মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি প্রশিক্ষণ সেট ব্যবহার করে ক্রমাঙ্কন করে, উদাহরণস্বরূপ নির্মিত পরিবেশের গুণাবলী বোঝার জন্য। মাল্টিপল-পয়েন্ট জিওস্ট্যাটিস্টিক্স (এম. পি. এস) একটি ধারণাগত ভূতাত্ত্বিক মডেলের স্থানিক বিশ্লেষণ যে কোনও এম. পি. এস অ্যালগরিদমের প্রধান উদ্দেশ্য। পদ্ধতিটি ভূতাত্ত্বিক মডেলের স্থানিক পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ করে, যাকে প্রশিক্ষণ চিত্র বলা হয় এবং সেই ঘটনাগুলির উপলব্ধি তৈরি করে যা সেই ইনপুট একাধিক-বিন্দু পরিসংখ্যানকে সম্মান করে। এই কাজটি সম্পন্ন করার জন্য ব্যবহৃত একটি সাম্প্রতিক এম. পি. এস অ্যালগরিদম হল হোনারখার প্যাটার্ন-ভিত্তিক পদ্ধতি। এই পদ্ধতিতে, প্রশিক্ষণ চিত্রের নিদর্শনগুলি বিশ্লেষণ করার জন্য একটি দূরত্ব-ভিত্তিক পদ্ধতির ব্যবহার করা হয়। এটি একাধিক-বিন্দু পরিসংখ্যানের পুনরুত্পাদন এবং প্রশিক্ষণ চিত্রের জটিল জ্যামিতিক বৈশিষ্ট্যগুলির অনুমতি দেয়। এম. পি. এস অ্যালগরিদমের প্রতিটি আউটপুট একটি উপলব্ধি যা একটি এলোমেলো ক্ষেত্রের প্রতিনিধিত্ব করে। একসঙ্গে, স্থানিক অনিশ্চয়তার পরিমাণ নির্ধারণের জন্য বেশ কয়েকটি উপলব্ধি ব্যবহার করা যেতে পারে। সাম্প্রতিক পদ্ধতিগুলির মধ্যে একটি তাহমাসেবি এবং অন্যান্যরা উপস্থাপন করেছেন। স্থানিক প্যাটার্ন প্রজনন উন্নত করতে একটি ক্রস-কোরিলেশন ফাংশন ব্যবহার করে। তারা তাদের এম. পি. এস সিমুলেশন পদ্ধতিকে সিসিএসআইএম অ্যালগরিদম বলে। এই পদ্ধতিটি স্থানিক সংযোগ, পরিবর্তনশীলতা এবং অনিশ্চয়তার পরিমাণ নির্ধারণ করতে সক্ষম। উপরন্তু, পদ্ধতিটি কোনও ধরনের তথ্যের প্রতি সংবেদনশীল নয় এবং শ্রেণীবদ্ধ এবং অবিচ্ছিন্ন উভয় পরিস্থিতি অনুকরণ করতে সক্ষম। সিসিএসআইএম অ্যালগরিদম যে কোনও স্থির, অ-স্থির এবং মাল্টিভ্যারিয়েট সিস্টেমের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে এবং এটি উচ্চ মানের চাক্ষুষ আবেদন মডেল সরবরাহ করতে পারে।, ভূস্থানিক এবং জলবিদ্যুৎ বিশ্লেষণ ভূস্থানিক এবং জলবিদ্যুৎ বিশ্লেষণ, বা কেবল স্থানিক বিশ্লেষণ, ভৌগোলিক বা স্থানিক দিক রয়েছে এমন ডেটাতে পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ এবং অন্যান্য বিশ্লেষণাত্মক কৌশল প্রয়োগ করার একটি পদ্ধতি। এই ধরনের বিশ্লেষণ সাধারণত মানচিত্র প্রক্রিয়াকরণ স্থানিক তথ্য প্রদান করতে এবং ভৌগলিক তথ্য