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地理信息系统是一种采集、存储、管理、分析、显示与应用地理信息的计算机系统，是分析和处理海量地理数据的通用技术（陈述彭等，2003），是有关空间数据管理和空间信息分析的计算机系统。与其他管理信息系统相比，地理信息系统强调空间分析，通过利用空间解析式模型来分析空间数据，地理信息系统的成功应用依赖于空间分析模型的研究和设计；通过地理空间分析可以产生常规手段难以获得的重要信息，实现在系统支持下的地理过程动态模拟和决策支持（胡鹏等，2004）。这是地理信息系统的研究核心和其重要贡献所在，不仅是地理信息系统区别于其他系统的重要特征之一，而且为用户提供了灵活解决各类专门问题的有效工具。Haining（2004）认为“地理空间信息科学 = GIS系统软件+空间分析”，可见，空间分析在地理空间信息科学中的重要地位。实际上，GIS本身就是空间数据分析技术的重要组成部分和有效依赖平台。
地理空间数据分析是地理学和地理信息科学领域的重要研究内容，它通过研究地理空间数据及其相应分析理论、方法和技术，探索、证明地理要素之间的关系，揭示地理特征和过程的内在规律和机理，实现对地理空间信息的认知、解释、预测和调控（刘湘南等，2008）。
空间分析与各种其他数据分析方法相比较而言，具有独特性。王劲峰等（2006）认为其独特性主要体现在以下八个方面：其一，空间数据中普遍存在的空间相关性使其与经典统计学经常要求的样本独立性前提相悖，直接造成使用经典统计学分析空间数据得到的结论是有偏的和非最优的；其二，空间数据一般具有不可重复性，观察到的数据只是空间过程中的一次实现；其三，考虑数据的空间维使其信息量更加丰富和细致，空间分析擅长于描述和揭示这些数据中所蕴含的独特的空间信息、关系、格局和过程；其四，空间分析技术是完成某些任务的唯一手段，如地形分析、基于位置的服务（LBS）等；其五，一些表面现象的背后以空间格局为其发生机理；其六，空间是事物存在和人文与自然交互的界面，因此空间成为多源信息的索引项和人地关系界面；其七，空间维增加了运筹和干预的搜索空间，有更多选择，使系统更加优化；其八，空间维与其他维的相互作用与转化，当前的空间格局是其随后演化的边界条件，过程演化进程的空间不平衡可以被用来以空间反演时间演化，以时间演化树推断空间状态。
关于空间分析，不同的学者从不同角度出发进行了相关描述和定义。Goodchild（1987）认为空间分析是对数据的空间信息、属性信息或二者共同信息的统计描述或说明。M. F. Goodchild曾指出：“地理信息系统真正的功能在于它利用空间分析技术对空间数据的分析”。空间分析使GIS超越一般空间数据库、信息系统和地图制图系统，成为不仅能进行海量空间数据管理、信息查询检索与量测，而且能通过图形操作与数学模拟运算分析出地理空间数据中隐藏的模式、关系和趋势，挖掘出对科学决策具有指导意义的信息，从而解决复杂的地学应用问题，进行地学综合研究的技术系统（刘湘南等，2008）。Openshaw（1997）等认为空间分析是对于地理空间现象的定量研究，其常规能力是操纵空间数据成为不同的形式，并且提取其潜在信息（Openshaw，1997；Baily et al.，1995）。Haining（2003）认为空间分析是基于地理对象空间布局的地理数据分析技术。李德仁（1993）认为空间查询和空间分析是从GIS目标之间的空间关系中获取派生的信息和新的知识。Landis（1995）认为空间分析是指为制定规划和决策，应用逻辑或数学模型分析空间数据或空间观测值。DeMers（1997）认为GIS空间分析是从一个或多个空间数据图层获取信息的过程。郭仁忠（2001）则认为空间分析是基于地理对象的位置和形态特征的空间数据分析技术，其目的在于获取和传输空间信息。刘湘南等（2008）认为空间分析是集空间数据分析和空间模拟于一体的技术方法，通过地理计算和空间表达挖掘潜在空间信息，以解决实际问题。刘湘南等还提出空间分析的本质特征包括以下几个方面：探测空间数据中的模式；研究空间数据间的关系，并建立相应的空间数据模型；提高适合于所有观察模式处理过程的理解；改进发生地理空间事件的预测能力和控制能力。
