Exploratory approaches in spatial association analysis: methods, complements, and open GIS tools development

The analysis of complex natural and social systems - using modern geospatial data - requires dedicated methods and tools to grasp their characterising features while accounting for the geographical context where they take place. The same applies both to data discovery and representation. In views of the above, the use of Exploratory Spatial Data Analysis is here leveraged alongside its application into Geographic Information Systems to uncover underlying characters of geospatial data. Among these, the spatial association is considered as the critical aspect to be investigated in this work. A comprehensive review of popular statistical methods for measuring and mapping spatial association is presented together with a description of the most cutting-edge software tools to perform them. A Free and Open Source Software tool dedicated to the spatial association mapping is developed, and its use into sample case studies is discussed. These encompass well-established applications of local spatial association statistics that focus mainly on univariate analysis. To account for both the growing complexity and abundance of the modern geospatial data, extensions of these statistical methods are outlined to enable spatial association analyses in a multivariate context. Experimental results from early applications of these extended methods are disclosed and critically discussed. Finally, the lesson learned and the future directions for the work are presented together with more general considerations on the role of the spatial association in both present and future geospatial data analysis.

L’analisi e la modellazione di qualsiasi fenomeno naturale e/o antropico - tramite l’utilizzo estensivo di dati geospaziali - richiedono metodi e strumenti capaci di supportare l’analista nella formulazione e verifica di ipotesi e nella selezione dei dati appropriati tra la sempre più estesa mole di informazioni oggi disponibile. Nello specifico caso dei dati geospaziali, tali strumenti devono garantire la gestione dell’informazione anche in relazione al contesto geografico di appartenenza, tramite specifiche funzionalità di visualizzazione e interrogazione su base cartografica. Questo studio ha l'obiettivo di analizzare il ruolo dell’analisi spaziale esplorativa - all’interno dei sistemi informativi territoriali - come strumento essenziale per la scoperta e la descrizione sistematica delle proprietà riassuntive dei dati quali trend e pattern. Il presente lavoro si concentra maggiormente sull’analisi di una specifica proprietà, ossia la correlazione spaziale. Viene presentata una dettagliata revisione dei metodi statistici tradizionali per l’analisi e la mappatura della correlazione spaziale insieme a una descrizione degli strumenti software disponibili per la loro applicazione pratica. Parallelamente, viene descritto lo sviluppo di uno strumento software free e open source dedicato alla mappatura della correlazione spaziale insieme al suo utilizzo in casi di studio reali. Per tenere conto della crescente complessità e abbondanza dei moderni dati geospaziali, vengono in seguito introdotte estensioni originali dei metodi statistici tradizionali - generalmente utilizzati per analisi univariate - con lo scopo di consentire analisi multivariate di correlazione spaziale. I risultati ottenuti dall’applicazione preliminare di questi nuovi metodi vengono infine discussi assieme ai possibili sviluppi futuri della ricerca e ai potenziali benefici di tali sviluppi nel contesto delle moderne sfide dell’analisi spaziale.