ব্যবস্থা এবং ভূতাত্ত্বিক ব্যবহার সহ স্থলজ বা ভৌগলিক ডেটাসেটগুলিতে বিশ্লেষণাত্মক পদ্ধতি প্রয়োগ করতে সক্ষম সফ্টওয়্যার নিয়োগ করবে। ভৌগোলিক তথ্য ব্যবস্থার ব্যবহার ভৌগোলিক তথ্য ব্যবস্থা (জিআইএস)-একটি বড় ক্ষেত্র যা সমস্ত ধরনের ভৌগলিক তথ্য সংগ্রহ, সঞ্চয়, পরিচালনা, বিশ্লেষণ, পরিচালনা এবং উপস্থাপনের জন্য পরিকল্পিত বিভিন্ন ক্ষমতা প্রদান করে-বিভিন্ন প্রসঙ্গে ভূস্থানিক এবং জলবিদ্যুৎ বিশ্লেষণকে ব্যবহার করে, ক্রিয়াকলাপ এবং প্রয়োগ। জিআইএস ব্যবহার করে জিওস্প্যাটিয়াল এবং হাইড্রোস্প্যাটিয়াল বিশ্লেষণের মৌলিক প্রয়োগগুলি পরিবেশ ও জীবন বিজ্ঞান, বিশেষত বাস্তুসংস্থান, ভূতত্ত্ব এবং মহামারীবিদ্যার সমস্যাগুলির জন্য তৈরি করা হয়েছিল। এটি প্রতিরক্ষা, গোয়েন্দা, ইউটিলিটি, প্রাকৃতিক সম্পদ (অর্থাৎ প্রতিরক্ষা, গোয়েন্দা, ইউটিলিটি, ইউটিলিটি, ইউটিলিটি, ইউটিলিটি) সহ প্রায় সমস্ত শিল্পে প্রসারিত হয়েছে। তেল ও গ্যাস, বনায়ন। ইত্যাদি। ), সামাজিক বিজ্ঞান, চিকিৎসা এবং জননিরাপত্তা (অর্থাৎ। জরুরী ব্যবস্থাপনা ও অপরাধবিদ্যা), দুর্যোগ ঝুঁকি হ্রাস ও ব্যবস্থাপনা (ডি. আর. আর. এম) এবং জলবায়ু পরিবর্তন অভিযোজন (সি. সি. এ)। স্থানিক পরিসংখ্যান সাধারণত প্রাথমিকভাবে পরীক্ষার পরিবর্তে পর্যবেক্ষণ থেকে প্রাপ্ত হয়। হাইড্রোস্প্যাশিয়াল বিশেষত জলজ পার্শ্ব এবং জলের পৃষ্ঠ, স্তম্ভ, তল, উপ-তল এবং উপকূলীয় অঞ্চল সম্পর্কিত সদস্যদের জন্য ব্যবহৃত হয়। ভেক্টর-ভিত্তিক জিআইএস সাধারণত মানচিত্র আচ্ছাদন (পূর্বনির্ধারিত নিয়ম অনুযায়ী দুই বা ততোধিক মানচিত্র বা মানচিত্র স্তরের সংমিশ্রণ), সাধারণ বাফারিং (এক বা ততোধিক বৈশিষ্ট্যের নির্দিষ্ট দূরত্বের মধ্যে একটি মানচিত্রের অঞ্চল চিহ্নিত করা, যেমন শহর, রাস্তা বা নদী) এবং অনুরূপ মৌলিক ক্রিয়াকলাপের মতো ক্রিয়াকলাপের সাথে সম্পর্কিত। এটি ওপেন জিওস্প্যাটিয়াল কনসোর্টিয়াম (ও. জি. সি) "সহজ বৈশিষ্ট্য নির্দিষ্টকরণ"-এর মধ্যে স্থানিক বিশ্লেষণ শব্দটির ব্যবহারকে প্রতিফলিত করে (এবং এতে প্রতিফলিত হয়)। রাস্টার-ভিত্তিক জিআইএস-এর জন্য, যা পরিবেশ বিজ্ঞান এবং রিমোট সেন্সিং-এ ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়, এর অর্থ সাধারণত এক বা একাধিক মানচিত্রের (বা চিত্র) গ্রিড কোষে প্রয়োগ করা ক্রিয়াগুলির একটি পরিসীমা যা প্রায়শই ফিল্টারিং এবং/অথবা বীজগাণিতিক