空间局部自相关测度及ArcGIS中的实现
ARCGIS教程实验五、空间研究分析基本操作
实验五、空间分析基本操作一、实验目地1. 了解基于矢量数据和栅格数据基本空间分析地原理和操作.2. 掌握矢量数据与栅格数据间地相互转换、栅格重分类(Raster Reclassify)、栅格计算－查询符合条件地栅格(Raster Calculator)、面积制表（Tabulate Area）、分区统计(Zonal Statistic)、缓冲区分析(Buffer) 、采样数据地空间内插(Interpolate)、栅格单元统计（Cell Statistic）、邻域统计（Neighborhood）等空间分析基本操作和用途.3. 为选择合适地空间分析工具求解复杂地实际问题打下基础.二、实验准备预备知识：空间数据及其表达空间数据（也称地理数据）是地理信息系统地一个主要组成部分.空间数据是指以地球表面空间位置为参照地自然、社会和人文经济景观数据，可以是图形、图像、文字、表格和数字等.它是GIS所表达地现实世界经过模型抽象后地内容，一般通过扫描仪、键盘、光盘或其它通讯系统输入GIS.在某一尺度下，可以用点、线、面、体来表示各类地理空间要素.有两种基本方法来表示空间数据：一是栅格表达; 一是矢量表达.两种数据格式间可以进行转换.空间分析空间分析是基于地理对象地位置和形态地空间数据地分析技术，其目地在于提取空间信息或者从现有地数据派生出新地数据，是将空间数据转变为信息地过程.空间分析是地理信息系统地主要特征.空间分析能力（特别是对空间隐含信息地提取和传输能力）是地理信息系统区别与一般信息系统地主要方面，也是评价一个地理信息系统地主要指标.空间分析赖以进行地基础是地理空间数据库.空间分析运用地手段包括各种几何地逻辑运算、数理统计分析，代数运算等数学手段.空间分析可以基于矢量数据或栅格数据进行，具体是情况要根据实际需要确定.空间分析步骤根据要进行地空间分析类型地不同，空间分析地步骤会有所不同.通常，所有地空间分析都涉及以下地基本步骤，具体在某个分析中，可以作相应地变化.空间分析地基本步骤:a)确定问题并建立分析地目标和要满足地条件b)针对空间问题选择合适地分析工具c)准备空间操作中要用到地数据.d)定制一个分析计划然后执行分析操作.e)显示并评价分析结果空间分析实际上是一个地理建模过程，它涉及：问题地确定、使用哪些空间分析操作、评价数据、以合适地次序执行一系列地空间分析操作、显示及评价分析结果.实验数据：实验数据包括：Slope1（栅格数据），Landuse （栅格数据）,landuse92,r5yield,emidalat街道图层AIOStreets和城市地籍图层：AIOZonecov气温.shp,YNBoundary.shp (云南省地边界)下载地址/csk/upload/arcgis/ex5/ex5.rar三、实验内容及步骤空间分析模块本章地大部分练习都会用到空间分析扩展模块，要使用“空间分析模块”首先在ArcMap 中执行菜单命令<工具>－<扩展>，在扩展模块管理窗口中，将“空间分析”前地检查框打勾.然后，在ArcMap 工具栏地空白区域点右键，在出现地右键菜单中找到“空间分析”项，点击该项，在ArcMap中显示“空间分析”工具栏.执行“空间分析”工具栏中地菜单命令<空间分析>－<选项>设定与空间分析操作有关地一些参数.这里请在常规选项中设定一个工作目录.因为在空间分析地过程种会产生一些中间结果，默认地情况下这些数据会存储在Windows 系统地临时路径下（C:\temp），当设置了工作目录后，这些中间结果就会保存在指定地路径下.1. 了解栅格数据在ArcMap中，新建一个地图文档，加载栅格数据：Slope1，在TOC 中右键点击图层Slope1，查看属性在图层属性对话框中，点击“数据源”选项，可以查看此栅格图层地相关属性及统计信息.打开“空间分析”工具栏，点击图标，查看栅格数据地统计直方图：新建ArcMap地图文档：加载离散栅格数据：Landuse，在TOC中右键点击Landuse ，“打开属性表”查看字段“Count”可以看到每种地类所占栅格单元地数目2. 用任意多边形剪切栅格数据(矢量数据转换为栅格数据)在ArcCatalog下新建一个要素类（要素类型为:多边形），命名为：ClipPoly.shp在ArcMap中，加载栅格数据：Landuse、和ClipPoly.shp打开编辑器工具栏，开始编辑ClipPoly ，根据要剪切地区域，绘制一个任意形状地多边形.打开属性表，修改多边形地字段“ID”地值为1，保存修改，停止编辑.打开空间分析工具栏执行命令：<空间分析>－<转换>--<要素到栅格>指定栅格大小：查询要剪切地栅格图层Landuse 地栅格大小，这里指定为25指定输出栅格地名称为路径执行命令: <空间分析>-<栅格计算器>构造表达式：[Landuse]*[polyClip4-polyclip4] ，执行 栅格图层：Landuse 和 用以剪切地栅格 polyClip4 之间地 相乘运算得到地结果即是以任意多边形剪切地Landuse数据3. 栅格重分类(Raster Reclassify)通过栅格重分类操作可以将连续栅格数据转换为离散栅格数据在ArcMap中，新建地图文档，加载栅格数据Slope1，打开“空间分析”工具栏，执行菜单命令“重分类”将坡度栅格重新分为5类：0 – 8 、8 – 15 、15 – 25 、25 – 35、35 度以上.4. 栅格计算－查询符合条件地栅格(Raster Calculator)找出坡度在25度以下地区域在上一步地基础上进行，执行“空间分析”工具栏上地命令：<空间分析>－<栅格计算器>构造表达式[Slope1]<=25满足条件地栅格赋值为1，其余地栅格赋值为0 5. 