ArcGIS中空间数据统计、插值

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1、实验4.1空间数据统计、插值1.空间数据统计GIS/LIS数据库中的专题数据进行统计分析包括属性数据的集中特征属性数据的离散特征极差、离差、方差、标准差和变异系数平均数、中数和众数数学期望最大可能出现的数频数和频率1.工具的调入：工具>地统计分析2.表文件数据的加载3、数据检查，即空间数据探索分析。此功能主要通过ExploreData菜单中实现。扩展模块提供了多种分析工具，这些工具主要是通过生成各种视图，进行交互性分析。如直方图、QQplot图、半变异函数/协方差图等。统计图层的选择统计结果（1

2、）直方图显示数据的概率分布特征以及概括性的统计指标。从图中可观察分析数据是否为正态分布。克里格方法对正态数据的预测精度最高，而且有些空间分析方法特别要求数据为正态分布。（2）正态QQPlot图：检查数据的正态分布情况。作图原理是用分位图思想。直线表示正态分布，从图中可以看出数据很接近正态分布东西方向南北方向（3）趋势分析图。蓝线表示南北方向，呈近似水平，可见南北方向无趋势。绿线表示东西方向，呈倒"U"形，可用二阶曲线拟合，在后面进行表面预测时将会去除。点击Rotete右边的方向旋转箭头（横向箭头

3、），可旋转趋势图，更明显地显示某一个方向的趋势。（4）半变异函数/协方差函数。该图可以反应数据的空间相关程度，只有数据空间相关，才有必要进行空间插值法。图表的横坐标表示任两点的空间距离，纵标表示该两点的半变异函数值。根据距离越近越相似的原理，因而x值越小，y值应该越小。4.空间插值空间插值常用于将离散点的测量数据转换为连续的数据曲面，它包括内插和外推两种算法。前者是通过已知点的数据计算同一区域内其他未知点的数据，后者则是通过已知区域的数据，求未知区域的数据。主要的内插方法有：反距离加权（Inve

4、rseDistanceWeighted）全局多项式（GlobalPolynomialInterpolation）全局多项式（LocalPolynomialInterpolation）径向基函数（RadialBasisFuntions）克里格内插（Kriging）空间插值的理论假设是：空间位置上越靠近的点，越可能具有相似的特征值，而距离越远的点，其特征值相似的可能性越小。空间插值方法正是依据该假设设计的，分为整体插值方法和部分插值方法两类。整体插值：用研究区域所有采样点的数据进行全区域特征拟合，如

5、边界内插法、趋势面分析等。部分插值：仅仅用邻近的数据点来估计未知点的值，如最邻近点法（泰森多边形方法）、移动平均插值方法（距离倒数插值法）、样条函数插值方法、空间自协方差最佳插值方法（克里金插值）等。1.调入“地统计分析“工具2.参数设置分析图层及属性设置插值方式3.参数设置误差统计4.插值结果图由于插值图像为矩形输出，需重新设置其填充边界。未填充的区域填充过多的区域离散的采样点数据连续表面5.裁减边界设置Click勾选”启用“6.裁减边界设置选择裁减边界7.插值图的裁减8.初步插值图9.插值

6、图的调整（1）图例调整9.插值图的调整（1）图例调整选择分级数目选择手工输入方式输入级别间距最后点OK9.插值图的调整（1）图例调整调整分级后的插值图由于打印中经常采用黑白打印，故需调整图例颜色，使对比度明显。单击，在出现的对话框中选择颜色或线条9.插值图的调整（1）图例调整成果图（2）插入指北针选择指北针选择指北针，并点击OK。指北针插入成功。（3）插入比例尺点击进行调整修改，直到满意，点OK。比例尺插入成功。10.动态变化图的制作（1）将动态监测年份数据所制作的插值图转换为栅格图层。如198

7、2和2002年成都平原TN含量插值图的转换。在弹出的对话框中进行设置。选择保存路径一般不进行设置，以默认网格大小进行分析1982年土壤TN含量插值图转换为栅格图层。并按照以上方法将2002年土壤TN含量插值图转换为栅格图层。（2）制作动态变化图。在栅格计算器中进行两个图层的代数运算。动态变化图制作成功，并按以上方法进行图例修改、比例尺和指北针的插入等。作业1、利用练习数据制作AOM的克里格插值图；2、采用反距离加权、全局多项式、径向基函数等插值方式制作AOM分布图，并与克里格插值图进行比较；3、

8、采用克里格方法制作土壤有机质含量变化图。