ক্রিয়াকলাপ (মানচিত্র বীজগণিত) জড়িত। এই কৌশলগুলির মধ্যে রয়েছে সহজ নিয়ম অনুসারে এক বা একাধিক রাস্টার স্তর প্রক্রিয়াকরণ যার ফলে একটি নতুন মানচিত্র স্তর তৈরি হয়, উদাহরণস্বরূপ প্রতিটি কোষের মানকে তার প্রতিবেশীদের মানগুলির কিছু সংমিশ্রণের সাথে প্রতিস্থাপন করা, বা প্রতিটি গ্রিড কোষের জন্য নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যের মানগুলির সমষ্টি বা পার্থক্য গণনা করা। বর্ণনামূলক পরিসংখ্যান, যেমন কোষ গণনা, মাধ্যম, বৈচিত্র্য, সর্বাধিক, ন্যূনতম, ক্রমবর্ধমান মান, ফ্রিকোয়েন্সি এবং অন্যান্য বেশ কয়েকটি পরিমাপ এবং দূরত্ব গণনাও প্রায়শই এই সাধারণ শব্দ স্থানিক বিশ্লেষণে অন্তর্ভুক্ত করা হয়। স্থানিক বিশ্লেষণের মধ্যে রয়েছে বিভিন্ন ধরনের পরিসংখ্যানগত কৌশল (বর্ণনামূলক, অনুসন্ধানমূলক এবং ব্যাখ্যামূলক পরিসংখ্যান) যা স্থানিকভাবে পরিবর্তিত তথ্যের ক্ষেত্রে প্রযোজ্য এবং যা সময়ের সাথে পরিবর্তিত হতে পারে। আরও কিছু উন্নত পরিসংখ্যানগত কৌশলের মধ্যে রয়েছে গেটিস-অর্ড জি * বা আনসেলিন লোকাল মোরানের আই যা স্থানিকভাবে উল্লিখিত তথ্যের ক্লাস্টারিং প্যাটার্ন নির্ধারণ করতে ব্যবহৃত হয়। উন্নত ক্রিয়াকলাপ জিওস্প্যাটিয়াল এবং হাইড্রোস্প্যাটিয়াল বিশ্লেষণ 2ডি এবং 3ডি ম্যাপিং ক্রিয়াকলাপ এবং স্থানিক পরিসংখ্যানের বাইরে চলে যায়। এটি বহুমাত্রিক এবং অস্থায়ী এবং এর মধ্যে রয়েছেঃ পৃষ্ঠ বিশ্লেষণ-বিশেষত ভৌত পৃষ্ঠের বৈশিষ্ট্যগুলি বিশ্লেষণ করা, যেমন ঢাল, দিক এবং দৃশ্যমানতা, এবং পৃষ্ঠের মতো ডেটা "ক্ষেত্রগুলি" বিশ্লেষণ করা; নেটওয়ার্ক বিশ্লেষণ-এই জাতীয় নেটওয়ার্কগুলির মধ্যে এবং আশেপাশের প্রবাহের আচরণ বোঝার জন্য প্রাকৃতিক এবং মানবসৃষ্ট নেটওয়ার্কগুলির বৈশিষ্ট্যগুলি পরীক্ষা করা; এবং অবস্থানগত বিশ্লেষণ। জিআইএস-ভিত্তিক নেটওয়ার্ক বিশ্লেষণ বিভিন্ন ধরনের ব্যবহারিক সমস্যা যেমন রুট নির্বাচন এবং সুবিধার অবস্থান (অপারেশন গবেষণার ক্ষেত্রে মূল বিষয়) এবং হাইড্রোস্প্যাটিয়াল এবং হাইড্রোলজি এবং পরিবহন গবেষণার মতো প্রবাহের সাথে জড়িত সমস্যাগুলির সমাধানের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। অনেক ক্ষেত্রে অবস্থান সংক্রান্ত সমস্যাগুলি নেটওয়ার্কের সাথে সম্পর্কিত এবং যেমন এই উদ্দেশ্যে ডিজাইন করা সরঞ্জামগুলির সাথে সমাধান করা হয়, তবে অন্যদের মধ্যে বিদ্যমান নেটওয়ার্কগুলির