面积制表（Tabulate Area）在上一步地基础上进行.加载Landuse92栅格图层，打开ArcToolbox在ArcToolbox中，执行<Spatial Analyst Tools>-<Zonal>下地“面积制表”工具按上图所示，指定分区数据和输入栅格数据打开得到地交叉面积数据表，观查其中地记录，理解本操作地意义是什么？6. 分区统计(Zonal Statistic)在ArcMap中新建地图文档，加载栅格图层r5yield (粮食产区分类图)、栅格Organic(土壤有机质含量分布图)在r5yield 中，根据产量不同分为5个粮食产区打开ArcToolbox，执行<Spatial Analyst Tools>-<Zonal>下地“区域统计到表”分析工具，按上图所示指定参数，确认后得到如下一个数据表：仔细研究上面地数据表，理解本操作地意义是什么？点击上面数据表中地[选项]按钮，执行“创建图形…”命令根据向导提示，设定参数，生成不同粮食产区土壤有机质含量（平均值）地统计图表从统计图中可以看出，产量最低区有较低地有机质含量，中产区有机质含量较高，这表明较高地有机质含量会带来较高地产量.最高产量区有机质含量较低可能是其他因素地影响.7. 缓冲区分析(Buffer)●添加缓冲区向导到菜单中在ArcMap中，执行命令：<工具>-<定制> 在出现地对话框中地“命令”选项页.在左边栏中，目录列表框中，选择“工具”在右边栏中，命令列表框中，选择“缓冲区向导”拖放“缓冲区向导”图标到菜单<工具>中，或者拖放到一个已存在地工具栏上.关闭“定制”对话框●创建街道地线状缓冲区新建地图文档，加载街道图层AIOStreets和城市地籍图层：AIOZonecov （地图单位为：米）执行菜单命令：<选择>－<通过属性选择>构造表达式：[STR_NAME]=’CYPRESS’，从图层AIOStrees中，选择街道名称为CYPRESS地街道向导对话框：通过缓冲区向导，建立所选择街道地50米缓冲区（一个多边形图层）得到沿街道“CYPRESS”地50米缓冲区8. 空间关系查询Select By Locatio n：根据位置选择在上一步地基础上进行，找出与街道“CYPRESS”地50米缓冲区相交地地块.9. 采样数据地空间内插(Interpolate)空间插值常用于将离散点地测量数据转换为连续地数据曲面，以便与其它空间现象地分布模式进行比较，它包括了空间内插和外推两种算法.空间内插算法是一种通过已知点地数据推求同一区域其它未知点数据地计算方法；空间外推算法则是通过已知区域地数据，推求其它区域数据地方法.数据：气温.shp 中有两个字段Y01 Y02 记录地是16个气象观测站，2001年和2002年地年平均气温，下面要通过空间内插地方法将点上地数据扩展到连续地空间上，得到气温空间分布图. YNBoundary.shp 是云南省地边界新建地图文档，加载图层：气温.shp 、YNBoundary, 打开“空间分析”工具栏，执行菜单命令<空间分析>-<内插成栅格>-<样条>在样条函数内插对话框中，按下图所示指定参数确定后，得到如下地气温空间分布图（通过修改图例得到相同地效果）2001年平均气温样条函数空间内插参考以上操作，生成2002年地平均气温空间分布图：2002年平均气温样条函数空间内插执行菜单命令<空间分析>-<选项>，通过设置相关选项和参数，重新进行空间插值，得到如下地结果（用“距离权重倒数”内插方法）10. 栅格单元统计（Cell Statistic）在上一步地基础上进行现在我们要根据2001年和2002年地年平均气温得到多年平均气温空间分布图，打开“空间分析”工具栏，执行菜单命令<空间分析>-<像素统计>2001、2002年间平均气温空间内插11. 邻域统计（Neighborhood）邻域分析也称为窗口分析，主要应用于栅格数据模型.地理要素在空间上存在着一定地关联性.对于栅格数据所描述地某项地学要素，其中地(I，J)栅格往往会影响其周围栅格地属性特征.准确而有效地反映这种事物空间上联系地特点，是计算机地学分析地重要任务.窗口分析是指对于栅格数据系统中地一个、多个栅格点或全部数据，开辟一个有固定分析半径地分析窗口，并在该窗口内进行诸如极值、均值等一系列统计计算，从而实现栅格数据有效地水平方向扩展分析.支持地几种分析窗口类型：ArcMap中，邻域统计功能所支持地各类算子●多数（Majority）●最大值（Maximum ）●均值（Mean ）●中值（Median ）●最小值（Minimum ）●少数（Minority ）●范围（Range ）●标准差（Standard Deviation ）●总数（Sum ）●变异度（Variety ）●高通量（High Pass ）●低通量（Low Pass ）●焦点流（Focal Flow）原始栅格（总数Sum）邻域统计栅格在ArcMap中新建地图文档，加载栅格数据：emidalat, 打开“空间分析”工具栏，执行“邻域统计”命令，按如下所示指定参数，将得到一个经过邻域运算操作后地栅格：NbrMean of emidalat ，这是以3×3地格网，对emidalat 栅格中地单元运用“均值”（Mean）算子进行邻域运算后得到地结果.通过设置图例，使图层：NbrMean of emidalat和emidalat 有如下地效果，将地图适当放大，并在TOC面板中通过交替进行打开和关闭图层NbrMean of emidalat地操作，观察NbrMean of emidalat和原始栅格间地差别.四、实验报告要求做出书面报告，包括原理、过程和结果.版权申明本文部分内容，包括文字、图片、以及设计等在网上搜集整理.版权为个人所有This article includes some parts, including text, pictures, and design. Copyright is personal ownership.mZkkl。
