数据类型与定量方法体系：（现有方法体系）
连续场数据：气温、叶面积指数、生境适宜度、滑坡危险度等）
直接观测：遥感技术 （机理和统计）
间接推测：空间内插 （机理模拟、统计和地统计方法）
类型要素：（土壤类型、植被类型等）
推测性分类：类别多边形（Area-Class）的方法
间接推测和推测性分类都属于推测方法（predictive approaches）：S = f (E)。基于对研究现象和周围相关变量之间的关系的理解程度，可以将推测方法分为三类。知晓少许或零知识: 统计、地统计；拥有大量知识:过程、机理模型、仿真模拟；Manual Mapping：基于知识的方法（knowledge-based approach）。
地统计方法以Kringring为代表，地统计既考虑到样本值的大小，又重视样本空间位置及样本间的距离，弥补了经典统计学忽略空间方位的缺陷，但需要有一系列的前提假设，如随机过程，二阶平稳，变异函数(Semivariogram)等。
机理过程模拟方法通过建立机理等式方程建模，精确度很高，但它要求对机理方程有着充分完整以及细节知识的了解，以便描述其中的相互作用，事实上我们对很多地理现象及过程的了解都达不到这种程度。
以类别多边形为例的推测性分类，在属性域和空间域都进行了一定的综合化，比如隐藏了渐变性，消除了区域较小的类别等。
因此，现在有着基于GIS、人工智能、模糊数学等软知识的精细空间信息获取方法，朱阿兴教授以土壤资源调查方法为例给出一张聚集多种方法的图示。
图中S <= f (E)代表“推出”，不是小于号，与前面的相比较，分别利用了专家知识、人工智能、CBR、数据挖掘、关键点采样（Purposive Sampling）等方法进行了调查分类，最终精度都比较不错。特别是Purposive Sampling基本上完全是原创性的成果，传统的采样方法或是随机采样或是规则采样，而在关键点采样，有目的性的采样，提起来是不是更有吸引力？在精度和成本方面都会有着显著的进步，前提是要处理的好，他们的团队正在进行研究。
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这篇文章怎么写，折腾了我好几个小时，写下了好多文字，尽管很多都是整理老师的课件，最终决定以最简单的方法写出来，不再“斤斤计较”。毕竟这个题目太大，写好了，搞一篇paper都不成问题，而我现在怕是没这个时间没这个能耐，拿自己的框架知晓过程做个记录罢了。
最初学习裴韬老师的《空间分析》课程，了解了空间内插主要是地统计的相关内容，觉得整个架构了解的比较清楚，这部分的建模应该是差不多了。接着暑假小学期朱阿兴老师的讲座即便不是醍醐灌顶，让我也觉得眼光局限，地理建模架构远远更为宽阔，地统计不过沧海一声笑。王劲峰研究院的讲座更是讲GIS的应用与建模推向各个领域，包括空间内插都有着自创性的高效空间抽样调查Sandwich模型。
这些课程对我来说，更多的是让我自己多了些踌躇，甚至是恐慌，自己越来越靠近技术派路线，越来越gIS，为了让自己心里平衡，买下了《地理信息系统与科学》一书第二版。
软件是固化的思想，建模者在一步步改进着模拟现实世界的模型，技术派将这些模型转化成代码写进软件中。哪个更有原创性？哪个更吸引自己？难道只有分工不同，没有贵贱之分？
