یکی از موضوعات مهم در تحلیل داده‌های فضایی، پیش‌گویی مقدار نامعلوم کمیت مورد مطالعه در موقعیت‌های دلخواه بر اساس یکی از مدل‌های فضایی مانند اتورگرسیو فضایی یک‌طرفه، اتورگرسیو شرطی و میانگین متحرک است. در این مقاله ابتدا پارامترهای مدل (SAR(2,1 را به روش ماکسیمم درستنمایی برآورد کرده سپس فرمول‌هایی برای پیش‌گویی درون قلمرو داده‌ها (درون‌یابی) و خارج قلمرو داده‌ها (برون‌یابی) به‌دست آورده می‌شود. سپس کاربرد و کارایی روش‌های ارائه شده در قالب یک مثال مربوط به پردازش تصویر نشان داده خواهد شد.

میدان تصادفی گاوسی معمولا برای تحلیل داده‌های فضایی به‌کار گرفته می‌شود. از ویژگی‌های مهم این میدان تصادفی دارا بودن خواص مهم خانواده توزیع‌های نرمال از جمله بسته بودن تحت تبدیلات خطی، حاشیه‌سازی و شرطی‌کردن است که باعث خاصیت سازگاری حاشیه‌ای می‌شود. به‌طور مشابه برای مدل‌بندی داده‌های فضایی چوله از میدان تصادفی چوله گاوسی استفاده می‌شود. هرچند توزیع چوله نرمال خیلی از خواص توزیع نرمال را داراست اما در بعضی تعریف‌های میدان تصادفی چوله گاوسی، خاصیت سازگاری حاشیه‌ای برقرار نیست. در این مقاله یک میدان تصادفی چوله ‌گاوسی مانا معرفی و خاصیت سازگاری حاشیه‌ای آن بررسی می‌شود. سپس تشخیص مدل همبستگی فضایی  این میدان تصادفی چوله  با استفاده از تغییرنگار تجربی مورد تحلیل قرار می‌گیرد. همچنین تحلیل درست‌نمایی پارامترهای میدان تصادفی معرفی شده با یک مطالعه شبیه‌سازی بیان و در انتها بحث و نتیجه‌گیری ارائه می‌شود.