ARCGIS空间分析操作步骤演示教学
ARCGIS空间分析基本操作一、实验目的1. 了解基于矢量数据和栅格数据基本空间分析的原理和操作。
2. 掌握矢量数据与栅格数据间的相互转换、栅格重分类(Raster Reclassify)、栅格计算－查询符合条件的栅格(Raster Calculator)、面积制表（Tabulate Area）、分区统计(Zonal Statistic)、缓冲区分析(Buffer) 、采样数据的空间内插(Interpolate)、栅格单元统计（Cell Statistic）、邻域统计（Neighborhood）等空间分析基本操作和用途。
3. 为选择合适的空间分析工具求解复杂的实际问题打下基础。
二、实验准备预备知识：空间数据及其表达空间数据（也称地理数据）是地理信息系统的一个主要组成部分。
空间数据是指以地球表面空间位置为参照的自然、社会和人文经济景观数据，可以是图形、图像、文字、表格和数字等。
它是GIS所表达的现实世界经过模型抽象后的内容，一般通过扫描仪、键盘、光盘或其它通讯系统输入GIS。
在某一尺度下，可以用点、线、面、体来表示各类地理空间要素。
有两种基本方法来表示空间数据：一是栅格表达; 一是矢量表达。
两种数据格式间可以进行转换。
空间分析空间分析是基于地理对象的位置和形态的空间数据的分析技术，其目的在于提取空间信息或者从现有的数据派生出新的数据，是将空间数据转变为信息的过程。
空间分析是地理信息系统的主要特征。
空间分析能力（特别是对空间隐含信息的提取和传输能力）是地理信息系统区别与一般信息系统的主要方面，也是评价一个地理信息系统的主要指标。
空间分析赖以进行的基础是地理空间数据库。
空间分析运用的手段包括各种几何的逻辑运算、数理统计分析，代数运算等数学手段。
空间分析可以基于矢量数据或栅格数据进行，具体是情况要根据实际需要确定。
空间分析步骤根据要进行的空间分析类型的不同，空间分析的步骤会有所不同。
通常，所有的空间分析都涉及以下的基本步骤，具体在某个分析中，可以作相应的变化。
Arcgis空间分析实验教程 第二章 ArcGIS应用基础
第二章 ArcGIS应用基础当用户使用ArcGIS系统进行空间分析时，首先应该掌握三大模块，分别是：ArcMap, ArcCatalog和ArcToolbox。
这三大模块是用户应用ArcGIS系统的基础。
本章主要围绕这三大模块的内容进行展开。
ArcMap是ArcGIS Desktop中一个主要的应用程序。
它具有基于地图的所有功能，让用户能按照需要创建地图，在地图上加载数据，并用合适的方式来表达；它可以实现可视化，通过处理地理数据，揭示地理信息中隐藏的趋势和分布特点；它可以很方便地实现制图成图。
最重要的是，ArcMap的定制环境可以为用户量体裁衣，让用户定制自己需要的界面，建立新的工具来自动化操作他们的工作，并且可以发展出基于ArcMap地图组件的独立应用程序。
总之，ArcMap能帮助用户解决一系列的空间问题，并且起到了很好辅助决策的作用。
ArcCatalog模块就仿佛是空间数据的一个资源管理器。
利用ArcCatalog模块访问和管理空间数据将更为容易。
先运用ArcCatalog添加空间数据连接，连接对象包括文件夹，数据库，服务器等。
建立ArcCatalog数据连接后，用户可以运用不同的视图方式查看每个连接中的空间数据和单个数据源中的内容，用同样的方法可以查看各类格式的数据，利用ArcCatalog提供的各类工具可以帮助组织和维护数据，无论是对于制图者来说还是对于数据管理者，ArcCatalog都可以使他们工作简化。
ArcToolbox提供了极其丰富的地学数据处理工具，包括160多个简单易用的工具。
使用ArcToolbox中的工具，能够在GIS数据库中建立并集成多种数据格式，进行高级GIS 分析，处理GIS数据等；使用ArcToolbox可以将所有常用的空间数据格式与Arclnfo的Coverage，Grids、TIN进行互相转换；在ArcToolbox中可进行拓扑处理，可以合并、剪贴、分割图幅，以及使用各种高级的空间分析工具等。
基于ArcGIS的空间自相关分析模块的开发与应用
万方数据 万方数据第６期魏晓峰等：基于ＡｔｃＧＩＳ的空间自相关分析模块的开发与应用圈１建立权值矩阵对话枢Ｆ毡．１Ｔｈｅｄｉａｌｏｇｏｆｃｒｅｉｌｔ吨ＷｄｇｈｔＭａｔｒｉｘ心。
基于多边形邻接方式只对面状图层有效，因为点状图层不存在边相邻的概念。
．用户可以在“保存文件”文本框中选择一个指定路径下的文件夹用以保存所创建的权值矩阵文件，该文件将以文本形式保存。
在基于距离的权值矩阵建立中，为分析不同距离间空间自相关程度，可设鬣不同的距离带，用于找出自相关程度最显著的空间距离，界面设计如图２所示。
图２基于距离的空间权值矩阵建立对话框Ｆｉｇ．２ＴｈｅｄｉａｌｏｇｏｆｃｒｅａｔｉｎｇＷｅｉｇｈｔＭａｔｒｉｘｂａｓｅｄ∞ｄｉｓｔａｎｃｅ界面分为２个部分，上半部分显示了各对象两两问的相关距离统计信息，用以设置距离带时的参考；下半部分主要用于设置距离带以建立相应的权值矩阵。
距离带设置有２种方式。
选择“系统方案”时需确定划分等级，系统将根据选择的划分数量自动生成相应的距离带。
添加到下方的“距离带”列表框中；选择“自定义”按钮，用户可以手工输入距离带。
距离单位均为地图单位。
２，１．２全局空间自相关分析全局空间自相关分析对话框主要有２个参数：参与计算的权值矩阵和分析字段。
权值矩阵可以选择由以上２种方式建立的权值矩阵文件。
