功率参数优化： IDW 中的功率参数 (p) 对于微调插值结果至关重要。 高级用户使用交叉验证或变异函数分析等技术来优化此参数。 较高的 p 值（例如，p = 2）会产生更平滑的表面， 适合逐渐的空间变化，而较低的 p 值（例如，p = 1）允许更突然的变化， 使其成为对急剧过渡进行建模的理想选择。
自适应距离加权 高级 IDW 实现结合了自适应距离加权， 其中距离根据空间密度或数据分布进行调整。 这确保了数据点密集的区域具有更局部的影响， 而数据稀疏的区域则受益于更广泛的影响。
半变异函数建模 为了执行克里金法，分析师进行半变异函数建模， 该模型描述了数据的空间变异性。 各种半变异函数模型（例如球形、指数和高斯）用于捕获不同类型的空间依赖性。 高级用户可以应用交叉验证或似然函数等地质统计工具来识别最适合的模型。
各向异性克里金法 在空间变异性随方向变化的情况下， 采用各向异性克里金法。 各向异性模型允许改变半变异函数的范围和方向， 以适应空间数据的方向依赖性， 这在地质应用中或当基础过程表现出优先方向时特别有价值。
联合克里金法和分块克里金法 高级克里金法技术涉及联合克里金法或分块克里金法， 它将附加辅助变量与主变量一起集成。 联合克里金法利用主要变量和次要变量之间的相关性来改进预测。 分块克里金法同时估计位置块的值， 提高插值效率并有效处理大型数据集。
植被指数计算 归一化植被指数 (NDVI) 使用以下公式计算：
EVI计算 增强型植被指数 (EVI) 考虑了大气影响和背景噪音， 提高了对植被变化的敏感性。EVI公式如下：
SAVI计算 土壤调整植被指数（SAVI）最大限度地减少了土壤背景对植被指数的影响， 使其适用于植被覆盖稀疏的地区。SAVI公式为：
公共卫生： 在公共卫生领域，热点分析可以帮助识别疾病群以及发病率异常高或低的区域。 这些信息对于确定公共卫生干预措施和资源分配至关重要。
城市规划： 热点分析可帮助城市规划者识别某些特征高度集中的区域， 例如犯罪事件或房价， 这种洞察力使政策制定者能够专注于具体的城市发展战略。
环境管理： 在环境管理中，Getis-Ord Gi* 可用于检测污染集群或生物多样性热点。 这些信息对于保护工作和环境影响评估很有价值。
市场分析： 热点分析用于市场研究， 以确定客户需求高或市场饱和度低的区域。 企业可以利用这些信息来优化其营销策略和扩张计划。
自然灾害： 识别地震或野火等自然灾害集群有助于备灾和风险评估， 热点分析有助于分配缓解和响应资源。
空间自回归模型 (SAR) 空间自回归模型通过在回归方程中引入空间滞后项来解释空间自相关。 空间滞后项表示因变量的空间滞后值，反映相邻观测值对中心观测值的影响。 SAR模型表示为： Y = ρWY + Xβ + ε
空间误差模型通过在回归方程中纳入空间相关误差项来解释空间自相关， 空间误差项捕获自变量和空间权重矩阵未考虑的空间模式。 SEM模型表示为： Y = Xβ + ε 其中 ε = λWε + η