最近翻完了Smith,M.J写的这本《地理空间分析——原理、技术与软件工具》，从深度和广度上讲，这本书在我看过的空间分析的书里面算是非常优秀的，对于初学者可能难了些，但对于有一定的空间分析基础的人，是非常合适的，不论是内容框架还是描述解析的深度和精准度，都让人印象深刻，对于简单的GIS应用的人来说可能稍微复杂了点，但纯GIS专业的倒是应该看看。
不过可能是翻译的原因，很多语句的表达显得很生涩，不是非常的流畅，所以思维的跳跃还是快了点，想必这本书在翻译的时候费了不少周折，纯粹的空间分析理论和方法没有做笔记的必要，不过倒是有一些句子表达的还不错，比如地理建模那章提到“一个模型必须在对每一个现象合适的描述等级下构建，并善于使用适量的详细信息来达到建模目的，这更多的是一门艺术，而不是科学”，非常精准，下面摘录了一些句子，权当是笔记吧：
应用是GIS发展的驱动力。
三维几何和图像-现实可视化正在成为现代系统的必备要素。
Gis商业软件，主要是被需求和应用驱动的，集中体现为投资的意愿程度。因此，在很大程度上，可得到的功能往往反映了商业和资源的现实情况，而不是地理科学的发展现状。
空间统计学很大程度上是一门观测科学而不是一门实验科学。
数据分析包括数据驱动的方法和模型驱动的方法。
注意空间泛化属性（密度之类的）和空间精细属性（总量之类的）的差别。
从纯数学的角度出发，如果一种属性在空间拉伸或扭曲时仍然能够保留，则称该属性为拓扑的。换言之，拓扑特性是那些不能被拉伸或扭曲空间破坏的特性。
空间异质性与空间依赖性。
统计方法的过程可以概括为PPDAC（问题、计划、数据、分析、结论）。这也是空间分析的过程模型。
关注“空间文化”。
空间思维是一种在日常生活、工作场所和科学中，构建问题、寻找答案、用空间特性表达解决方案的认知技能。
数据分析应当是探测性的，作为一个完全深入分析过程的一部分。
货郎担问题：在给定点集中选择一条经过每个点的路线并返回到起始点。以使线路长度达到最小。
Arcgis 中的 network analyst 中的service areas 工具用于服务区分析。许多gis软件提供的一个与确定服务区相关的工具是定义旅行时间区划。就是之前用到的通勤分析（一小时通勤范围）。
地理计算的定义：用计算机解决复杂空间问题的艺术与科学。
GIS正逐步出现使用工业界标准化编程语言和脚本语言的趋势，而不是使用专用的、内开发的脚本语言。
耦合可以广义的定位为两个独立的系统通过数据传输进行连接。比如repast与arcgis。
一个模型必须在对每一个现象合适的描述等级下构建，并善于使用适量的详细信息来达到建模目的，这更多的是一门艺术，而不是科学。
复杂系统的建模者绝不可能拥有享受建模规律的智力优势。
Repast的典型应用包括种族隔离、住宅和企业位置选址等。