খুব কম বা কোনও প্রাসঙ্গিকতা থাকতে পারে না বা মডেলিং প্রক্রিয়ার মধ্যে অন্তর্ভুক্ত করা অবাস্তব হতে পারে। যে সমস্যাগুলি বিশেষভাবে নেটওয়ার্ক সীমাবদ্ধ নয়, যেমন নতুন রাস্তা বা পাইপলাইন রাউটিং, আঞ্চলিক গুদামঘরের অবস্থান, মোবাইল ফোনের মাস্তুল অবস্থান বা গ্রামীণ কমিউনিটি স্বাস্থ্যসেবা সাইটগুলির নির্বাচন, কার্যকরভাবে বিশ্লেষণ করা যেতে পারে (অন্তত প্রাথমিকভাবে) বিদ্যমান শারীরিক নেটওয়ার্কগুলির উল্লেখ ছাড়াই। যেখানে উপযুক্ত নেটওয়ার্ক ডেটাসেট উপলব্ধ নেই, বা ব্যবহার করার জন্য খুব বড় বা ব্যয়বহুল, বা যেখানে অবস্থান অ্যালগরিদম খুব জটিল বা খুব বড় সংখ্যক বিকল্প কনফিগারেশনের পরীক্ষা বা সিমুলেশন জড়িত সেখানে "প্লেনে" অবস্থানগত বিশ্লেষণও প্রযোজ্য। জিওভিজুয়ালাইজেশন-ছবি, মানচিত্র, রেখাচিত্র, চার্ট, থ্রিডি ভিউ এবং তাদের সম্পর্কিত ট্যাবুলার ডেটাসেট তৈরি এবং পরিচালনা করা। জিআইএস প্যাকেজগুলি ক্রমবর্ধমানভাবে এই জাতীয় সরঞ্জামগুলির একটি পরিসীমা সরবরাহ করে, স্থির বা ঘূর্ণায়মান দৃশ্য সরবরাহ করে, 2.5ডি পৃষ্ঠের উপস্থাপনাগুলির উপর চিত্রগুলি আবৃত করে, অ্যানিমেশন এবং ফ্লাই-থ্রু সরবরাহ করে, গতিশীল লিঙ্কিং এবং ব্রাশিং এবং স্প্যাটিও-টেম্পোরাল ভিজ্যুয়ালাইজেশন সরবরাহ করে। এই পরবর্তী শ্রেণীর সরঞ্জামগুলি সবচেয়ে কম উন্নত, যা আংশিকভাবে উপযুক্ত সামঞ্জস্যপূর্ণ ডেটাসেটের সীমিত পরিসীমা এবং উপলব্ধ বিশ্লেষণাত্মক পদ্ধতির সীমিত সেটকে প্রতিফলিত করে, যদিও এই চিত্রটি দ্রুত পরিবর্তিত হচ্ছে। এই সমস্ত সুবিধাগুলি বিশ্লেষণাত্মক প্রক্রিয়া জুড়ে স্থানিক বিশ্লেষণে ব্যবহৃত মূল সরঞ্জামগুলিকে বৃদ্ধি করে (তথ্য অনুসন্ধান, নিদর্শন এবং সম্পর্কের সনাক্তকরণ, মডেল নির্মাণ এবং ফলাফলের যোগাযোগ) মোবাইল জিওস্প্যাটিয়াল এবং হাইড্রোস্প্যাটিয়াল কম্পিউটিং ঐতিহ্যগতভাবে জিওস্প্যাটিয়াল এবং হাইড্রোস্প্যাটিয়াল কম্পিউটিং প্রাথমিকভাবে ব্যক্তিগত কম্পিউটার (পিসি) বা সার্ভারে সঞ্চালিত হয়েছে। মোবাইল ডিভাইসের ক্রমবর্ধমান ক্ষমতার কারণে, মোবাইল ডিভাইসে ভূস্থানিক কম্পিউটিং একটি দ্রুত বর্ধনশীল প্রবণতা। এই যন্ত্রগুলির বহনযোগ্য প্রকৃতি, পাশাপাশি গ্লোবাল নেভিগেশন স্যাটেলাইট সিস্টেম (জি. এন. এস. এস) রিসিভার এবং ব্যারোমেট্রিক প্রেসার সেন্সরের মতো দরকারী সেন্সরগুলির উপস্থিতি এগুলিকে ক্ষেত্রের ভূ-স্থানিক এবং জলবিদ্যুৎ সংক্রান্ত