空間分析和統計領域從誕生開始（準確說，計量革命開始）到20世紀90年代，50年來的研究成果主要是發展了一組適應於空間分析的核心統計方法，其中多數是描述性和（或者）探索性的。關鍵這裡面很多方法都未必需要強大的統計理論基礎來支援，而且還發現了很多經典統計學中對於空間分析上的不滿足性。
到1993年的時候，還在愛荷華州立大學教書的Noel Cressie教授就基於空間資料模型提出了空間統計的分類標準
他於2012年，被澳洲University of Wollongong 的澳洲國立應用統計研究所（NIASRA）特聘為教授，並且出任環境研究中心主任。他寫的那本《Statistics for SpatialData》一書，一直是空間統計領域的權威教材
他在書中，把空間資料分析模型確定為以下三個主題：
1、點模式分析——與資料位置的特點視角相關的分析。
2、格網或區域分析——與空間的區域模型相關，尤其是區域在增強平面上的集合。
3、地統計學建模——英語與支撐資料的連續場視角。
後來，到了2002年，ASU(美國亞利桑那州立大學)的地理與規劃學院院長，也就是當今頂級的空間分析與統計專家Luc Anselin教授，發展了Cressie的基本分類方法，總結了空間資料建模中，物件和場區分的各自內涵。
下面就是物件和場的區分要點：
以上研究，表明這兩種主要的資料模型不僅有非常明顯的差異，而且建模方法和意義也不同。另外Anselin教授還強調了場資料在內插與加密方面的重點，以及向量結構的外推和領域擴充套件（時空預測模型）。當然，不同分組之間的區別也不總是明顯的，在某一領域的應用模型通常可以應用於其他領域。例如：格網可以同時代表資料的一個場、一個網格或者一個聚集的點集。
空間分析和統計領域從誕生開始（準確說，計量革命開始）到20世紀90年代，50年來的研究成果主要是發展了一組適應於空間分析的核心統計方法，其中多數是描述性和（或者）探索性的。關鍵這裡面很多方法都未必需要強大的統計理論基礎來支援，而且還發現了很多經典統計學中對於空間分析上的不滿足性。
到1993年的時候，還在愛荷華州立大學教書的Noel Cressie教授就基於空間資料模型提出了空間統計的分類標準
他於2012年，被澳洲University of Wollongong 的澳洲國立應用統計研究所（NIASRA）特聘為教授，並且出任環境研究中心主任。他寫的那本《Statistics for SpatialData》一書，一直是空間統計領域的權威教材
他在書中，把空間資料分析模型確定為以下三個主題：
1、點模式分析——與資料位置的特點視角相關的分析。
2、格網或區域分析——與空間的區域模型相關，尤其是區域在增強平面上的集合。
3、地統計學建模——英語與支撐資料的連續場視角。
後來，到了2002年，ASU(美國亞利桑那州立大學)的地理與規劃學院院長，也就是當今頂級的空間分析與統計專家Luc Anselin教授，發展了Cressie的基本分類方法，總結了空間資料建模中，物件和場區分的各自內涵。
下面就是物件和場的區分要點：
以上研究，表明這兩種主要的資料模型不僅有非常明顯的差異，而且建模方法和意義也不同。另外Anselin教授還強調了場資料在內插與加密方面的重點，以及向量結構的外推和領域擴充套件（時空預測模型）。當然，不同分組之間的區別也不總是明顯的，在某一領域的應用模型通常可以應用於其他領域。例如：格網可以同時代表資料的一個場、一個網格或者一個聚集的點集。