Per quelli con una simile mancanza di concentrazione, suggerirei di consultare gli elenchi del blog GIS e Science . Fondamentalmente sono solo elenchi di varie attività di ricerca che hanno qualche relazione con l'analisi geografica, e quindi dovrebbero qualificarsi come "Sono interessato a imparare dal punto di vista dei laici che cosa significa questa lingua e come applicarla al GIS quotidiano".
Mi capita spesso di incontrare l'aggettivo della geostatistica in combinazione con l'analisi dei dati nelle scienze naturali / ambientali. Ne sono esempi i testi Cressie (1993) o Isaaks e Srivastava (1989) .
È usato molto meno frequentemente con tecniche statistiche più comuni nelle scienze sociali. Esempi di testi frequentemente citati incentrati sull'analisi statistica nelle scienze sociali (ma con un'ovvia focalizzazione sulla geografia) sono Anselin (1988) , Waller e Gotway (2004) , Lesage e Pace (2009) , Ward e Gleditsch (2007) . Libri che potrebbero essere considerati un buon ponte tra i due campi potrebbero essere Haining (2003) e Ripley (2004) (così come il libro Bivand citato da dslamb).
Li elenco perché non approvo necessariamente la distinzione tra i due campi (come può Moran non essere considerato un geostatista?) Ma detto ciò, la maggior parte delle persone non sarà particolarmente interessata a tutti quei domini attuali. In parte la ragione per cui esiste la distinzione ha a che fare con il tipo di dati a cui vengono applicate le tecniche statistiche, e quindi se siete specificamente interessati all'analisi di materiali topici che sono da una parte, l'altro potrebbe non essere tutto quello applicabile. Questo è anche il motivo per cui ho suggerito il blog GIS e Science, in quanto hanno elenchi che rientrano in entrambe queste categorie. Sebbene i miei interessi rimangano in gran parte nel regno delle scienze sociali, vedo ancora articoli più orientati verso le scienze naturali che trovo interessanti (comeConfronto visivo dei modelli Moving Window Kriging , ora è fantastico!)
Ora che ti ho inondato di una moltitudine di costosi libri di testo, sei ancora interessato a tutta la geostatistica o i tuoi interessi potrebbero forse avere dimensioni leggermente inferiori?
Trovo spesso che guardare nei manuali dei software sia un buon posto per le definizioni (e talvolta esempi più ampi di applicazioni). Ad esempio mi sono imbattuto nel software PASSaGE mentre cercavo una formula per il Geary locale c. La cartella di lavoro di GeoDa è una meravigliosa introduzione alla regressione spaziale, e mi è stato detto che il manuale / tutorial per il software ClusterSeer è una buona introduzione all'analisi dei cluster (anche se sfortunatamente non ce l'hanno disponibile online sembra). Per l'analisi del modello di punti CrimeStat è un ottimo riferimento.
Dato che posso immaginare che apprendere il materiale nel formato del corso rispetto a un libro sia più facile per alcuni, potrei suggerire di verificare se uno dei corsi brevi di geostatologia ambientale di Pierre Goovaerts si sta avvicinando, e vedo che l' ICPSR ha due corsi relativi allo spazio econometria elencata sul loro sito ( 1 , 2 , come nota questi link probabilmente diventeranno obsoleti nel prossimo futuro). Per il materiale interamente online (e quelli di noi che sono più frugali), puoi consultare gli elenchi dei corsi aperti del MIT o per l'analisi applicata usando il software R puoi farti strada attraverso il tutorial di spatstat .
Inoltre, dal momento che viaggiare per 1000 miglia per un corso è raramente fattibile, se trovi un corso che sembra interessante chiedere al professore una copia di un programma è un buon modo per identificare materiale di lettura pertinente. Recentemente sul sito delle statistiche è stato pubblicato un post in cui si chiedevano consigli sul software per stimare i vari diagrammi , e penso che probabilmente ci sono alcune fonti più utili di materiale didattico elencate su quel thread.
Solo per continuare a vagare con le risorse che ho raccolto, oltre al libro di Hengl (2009) che era già elencato nella tua domanda, sotto ci sono altri siti web con varie risorse;
- CATMOG (una nota, questi sono un buon punto di partenza per un'introduzione allo specifico materiale topico che è coperto)
- Analisi geospaziale - Una guida completa (de Smith, Longley e Goodchild, 2006) di cui sono sicuro sia stata citata qui più volte.
- Il Centro per le scienze sociali spazialmente integrate ha una serie di risorse.
- Per quanto riguarda le risorse relative alla visualizzazione, ho trovato GeoVista e il laboratorio di Data Mining spaziale e Visual Analytics per avere cose piuttosto interessanti.
- Vale la pena menzionare le risorse del centro Geoda una seconda volta (anche se forse potrebbero usare un'organizzazione migliore!) @Laurent menziona la pagina dei tutorial , che contiene alcuni tutorial software per la regressione spaziale, l'analisi del modello di punti e la variografia in diversi pacchetti software. Di recente mi è stata inoltrata una pagina di presentazioni elettronicheanche da loro. È probabilmente la più ampia varietà di presentazioni di analisi spaziale che abbia mai visto, che abbraccia il divario tra le tecniche di scienze naturali e sociali di cui ho discusso in precedenza nel post. Non ho esaminato le diapositive, ma sospetto fortemente che siano una buona introduzione a tutti gli argomenti trattati (e probabilmente un'introduzione meno intimidatoria rispetto ad alcuni dei libri di testo che ho elencato in precedenza). Trovo cose nuove su quel sito ogni volta che lo sfoglio, vale la pena andare in giro a vedere se ho perso qualcosa.