তথ্য সংগ্রহ ও প্রক্রিয়াকরণের জন্য কার্যকর করে তোলে। মোবাইল ডিভাইসে ভূস্থানিক তথ্যের স্থানীয় প্রক্রিয়াকরণ ছাড়াও, আরেকটি ক্রমবর্ধমান প্রবণতা হল ক্লাউড-ভিত্তিক ভূস্থানিক কম্পিউটিং। এই কাঠামোতে, মোবাইল ডিভাইস ব্যবহার করে ক্ষেত্রে তথ্য সংগ্রহ করা যেতে পারে এবং তারপরে আরও প্রক্রিয়াকরণ এবং চূড়ান্ত সংরক্ষণের জন্য ক্লাউড-ভিত্তিক সার্ভারে প্রেরণ করা যেতে পারে। একইভাবে, ক্লাউডের মাধ্যমে সংযুক্ত মোবাইল ডিভাইসে ভূস্থানিক এবং জলস্থানিক তথ্য উপলব্ধ করা যেতে পারে, যার ফলে যেখানেই বেতার তথ্য সংযোগ পাওয়া যায় সেখানে ভূস্থানিক এবং জলস্থানিক তথ্যের বিশাল ডাটাবেসে প্রবেশাধিকার পাওয়া যায়। ভৌগোলিক তথ্য বিজ্ঞান এবং স্থানিক বিশ্লেষণ ভৌগোলিক তথ্য ব্যবস্থা (জিআইএস) এবং অন্তর্নিহিত ভৌগলিক তথ্য বিজ্ঞান যা এই প্রযুক্তিগুলিকে এগিয়ে নিয়ে যায়, স্থানিক বিশ্লেষণের উপর একটি শক্তিশালী প্রভাব ফেলে। ভৌগোলিক তথ্য সংগ্রহ ও পরিচালনা করার ক্রমবর্ধমান ক্ষমতার অর্থ হল ক্রমবর্ধমান তথ্য-সমৃদ্ধ পরিবেশে স্থানিক বিশ্লেষণ ঘটছে। ভৌগোলিক ডেটা ক্যাপচার সিস্টেমের মধ্যে রয়েছে দূরবর্তী অনুভূত চিত্র, বুদ্ধিমান পরিবহন ব্যবস্থার মতো পরিবেশগত পর্যবেক্ষণ ব্যবস্থা এবং মোবাইল ডিভাইসের মতো অবস্থান-সচেতন প্রযুক্তি যা নিকট-বাস্তব সময়ে অবস্থানের প্রতিবেদন করতে পারে। জিআইএস এই তথ্যগুলি পরিচালনা করার জন্য প্ল্যাটফর্ম সরবরাহ করে, স্থানিক ইউনিটগুলির মধ্যে দূরত্ব, সংযোগ এবং দিকনির্দেশক সম্পর্কের মতো স্থানিক সম্পর্কগুলি গণনা করে এবং একটি মানচিত্রাঙ্কন প্রসঙ্গে কাঁচা তথ্য এবং স্থানিক বিশ্লেষণাত্মক ফলাফল উভয়ই কল্পনা করে। উপপ্রকারগুলির মধ্যে রয়েছেঃ জিওভিজুয়ালাইজেশন (জি. ভি. আই. এস) ভৌগোলিক তথ্য এবং তথ্যের অন্বেষণ এবং বিশ্লেষণকে সমর্থন করার জন্য ডিজিটাল কার্টোগ্রাফির সাথে বৈজ্ঞানিক ভিজ্যুয়ালাইজেশনকে একত্রিত করে, যার মধ্যে স্থানিক বিশ্লেষণ বা সিমুলেশনের ফলাফল রয়েছে। জিভিস ভৌগলিক তথ্য এবং তথ্যের অন্বেষণ, বিশ্লেষণ এবং যোগাযোগে চাক্ষুষ তথ্য প্রক্রিয়াকরণের প্রতি মানুষের দৃষ্টিভঙ্গিকে কাজে লাগায়। ঐতিহ্যবাহী মানচিত্রাঙ্কনবিদ্যার বিপরীতে, জি. ভি. আই সাধারণত ত্রিমাত্রিক বা চার-মাত্রিক (সময় সহ পরেরটি) এবং ব্যবহারকারী-ইন্টারেক্টিভ। ভৌগোলিক জ্ঞান আবিষ্কার (জিকেডি) হল বিশাল স্থানিক তথ্যভাণ্ডার অন্বেষণের