軟數據

在實際應用中，這些軟數據往往與空間插值的目標變量具有一定的相關性，甚至成為控制目標變量空間分佈特徵的重要因素。 然而，由於這些數據通常表示為非數值形式，在計算和處理上存在着一定困難，以致被傳統的插值方法所忽視，從而造成信息浪費。 近來出現的空間軟插值方法是一種利用空間軟數據作為輔助信息並以改善插值效果的方法，能夠較好的處理並利用軟數據所隱含的信息，具有較好的應用發展前景。 ^[1] 

通常認為空間軟數據是指描述對象表現為數值區間、類別等“集合”形式的空間數據，它與空間硬數據之間的本質區別在於：軟數據所描述的是“集合”，而硬數據描述的是“具體的數值”。

空間軟數據的特點：與硬數據不同，空間軟數據描述的對象是“集合”，它具有自身特殊的性質，主要體現在不等性、隨機性、定性特徵、綜合性、複雜性等幾個方面。

不等性：軟數據不能像硬數據那樣可以準確的表達為：空間上某點處的屬性值“等於某個數值”，它一般描述成這樣的形式：該點的屬性屬於某類別、大於或者小於某個閾值等。

隨機性：由於空間軟數據反應的是不等性，描述的是類別或者區間範圍，因此從一定意義上來説軟數據都可以用“屬於某類別”或者“落在某區間”的概率形式來表示。 對於空間上的某點而言，空間軟數據表示的實際上就是落在某個閾值區間內的概率、大於或者小於某個閾值的概率等信息。

定性特徵：與硬數據相比，軟數據往往結合了更多的先驗知識、專業認識等信息來對現象進行描述，因此非常適用於表達研究對象的定性信息。

綜合性：儘管軟數據不能表示具體的數值，但是卻包含了硬數據無法表達的綜合性信息，而且在很多情況下， 用軟數據描述地理對象往往比硬數據更加直觀。

複雜性：軟數據描述的是“集合”而不是”具體的數值”，這就決定了對軟數據與硬數據的處理需要使用不同的方法。 對軟數據的處理不能像對硬數據那樣直接使用數值計算的方法進行處理，而一般都需要進行“硬化”處理，以便可以像硬數據一樣方便的參與模型計算。 因此，如何對軟數據進行“硬化”是利用軟數據首先要解決的問題，同時這也給軟數據的利用帶來一定的複雜性。

空間軟數據的分類：根據軟數據所描述的“集合”邊界的確定程度將其劃分為確定型和模糊型兩類；根據所採用的變量類型是否為類別變量或者序列變量等，可以將軟數據分為類別型軟數據、序列型軟數據等類型。