若分析的是基于距离的方式，则可以添加多个权值矩阵进行分析，以方便比较不同空间距离下的自相关程度（如图３所示）。
２．１．３局部空间自相关分析局部空间自相关分析对话框与全局空间自相关分析对话框类似，多了一个可选参数。
该对话框设计为只能输入一个权值矩阵文件，其中Ⅲ标识字段用于标识各分析对象。
若分析图层的每个对象具有ＮＡＭＥ属性，则我们可以用其标识每个对象；若不选择此项，系统默认用数字标识（如图４所示）。
围３全局空间自相关分析对话柱Ｆｉｇ．３ＴｈｅｄｌａｔｏｇｄｇｌｏｂａｌｓｐａｔｉａｌａｕｔｏｃｏｒｒｅｌａｆｌｏｎａＤｌｔｌｙｓｉ￥国４局部空间自相关分析对话框Ｆｉｇ．４Ｔｈｅ蛳ｅｌ＇ｌｏｃａｌｓｐａｔｉａｌａｕｔｏｃｏｒｒｅｌａｌｔｏｎｍ鼬２．２模块开发模块采用ＡｒｃＯｂｊｅｃｔｓ组件技术在ＶＢ环境下进行开发。
ARCGIS空间统计分析
ARCGIS空间统计分析空间统计分析是利用地理信息系统（GIS）技术对空间数据进行统计分析和空间模式分析的过程。
它可以帮助我们揭示地理现象的空间分布规律、探索地理现象之间的关联性，进而为决策提供依据。
而ARCGIS作为一款功能强大的GIS软件，为空间统计分析提供了丰富的工具和功能。
首先，在ARCGIS中进行空间统计分析，我们需要明确研究的问题和目标。
例如，我们可能想要了解一些地区人口分布的空间模式以及其与其他地理现象的关系。
在确定研究问题后，我们可以使用ARCGIS中的空间统计工具进行分析。
距离分析是一种常见的空间统计分析方法，用于度量地理要素之间的距离和接近程度。
ARCGIS中的距离工具可以计算地理要素之间的最短路径、最近邻等距离指标。
通过距离分析，我们可以了解地理现象之间的空间关系，比如其中一地区的商店分布离居民区的距离远近。
空间插值是一种用于推断未知地点值的方法，通过已知的点数据生成连续的表面。
ARCGIS中的空间插值工具可以根据已有的点数据生成等值线图、栅格图像，帮助我们了解地形、气象等现象的空间分布。
空间点模式分析是一种用于检测地理要素分布的随机性或非随机性的方法。
ARCGIS中的空间点模式工具可以通过计算统计指标（例如点密度、聚集程度等）来识别点数据的空间模式。
通过空间点模式分析，我们可以判断其中一现象的分布是随机还是具有一定的规律性。
空间回归分析是一种用于揭示地理现象之间关联关系的方法。
ARCGIS中的空间回归工具可以进行空间权重矩阵的构建、空间自相关分析等。
通过空间回归分析，我们可以确定其中一地理现象在空间上的影响范围，进一步理解地理现象之间的关系。
除了上述方法，ARCGIS还提供了许多其他的空间统计工具，如空间聚类、空间揭示等。
通过这些工具，我们可以进行更加深入全面的空间统计分析，为决策提供科学的依据。
总之，ARCGIS为空间统计分析提供了丰富的工具和功能，能够帮助我们揭示地理现象的空间分布规律、探索地理现象之间的关联性，为决策提供科学依据。
空间局部自相关测度及arcgis中的实现
来的。（关于Moran I的公式与含义，图书馆里有若干本书提到，譬如北大邬伦的那本、黄
皮的城市地理信息系统、还有邬建国写的那本景观书：其实质就是在时间序列的自相关系
数上，也就是对不同时间的变量数值所做的相关系数上，添加了对空间邻接矩阵的考虑）
。所有Local Moran I之和即为Moran I。I的值从1到-1之变化，反映了由空间相邻相似的
正相关向空间相邻相异的负相关的过渡。
ArcGIS9加强了其ArcToolBox的空间统计分析功能，一下子多出了好多的内容。
由ArcGIS Desktop进入，选择toolbox，最后一类菜单功能即为spatial statistics，其中
分有诸多子功能。这里要用的Local Moran I，为第二类中的第一项，即mapping cluster
向图结构来说，这种标准化是无意义的。
阈值距离：上文已经提及，不再赘述。
上面提到的四种以距离进行的空间邻接的判别，比较适合于点状实体的空析等。而在目前的研究当中，除了点状数据以
外，经常使用的还是多边形数据，也就是基于一定行政、景观单元的空间自相关计算。Lu
别和反距离判断，在阈值内为1，超过一定阈值后呈反距离衰减。需要注意的是，进行这些
距离运算之前，请确保你的数据是有空间参照的，否则ArcGIS会因为没有距离单位和比例
尺而拒绝操作。
距离计算：可以使用欧氏距离或曼哈顿距离，欧氏距离不再解释，曼哈顿距离是计算两点
之间距离在x、y两方向分别投影的距离之和。它更适合于城镇街区中的距离计算。
的知识来关联的看，就比较容易些。若将城、镇、村都看作这样的空间单元，那么这种局
部自相关的测度就可以判别出以城市为中心的这片区域内，城市对于农村的经济总量或劳
ArcGIS空间分析模块学习指南
ArcGIS空间分析模块学习指南ArcGIS具有功能强大、应用领域非常广泛，在社会公共安全与应急服务、国土资源管理、遥感、智能交通系统建设、水利、电力、石油、国防、公共医疗卫生、电信等方面和领域都有深入的应用。
强大的空间分析功能是ArcGIS9的特点与核心之一。
无论对于栅格数据还是矢量数据、低维的点、线、面对象还是三维动态对象，都可以通过其空间分析功能的实现得到较为理想的结果。
ArcGIS9的空间分析模块（ArcGIS Spatial Analyst）功能的实现主要是基于栅格数据进行的，其可以完成常用的数据转换、分析、统计、分类和显示等功能。
空间分析模块是Arcgis9进行空间分析的主要模块，但其并不囊括Arcgis9的所有空间分析功能，其他的一些模块可以帮助用户进行专题性较强、较有特色的空间分析，如统计分析模块、三维分析模块等。
ArcGIS9的空间分析功能主要包括于空间分析模块、3D分析模块、地统计分析模块、分析模块、跟踪分析模块等之中，如图所示。