জন্য দক্ষ গণনামূলক সরঞ্জাম প্রয়োগের মানব-কেন্দ্রিক প্রক্রিয়া। জিকেডি-তে ভৌগোলিক তথ্য খনন অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, তবে তথ্য নির্বাচন, তথ্য পরিষ্কার করা এবং প্রাক-প্রক্রিয়াকরণ এবং ফলাফলের ব্যাখ্যার মতো সম্পর্কিত ক্রিয়াকলাপগুলিও অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। জিকেডি প্রক্রিয়ায় জিভিস একটি কেন্দ্রীয় ভূমিকা পালন করতে পারে। জিকেডি এই ভিত্তির উপর ভিত্তি করে যে বিশাল ডেটাবেসগুলিতে আকর্ষণীয় (বৈধ, অভিনব, দরকারী এবং বোধগম্য) নিদর্শন রয়েছে যা মানক বিশ্লেষণাত্মক কৌশলগুলি খুঁজে পায় না। জিকেডি স্থানিক বিশ্লেষণের জন্য একটি অনুমান-সৃষ্টিকারী প্রক্রিয়া হিসাবে কাজ করতে পারে, অস্থায়ী নিদর্শন এবং সম্পর্ক তৈরি করে যা স্থানিক বিশ্লেষণাত্মক কৌশল ব্যবহার করে নিশ্চিত করা উচিত। স্থানিক সিদ্ধান্ত সমর্থন ব্যবস্থা (এস. ডি. এস. এস) বিদ্যমান স্থানিক তথ্য গ্রহণ করে এবং ভবিষ্যতের অনুমান করতে বিভিন্ন গাণিতিক মডেল ব্যবহার করে। এটি শহুরে এবং আঞ্চলিক পরিকল্পনাকারীদের বাস্তবায়নের আগে হস্তক্ষেপের সিদ্ধান্তগুলি পরীক্ষা করার অনুমতি দেয়। আরও দেখুন সাধারণ বিষয় বাফার বিশ্লেষণ কার্টোগ্রাফি আধুনিক ভূগোলে সম্পূর্ণ স্থানিক এলোমেলো ধারণা এবং কৌশল খরচ দূরত্ব বিশ্লেষণ জিওকম্পিউটেশন জিওস্প্যাটিয়াল ইন্টেলিজেন্স জিওস্প্যাটিয়াল প্রেডিকটিভ মডেলিং মাত্রাগতভাবে বর্ধিত নয়-ইন্টারসেকশন মডেল (ডিই-9আইএম) ভৌগলিক তথ্য বিজ্ঞান গাণিতিক পরিসংখ্যান পরিবর্তনযোগ্য আঞ্চলিক একক সমস্যা পরিবর্তনযোগ্য অস্থায়ী একক সমস্যা প্রতিবেশী প্রভাব গড় সমস্যা পয়েন্ট প্রক্রিয়া প্রক্সিমিটি বিশ্লেষণ স্থানিক বর্ণনামূলক পরিসংখ্যান আঞ্চলিক সম্পর্ক প্রযুক্তিগত ভূগোল টবলারের ভূগোলের প্রথম আইন স্থানিক বিশ্লেষণ সফ্টওয়্যার নির্দিষ্ট অ্যাপ্লিকেশনগুলির তালিকা সীমানা সমস্যা (স্থানিক বিশ্লেষণে) বহির্মুখী ডোমেন বিশ্লেষণ অস্পষ্ট স্থানিক স্থাপত্য বিভাজন ভৌগোলিক বিভাজন আনসেলিন, এল. (1995) "স্থানিক সংযোগের স্থানীয় সূচক-এল. আই. এস. এ"। ভৌগোলিক বিশ্লেষণ, 27,93-115। বেনসন, আই. এবং পি. এম. টরেন্স। (2004)। জিওসিমুলেশনঃ শহুরে ঘটনার স্বয়ংক্রিয়-ভিত্তিক মডেলিং। উইলি। ফোদারিংহাম, এ. এস., সি. ব্রান্সডন এবং এম. চার্লটন (2000) কোয়ান্টিটেটিভ জিওগ্রাফিঃ পার্সপেক্টিভস অন