现代“空间分析”概念的提出源于20世纪60年代地理与区域科学的计量革命。在开始阶段，大部分是应用定量（主要是统计）分析手段来分析点、线、面的空间分布模式。后来更多的是强调地理空间本身的特征、空间决策过程和复杂空间系统的时空演化过程。实际上，自有地图以来，人们就始终在自觉或不自觉地进行着各种类型的空间分析。如在地图上量测地理要素之间的距离、方位、面积，乃至利用地图进行战术研究和战略决策等，都是人们利用地图进行空间分析的实例，而后者实质上已属于较高层次上的空间分析（邬伦、刘瑜，2005）。地理信息系统集成了多学科的最新技术，如关系数据库管理、高效图形算法、插值、区划和网络分析，为空间分析提供了强大的工具，使得过去复杂困难的高级空间分析任务变得简单易行。目前，绝大多数地理信息系统软件都有空间分析功能。空间分析早已成为地理信息系统的核心功能之一，它特有的对地理信息（特别是隐含信息）的提取、表现和传输功能，是地理信息系统区别于一般信息系统的主要功能特征。
新一代空间分析的主要目的是从现有数据的空间关系中挖掘新的信息（刘湘南等，2008）。作为地理信息系统的核心和灵魂，空间分析理论与模型的进步和完善有赖于空间关系理论的进步与完善。从广义上讲，空间关系是人们认知空间形态的图形，反映人们怎样对空间形态进行推理，以及怎样用不同的语言来描述空间形态。空间关系是空间物体之间由空间物体的几何特性（位置、形状）所决定的关系，包括距离关系、拓扑关系、方向关系和相似关系（郭仁忠，2001）。作为空间信息科学（GeoSciences）的基础理论之一（Engenhofer et al.，1995；李德仁，1997；Goodchild，2006），空间关系理论一直是空间信息科学理论研究的“重中之重”。
空间关系是空间信息的一个重要特征，GIS区别于其他计算机图形处理系统的一个重要特点就是GIS不仅要考虑空间目标的位置信息，同时也要考虑空间目标之间的空间关系的表达和处理。这也是GIS空间数据组织和处理的复杂性和难点所在（陈军、赵仁亮，1999）。空间关系是指基本空间单元之间的具有空间特性的关系，它反映了所有空间基本单元在空间上所存在的关系，这种关系可以是两个简单的基本空间单元之间的关系，也可以是基本空间单元集合所呈现出来的空间模式或排列规律。地理学第一定律的描述：事物之间都是相互联系的，距离越近的事物联系越紧密（Everything is related to everything else, but near things are more related to each other）。可见，空间关系在空间地理信息研究中的重要作用。从广义上讲，空间关系是人们认识空间形态的途径，反映人们怎样对空间形态进行推理，以及怎样用不同的语言来描述空间形态（王家耀，2001）。可见空间关系在人们认知地理空间世界中的作用。空间关系也是指地理实体之间存在的一些具有空间特性的关系，是空间数据组织、查询、分析、推理的基础（陈军、赵仁亮，1999），由此可见空间关系在空间数据处理过程中的重要作用。
空间关系的研究是一个涉及地理信息系统、计算机、人工智能、认知科学等多学科领域的前沿和研究热点，有众多学者进行了卓有成效的工作。相对于距离关系、拓扑关系和方向关系的研究，相似关系则显得研究不足，成果甚少。因此，对空间相似关系的研究具有重要意义。
空间相似关系研究的对象，应该是空间群组目标。因为如果只针对单个空间目标，则研究就等同于纯粹的计算机图形学或模式识别领域的课题，在计算机图形学和模式识别领域，类似研究的文献和成果都很丰富（Ramer，1972；Imai and Irim，1988；Arkin，1991等）。地理信息科学领域的专家应该专注于空间群组目标之间的相似关系。同时，根据格式塔心理学，人们认知事物总是先整体（群组目标）后局部（单个目标），且整体认知大于局部之和。这也是本书研究空间群组目标之间的相似关系的一个重要理论依据。