对于空间分析功能的实现，各模块具有各自的特点和优势，这里就其能够实现的功能和特点作一简要的说明。
ArcGIS Spatial Analyst模块，是ArcGIS Desktop中增加了一组全面的高级空间建模和空间分析工具，应用ArcGIS Spatial Analyst，用户可从现存数据中得到新的数据，分析空间关系和空间特征，应用空间分析模块可以进行：1、距离制图（Distance）：直线距离函数（Straight Line）、分配函数（Allocation）、成本距离加权函数（Cost Weighted）、最短路径函数（Shortest Path）。
2、密度制图（Density）：密度制图中内插的是密度，也是就是每个栅格的值不是绝对值，而是用绝对值除以了搜索范围的面积。
3、栅格插值（Interpolate to Rastor）：反距离权重插值（Inverse Distance Weighted）、样条函数插值（Spline）、克里格插值（Kriging）。
在ArcGIS中进行地理信息系统分析的方法
在ArcGIS中进行地理信息系统分析的方法ArcGIS是一种常用的地理信息系统（GIS）软件，它提供了丰富的工具和功能，可以进行各种地理信息系统分析。
本文将介绍在ArcGIS中进行地理信息系统分析的方法。
第一章：数据准备在进行地理信息系统分析之前，首先需要准备相应的数据。
ArcGIS可以处理各种数据类型，包括矢量数据和栅格数据。
矢量数据包括点、线和面等要素，而栅格数据则是由像元构成的图像。
用户可以通过导入现有的地理数据或创建新的数据来进行分析。
第二章：空间查询空间查询是地理信息系统分析的基础。
ArcGIS可以通过空间查询工具来查找特定位置或空间范围内的要素。
用户可以选择不同的查询方式，如点定位、线段内插或多边形包含等，以获得所需的结果。
空间查询在城市规划、环境监测和资源管理等领域有着广泛的应用。
第三章：地理处理地理处理是ArcGIS中另一个重要的分析方法。
它通过对地图数据进行处理和变换，生成新的数据集或提取有用的信息。
地理处理可以包括缓冲区分析、叠置分析、裁剪和合并等操作。
这些处理可以帮助用户更好地理解地理现象，并支持决策制定和问题解决。
第四章：空间插值空间插值是一种用于估计未采样地点上某一属性值的方法。
ArcGIS提供了多种空间插值工具，如反距离权重插值、克里金插值和样条插值等。
用户可以根据具体的需求选择适用的插值方法，并通过交叉验证等技术来评估插值结果的准确性。
第五章：网络分析网络分析是一种用于优化路径和解决基于网络的问题的方法。
ArcGIS提供了网络分析工具集，可以进行路径分析、服务区分析和最佳配送路径等。
这些工具对于交通规划、物流管理和紧急救援等领域非常有用。
第六章：空间统计空间统计是一种用于描述地理现象分布和相关性的方法。
ArcGIS具有丰富的空间统计工具，可以计算空间自相关、空间权重和空间聚集等指标。
这些统计指标可以帮助用户发现地理模式和规律，并支持空间决策和区域规划。
第七章：模型构建ArcGIS中的模型构建工具可以将多个空间分析步骤组合成一个工作流程。
ArcGIS空间数据分析实验报告
空间数据分析实验报告1.实验内容根据所给shp文件中给出的北卡罗来纳州县婴儿出生和死亡率、吸烟人数（单位：千人）等数据，结合ArcGIS软件空间分析工具，计算其空间自相关性、空间聚集性，并进行分析。
2.实验要求1) 能够正确理解和使用ArcGIS中的空间分析系列工具。
2) 理解全局莫兰指数、G统计量、局部莫兰指数、局部G统计量所表达的含义，并对结果报告作出分析。
3.实验结果及分析3.1全局空间自相关分析全局空间自相关是对属性值在整个区域的空间特征的描述。
表示全局空间自相关的指标和方法很多，主要有全局Moran’s I、全局Geary’s C和全局Getis-Ord G都是通过比较邻近空间位置观察值的相似程度来测量全局空间自相关的。
3.1.1全局莫兰指数一般说来，莫兰指数分为全局莫兰指数和安瑟伦局部莫兰指数，此处选择全局莫兰指数进行分析。
全局莫兰指数计算结果给出关于所有数据的相关性的数值，用以衡量数据的空间自相关性，一般取值[-1,1]。
全局莫兰指数数值若在0-1间，则为空间正相关，值越大，空间相关性越明显；若在-1-0之间，则为空间负相关，值越小，空间差异越大；若为0，则空间分布为随机性。
z得分表示标准差的倍数。
p值代表的是概率。
它是反映某一事件发生的可能性大小。
在空间相关性的分析中，p 值表示所观测到的空间模式是由某一随机过程创建而成的概率。
若该值小于一定的数值即代表该数据为随机生成结果是小概率事件，即拒绝零假设，认为该数据具有聚集特征。
吸烟人数以及死亡率全局莫兰指数报表表3.1 吸烟人数全局莫兰指数表表3.2 婴儿死亡率全局莫兰指数表①Moran I指数：北卡罗来纳州县吸烟人数的莫兰指数为0.72，婴儿死亡率的莫兰指数为0.61，二者均大于0，说明此地的吸烟人数和婴儿死亡率空间自相关性均为呈现空间正相关，且相关性较为强烈。
吸烟与当地的文化环境，以及政府政策的指定有关，因此会在空间分布上有很高的相关性。
ArcGIS空间数据处理和空间数据分析思路整理
ArcGIS基础学习思路整理学习资料：地理信息系统教程上的例题与操作步骤，地理信息系统导论上的习作与挑战任务，往届GIS大赛试题。