স্পেসিয়াল ডেটা অ্যানালাইসিস, সেজ। ফোথেরিংহাম, এ. এস. এবং এম. ই. ও 'কেলি (1989) স্থানিক মিথস্ক্রিয়া মডেলঃ গঠন এবং প্রয়োগ, ক্লুয়ার একাডেমিক ম্যাকইচারন, এ. এম. এবং ডি. আর. এফ. টেলর (সংস্করণ)। (1994) ভিজ্যুয়ালাইজেশন ইন মডার্ন কার্টোগ্রাফি, পের্গামন। লেভিন, এন. (2010)। ক্রাইমস্ট্যাটঃ অপরাধের ঘটনার অবস্থান বিশ্লেষণের জন্য একটি স্থানিক পরিসংখ্যান কর্মসূচি। সংস্করণ 3। নেড লেভিন অ্যান্ড অ্যাসোসিয়েটস, হিউস্টন, টিএক্স এবং ন্যাশনাল ইনস্টিটিউট অফ জাস্টিস, ওয়াশিংটন, ডিসি। চ। 1-17 + 2 আপডেট অধ্যায় মিলার, এইচ. জে. এবং জে. হান (সংস্করণ) (2001) জিওগ্রাফিক ডেটা মাইনিং অ্যান্ড নলেজ ডিসকভারি, টেলর অ্যান্ড ফ্রান্সিস। ও 'সুলিভান, ডি. এবং ডি. আনউইন (2002) জিওগ্রাফিক ইনফরমেশন অ্যানালাইসিস, উইলি। ফিশার এমএম, লেউং ওয়াই (2001) জিওকম্পিউটেশনাল মডেলিংঃ কৌশল এবং প্রয়োগ। স্প্রিংগার ভার্লাগ, বার্লিন ওপেনশ এস এবং আব্রাহার্ট আরজে (2000) জিওকম্পিউটেশন। সি. আর. সি প্রেস দিয়াপ্পি লিডিয়া (2004) বিবর্তিত শহরঃ আঞ্চলিক পরিকল্পনায় ভূ-গণন। অ্যাশগেট, ইংল্যান্ড লংলি পিএ, ব্রুকস এসএম, ম্যাকডোনেল আর, ম্যাকমিলান বি (1998), জিওকম্পিউটেশন, একটি প্রাইমার। জন উইলি অ্যান্ড সন্স, চিচেস্টার মুরগান্টে বি, বোরুসো জি, লাপুচি এ। (2009) "জিওকম্পিউটেশন অ্যান্ড আরবান প্ল্যানিং" স্টাডিজ ইন কম্পিউটশনাল ইন্টেলিজেন্স, খণ্ড। 176। স্প্রিঙ্গার-ভার্লাগ, বার্লিন। ফিশার এম, লেইং ওয়াই। (2010) "জিওকম্পিউটেশনাল মডেলিংঃ টেকনিকস অ্যান্ড অ্যাপ্লিকেশনস" অ্যাডভান্সস ইন স্পেসিয়াল সায়েন্স। স্প্রিঙ্গার-ভার্লাগ, বার্লিন। মুরগান্টে বি, বোরুসো জি, লাপুচি এ। (2011) "জিওকম্পিউটেশন, সাসটেইনেবিলিটি অ্যান্ড এনভায়রনমেন্টাল প্ল্যানিং" স্টাডিজ ইন কম্পিউটশনাল ইন্টেলিজেন্স, খণ্ড। 348। স্প্রিঙ্গার-ভার্লাগ, বার্লিন। বাহ্যিক সংযোগ আইসিএ কমিশন অন জিওস্প্যাটিয়াল অ্যানালাইসিস অ্যান্ড মডেলিং-স্থানিক পরিসংখ্যান এবং জিওস্ট্যাটিস্টিক্স সম্পর্কে একটি শিক্ষামূলক সংস্থান-নীতি, কৌশল ও সফ্টওয়্যার সরঞ্জামগুলির জন্য একটি বিস্তৃত নির্দেশিকা-সামাজিক ও স্থানিক বৈষম্য জাতীয় ভৌগোলিক তথ্য ও বিশ্লেষণ কেন্দ্র (এন. সি. জি. আই. এ) আন্তর্জাতিক কার্টোগ্রাফিক অ্যাসোসিয়েশন (আই. সি. এ)-ম্যাপিং এবং জি. আই. এস. বিজ্ঞান পেশাদারদের জন্য বিশ্ব সংস্থা