一、空间数据处理1.空间数据采集：（1）地理配准（2）空间校正2.空间数据编辑：（1）要素的编辑（2）创建要素（3）修改要素3.空间数据的拓扑处理：（1）拓扑创建（2）拓扑的验证（3）拓扑编辑（4）拓扑错误修改4.空间参考与变换：（1）空间参考与地图投影（2）投影变换（3）坐标问题5.地图制图：（1）地图制图输出（2）符号化与样式（3）掩模与制图表达二、空间数据分析1.矢量数据分析：（1）数据提取：裁剪，分割，筛选（2）统计分析：频数，汇总统计数据（3）缓冲区分析：建立缓冲区，多环缓冲区，点距离（4）叠置分析：相交，联合，融合，合并，标识，擦除，更新（5）泰森多边形2.栅格数据分析：（1）密度分析（2）距离分析（3）提取分析（4）局域分析（5）邻域分析3.地形表面分析：（1）用DEM进行制图（2）坡度坡向分析（3）表面曲率分析（4）提取破向坡度，水系河流4.视域流域水文分析：（1）视域分析（2）流域分析：填洼，流向分析，计算水流长度，流量分析（3）河网分析：生成河网，河网矢量化，平滑河网，河流连接5.插值及重分类分析：（1）插值分析：克里金插值（2）重分类分析6.网络分析：（1）网络分析（2）最小耗费路径分析7.地统计学分析：8.Model Builder与空间建模：ArcGIS处理问题综合流程整理一、按照一定的条件选取事宜区域某一地区引进X型经济作物，该作物的生长环境需要满足一定的地形及气象条件。
现有该地区的地形及气象数据，请你根据X型作物的生长条件，为该地区进行X型作物适宜区分析相关信息说明如下：①数据中，dem为数字高程模型数据，gully.shp为主沟谷数据；climate.txt为气象观测表数据（包含坐标、温度/℃及降雨/ mm等）。
②dll中，DevComponents.DotNetBar2.DLL为工具控件库，IrisSkin2.DLL为皮肤控件库，titlerectangle.ssk为皮肤文件。
ARCGIS空间分析操作步骤详解
ARCGIS空间分析基本操作一、实验目的1. 了解基于矢量数据和栅格数据基本空间分析的原理和操作。
2. 掌握矢量数据与栅格数据间的相互转换、栅格重分类(Raster Reclassify)、栅格计算－查询符合条件的栅格(Raster Calculator)、面积制表（Tabulate Area）、分区统计(Zonal Statistic)、缓冲区分析(Buffer) 、采样数据的空间内插(Interpolate)、栅格单元统计（Cell Statistic）、邻域统计（Neighborhood）等空间分析基本操作和用途。
3. 为选择合适的空间分析工具求解复杂的实际问题打下基础。
二、实验准备预备知识：空间数据及其表达空间数据（也称地理数据）是地理信息系统的一个主要组成部分。
空间数据是指以地球表面空间位置为参照的自然、社会和人文经济景观数据，可以是图形、图像、文字、表格和数字等。
它是GIS所表达的现实世界经过模型抽象后的内容，一般通过扫描仪、键盘、光盘或其它通讯系统输入GIS。
在某一尺度下，可以用点、线、面、体来表示各类地理空间要素。
有两种基本方法来表示空间数据：一是栅格表达; 一是矢量表达。
两种数据格式间可以进行转换。
空间分析空间分析是基于地理对象的位置和形态的空间数据的分析技术，其目的在于提取空间信息或者从现有的数据派生出新的数据，是将空间数据转变为信息的过程。
空间分析是地理信息系统的主要特征。
空间分析能力（特别是对空间隐含信息的提取和传输能力）是地理信息系统区别与一般信息系统的主要方面，也是评价一个地理信息系统的主要指标。
空间分析赖以进行的基础是地理空间数据库。
空间分析运用的手段包括各种几何的逻辑运算、数理统计分析，代数运算等数学手段。
空间分析可以基于矢量数据或栅格数据进行，具体是情况要根据实际需要确定。
空间分析步骤根据要进行的空间分析类型的不同，空间分析的步骤会有所不同。
通常，所有的空间分析都涉及以下的基本步骤，具体在某个分析中，可以作相应的变化。
Arcgis空间分析具体实例说明
空间分析具体案例应用专业：资源环境与城乡规划管理学号：姓名：王秀君实验类型：综合性实验实验目的：进一步掌握常用工具应用所学的ArcGIS技术，掌握空间分析能力的运用，解决实际工作中遇到的问题。
实验内容：1、琅岐岛3D视图显示2、超市商业区位选址3、土地规划利用（一）琅岐岛3D视图显示实验类型：综合性实验实验目的：进一步掌握常用工具所学的ARCGIS技术，掌握空间分析能力的应用，解决实际工作中遇到的问题实验内容：琅岐岛3D视图显示四、实验步骤1.将TAB格式转为SHP格式打开Mapinfo，选择“表”下的“转出”，弹出窗口，指定要转换格式的文件及输出路径，将马尾岛屿.tab、马尾等高线.TAB、马尾等深线.TAB转为、、。
然后，打开Arc Catalog，将、、转换为shape格式。
点击ok，完成转换。
2.定义投影右击,指定其投影为Projected Coordinate Systems—Gauss Kruger—Beijing 1954—Beijing 1954 GK Zone 20投影，利用Import将投影导入其他图层。
如图所示：3.卫片配准在ArcMap中，先将Island、Contour、isolate图层调入，然后在将卫片LQ调入。
调用Georeferencing工具，选择Fit to Display命令，使卫片处于屏幕正中央，然后进行配准，如图所示。
然后用Rectify命令，将定义好的投影保存。
配准后注意保存好，如图所示：4.合并等高线、等深线两个图层建立Contour和isolate的公共字段，在ArcMap中，选择图层，Open Attribute Table，建立公共字段Height，并赋值，删除多余字段，然后打开ArcToolBox利用Append工具合并Contour与isolate图层。
合并Contour与isolate图层：5.空间插值，建立琅岐岛DEM打开3D分析工具，并调入3D分析模块。
基于ArcGIS的空间自相关分析模块的开发与应用_魏晓峰
1 空间自相关分析
空间自相关分析可分以下 3个过程 :首先建立空间权 值矩阵 , 以明确研究对象在空间位置上的相互关系 ;其次 进行全局空间自相关分析 , 判断研究区域空间自相关现
象的存在性 ;最后进行局部空间自相关分析 , 找出空间自 相关现象存在的局部区域 。
目前常用的检测空间自相关现象的分析模型有 M oran’ s I和 Geary’ s C 等 , 本模块采用 M oran’ s I模型进行 分析 。 M oran’ s I指数包括 G lobalM oran’ s I和 LocalM oran’ s I, 分别用来进行全局空间自相关与局部空间自相关 分析[ 1] 。
存在着一种空间负相关现象 。
LocalM oran’ s I可以看作是 G lobalM oran’ s I的各区
域分量 , 它反映了各区域的空间自相关现象对区域整体
空间自相关的影响程度 。
M oran’ s I的显著性检验通常用 z值来衡量 , z 值是标
准化了的 I值 。其计算公式如下 :
ZI
=I S-DE[
V o .l 28, N o. 6 D ec. , 2005
基于 ArcGIS的空间自相关分析 模块的开发与应用
魏晓峰 , 吴健平
(华东师范大学 地理信息科学教 育部重点实验室 , 上海 200062)
摘 要 :针对目前 G IS的空间分析能力 , 利用 ArcO b jects开发了空 间自相关 分析模 块 。模块包 括空间权 值矩阵 建立 、全局空间自相关分析 、局部空间自相关分 析三方 面的功能 , 并可以 嵌入到 A rcG IS系统 中 。论文介 绍了空 间自相关分析的基本概念 、空间自相关分析模块的设计与开发 , 并演示了模块的应用 。 关键词 :空间自相关 ;权值矩阵 ;A rcO b jects 中图分类号 :P208 文献标识码 :B 文章编号 :1672 - 5867(2005)06 - 0077 - 04
利用ARCGIS进行空间统计分析综述
§12. 使用ArcGIS进行空间统计分析一、软硬件环境软件：ArcGIS 8.0版本以上，需要具有Geostatistics模块的许可；硬件：目前主流配置即可。
二、软件及数据的准备本例以ArcGIS 9.0为软件平台，对甘肃省30年平均降水进行空间插值的。
（1）打开ArcGIS 9.0，并把Geostatistics模块加载上。
首先在工具>扩展中将相应模块选中，如图1。
图1其次，在工具条上点击右键，把Geostatistical Analyst选中，如图2。
图2（2）数据准备本例需要的是各个气象站点和观测数据，所以首先需要各个气象观测站的点图层，各个站点30年观测的平均降水量、蒸发量以及该站点的海拔高程作为属性数据，附在上述点图层上。
因为是对甘肃省省域内气候进行插值，因此还必须有甘肃省的省界。
并过数据加载按钮将上述数据加载上，如图3所示。
图3（3）分析数据框架设定在Layers上右击，点击属性，选择数据框架（Data Frame）面板，然后将甘肃省边界图层作为分析时显示的数据框架（即只显示省内区域）。
如图4：图4三、探索性空间数据分析（ESDA）空间插值的模型和方法有很多，通过探索性空间数据分析，目的是寻找数据内在的规律性，再根据这些规律寻找适合的空间插值模型；或者通过数据变换（例如常见的COX－BOX变换、对数变换），使原来不适合于插值的数据可以进行插值。
对于ESDA可以说是一门学问，这里简单介绍，Geostatistical Analyst所带的几种方法，如图5。
图51、直方图点击Histogram，然后在右下选择需要分析的属性，则就显示直方图分布情况，并在右上角给出各种相关的统计指标，图6。
图6在左下方的下拉框可以选择直方的数量，变换方法，软件提供了两种：LOG和Cox-Box。
2、正则QQ图（Normal QQPlot）图73、趋势分析（Trend Analysis）同样选择合适的属性，作为Z轴，空间坐标作为XY轴，则分析该属性的三维分布趋势，图8。
空间自相关测度方法
局部 Geary’s C 的计算公式为：
X j wij( xi x j ) (i j )
2
U (Ci )
Ci E (Ci ) var(Ci )
局部 Geary’s C 的值小于数学期望，并且通过假设检验时，提示存在局部 的正空间自相关；局部 Geary’s C 的值大于数学期望,提示存在局部的负空间自 相关。缺点也是不能区分“热点区”和“冷点区”两种不同的正空间自相关。 2.3 局部 Getis-Ord G 局部 Getis-Ord G 同全局 Getis-Ord G 一样，只能采用距离定义的空间邻近 方法生成权重矩阵，其计算公式为：
空间自相关的测度方法
空间自相关的测度指标 1 全局空间自相关 全局空间自相关是对属性值在整个区域的空间特征的描述[8]。表示全局空间 自相关的指标和方法很多，主要有全局 Moran’s I、全局 Geary’s C 和全局 Getis-Ord G[3,5]都是通过比较邻近空间位置观察值的相似程度来测量全局空间自 相关的。 1.1 全局 Moran’s I 全局 Moran 指数 I 的计算公式为：
述， 其正确应用的前提是要求同质的空间过程， 当空间过程为异质时结论不可靠。 为了能正确识别空间异质性，需要应用局部空间自相关统计量。
C
n 1 wij xi x j 2
n n
2 wij xi x
i 1 j 1 i 1
n
i 1 j 1 n n
2
全局 Moran’s I 的交叉乘积项比较的是邻近空间位置的观察值与均值偏差 的乘积，而全局 Geary’s C 比较的是邻近空间位置的观察值之差，由于并不关 心 xi 是否大于 xj，只关心 xi 和 xj 之间差异的程度，因此对其取平方值。全局 Geary’s C 的取值范围为[0，2]，数学期望恒为 1。当全局 Geary’s C 的观察 值<1，并且有统计学意义时，提示存在正空间自相关；当全局 Geary’s C 的观 察值>1 时， 存在负空间自相关； 全局 Geary’ s C 的观察值=1 时， 无空间自相关。 其假设检验的方法同全局 Moran’s I。值得注意的是，全局 Geary’s C 的数学 期望不受空间权重、观察值和样本量的影响，恒为 1，导致了全局 Geary’s C 的统计性能比全局 Moran’s I 要差，这可能是全局 Moran’s I 比全局 Geary’ s C 应用更加广泛的原因。 1.3 全局 Geti-Ord G 全局 Getis-Ord G 与全局 Moran’s I 和全局 Geary’s C 测量空间自相关的 方法相似， 其分子的交叉乘积项不同，即测量邻近空间位置观察值近似程度的方 法不同，其计算公式为：
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空间局部自相关测度及ArcGIS中的实现
空间自相关是用来测度地利实体的空间分布状况的，具体而言，就是看看它们是有规律的（集聚式或是间隔式），还是随机的（就像在方盘里随意投下一把细针）。
这里说的局部自相关，就是可以用来测度以每个地理单元为中心的一小片区域的聚集或离散效应。
理论上解释起来，的确有点枯燥。
倘若换一个视角，利用我们学习过的经济地理的知识来关联的看，就比较容易些。
若将城、镇、村都看作这样的空间单元，那么这种局部自相关的测度就可以判别出以城市为中心的这片区域内，城市对于农村的经济总量或劳动力是呈离心带动效应还是向心吸引作用，即区域上的发展是均衡式的，还是极化型的。
最常用的局部自相关的测度指数为Local Moran I，它是由全局自相关指数Moran I发展而来的。
（关于Moran I的公式与含义，图书馆里有若干本书提到，譬如北大邬伦的那本、黄皮的城市地理信息系统、还有邬建国写的那本景观书：其实质就是在时间序列的自相关系数上，也就是对不同时间的变量数值所做的相关系数上，添加了对空间邻接矩阵的考虑）。
所有Local Moran I之和即为Moran I。
I的值从1到-1之变化，反映了由空间相邻相似的正相关向空间相邻相异的负相关的过渡。
关于理论，就是收住。
主要讲讲实现步骤。
A rcGIS9加强了其ArcToolBox的空间统计分析功能，一下子多出了好多的内容。
由ArcGIS Desktop进入，选择toolbox，最后一类菜单功能即为spatial statistics，其中分有诸多子功能。
这里要用的Local Moran I，为第二类中的第一项，即mapping cluster里的Cluster and Outlier Analysis (Anselin Local Morans I)。
下面要做的是一些填空，input feature class打开你所需要研究的图层。
input field是你所需要研究的属性列。
output feature class为输出结果的存储位置，需要注意的是每次运算时需给出一个新文件名，它不可以覆盖已有文件。
再下面就是些重要的运算参数了：第一，空间关系的判别准则，ArcGIS提供了四种方法，即反距离法、反距离平方法、二值法和综合法。
反距离就不解释了，所谓二值法就是以某距离为阈值，小于此距离的范围赋予1，认为相邻，否则为0。
综合法则兼顾使用了二值判别和反距离判断，在阈值内为1，超过一定阈值后呈反距离衰减。
需要注意的是，进行这些距离运算之前，请确保你的数据是有空间参照的，否则ArcGIS会因为没有距离单位和比例尺而拒绝操作。
距离计算：可以使用欧氏距离或曼哈顿距离，欧氏距离不再解释，曼哈顿距离是计算两点之间距离在x、y两方向分别投影的距离之和。
它更适合于城镇街区中的距离计算。
标准化策略：可以选择不标准化、行标准化或是全局标准化。
行标准化的目的，是消除各个单元其邻接单元数目不等带来的问题，使得所有单元的局部自相关数值存有比较的依据。
而全局(global)标准化，则是将运算结果与全局权重之和的比值，本人不大理解这种标准化的意义，因为一般而言，权重矩阵是对称的，所以权重之和经常为0，也就是说对于无向图结构来说，这种标准化是无意义的。
阈值距离：上文已经提及，不再赘述。
上面提到的四种以距离进行的空间邻接的判别，比较适合于点状实体的空间聚集度运算。
譬如G7所提及的人口数据、以及生态群落分析等。
而在目前的研究当中，除了点状数据以外，经常使用的还是多边形数据，也就是基于一定行政、景观单元的空间自相关计算。
Luc Anselin最早提出的局部空间自相关分析也是基于多边形的，即将空间上具有公共边界的多边形认为是相邻的，并赋予权重1；否则为0。
这样的情况在ArcGIS里没有予以支持，也没有相应的运算工具，我认为是其一大缺陷，也是下一版本值得改进的地方。
此时唯一的解决手段，是使用编程产生满足ArcGIS导入的weight matrix，一个形如“polygen1 polygen2 weight”的数据列表所存成的text文件。
将这一文件加到weights matrix file即可进行计算了。
至于此处需要的weights matrix file的编程原理，主要可以采用相应的coverage文件中的拓扑信息得到。
简单言之，每个
arc拓扑属性列中的left polygen和right polygen就可以认为存在邻接。
然后需要注意的仅仅是重复记录的判别以及编号为0的外多边形的删除，因为指示区域以外范围的外多边形并没有实际意义。