arcgis学习--地统计分析
利用ARCGIS进行地类计算与统计讲解
利用ARCGIS进行地类计算与统计讲解ARCGIS是一款强大的地理信息系统软件，可以进行地类计算与统计。
地类计算与统计是对地表覆盖类型进行分类、计算和统计的过程，可以帮助我们了解地表覆盖的分布情况、变化趋势等。
在ARCGIS中，我们可以利用不同的工具和功能来进行地类计算与统计。
首先，我们需要准备一份具有地表覆盖类型信息的矢量数据。
这些数据可以是卫星遥感图像、航空影像等，或者是由人工标注的地表覆盖类型数据。
在ARCGIS中，可以将这些数据导入到地理数据库中，然后进行进一步分析。
一种常用的地类计算方法是栅格化。
即将矢量数据转化为栅格数据，使得每个栅格单元代表一种地表覆盖类型。
ARCGIS中有专门的工具可以进行栅格化操作。
我们可以选择适当的栅格分辨率来进行栅格化，以平衡地表覆盖类型的细节和计算效率。
在得到栅格数据后，我们可以利用栅格数据进行地类计算与统计。
ARCGIS提供了很多工具来进行地类计算，如栅格计算器、遥感分类工具等。
栅格计算器可以进行诸如加减乘除、逻辑运算、统计等操作，可以用来对不同地类进行运算和统计。
遥感分类工具可以通过训练样本或者其他分类方法将栅格数据分类为不同的地表覆盖类型。
地类计算与统计极大地依赖于分类结果的准确性。
为了提高分类精度，我们可以利用ARCGIS提供的功能进行后处理。
例如，可以利用空间滤波器对分类结果进行平滑处理，去除噪声和误分类。
还可以通过多时相的数据进行时序分析，了解地表覆盖类型的变化趋势和演化过程。
另外，ARCGIS还提供了丰富的可视化功能，可以帮助我们更直观地理解地表覆盖类型的分布情况。
我们可以通过色彩映射、分层渲染、饼图等方式将地表覆盖类型数据可视化，以便更好地观察和分析结果。
最后，ARCGIS还支持地类数据的导出和共享。
我们可以将地类计算与统计的结果导出为各种格式的数据，如栅格图像、矢量数据、统计表格等。
这样，我们可以将计算与统计结果与其他人共享，以便更多人能够参与到地表覆盖类型的分析和研究中。
ArcGIS地统计学习指南
ArcGIS地统计学习指南ArcGIS 地统计学习指南(一)1.1 地统计扩展模块简介ArcGIS地统计分析模块在地统计学与GIS之间架起了一座桥梁。
使得复杂的地统计方法可以在软件中轻易实现。
体现了以人为本、可视化发展的趋势。
地统计学的功能在地统计分析模块的都能实现，包括：（1）ESDA：探索性空间数据分析，即数据检查；（2）表面预测（模拟）和误差建模；（3）模型检验与对比。
地统计学起源于克里格。
当时他用此法预测矿产分布，后来经过别人改进修改发展成为现在所用的克里格方法。
虽然空间数据分析还有其他方法，如IDW（反距离加权插值法）等，但克里格方法是最主要、最常用的空间分析方法，下面也以此法为主进行。
1.2表面预测主要过程ArcGIS地统计扩展模块的菜单非常简单，如下所示，但由此却可以完成完整的空间数据分析过程。
一个完整的空间数据分析过程，或者说表面预测模型，一般为。
拿到数据，首先要检查数据，发现数据的特点，比如是否为正态分布、有没有趋势效应、各向异性等等（此功能主要由Explore Data菜单及其下级菜单完成）；然后选择合适的模型进行表面预测，这其中包括半变异模型的选择和预测模型的选择；最后检验模型是否合理或几种模型进行对比；（后两种功能主要由Geostatistical Wizard…菜单完成）。
Create Subsets…菜单的作用是为把采样点数据分成两部分，一部分作为训练样本，一部分作为检验样本。
下面将按上述表面预测过程进行叙述。
（注：[1]文章示例中所使用的数据为ArcGIS扩展模块中所带的学习数据（某地测得的臭氧含量样本），整个过程均使用此数据；[2]文章以操作方法介绍为主，所涉及到的地统计方法和基本理论一般未进行解释，可查阅相关地统计理论资料；操作中所用到的某些参数为地统计中的标准名称的也未进行解释。
）我们下面的任务是根据测量所得到的某地臭氧浓度数据进行全区的臭氧浓度预测。
首先检查数据的特点，然后根据数据特点用不同参数进行表面模型预测，随后比较不同模型的精确程序，选择最佳模型，最后制作成果图。
利用ARCGIS进行地类计算与统计讲解
地类计算与统计一、数据准备。
应用到的数据包括社界（DWG文件）和所求年份的现状图（Shape或GeoDatabase）DWG文件的注记的插入点（Text为左下角点）要落在对应的社界面上，这样才能保证数据转换后注记和面层的一一对应。
二、数据处理。
数据的处理主要包括数据的转换、点面属性连接、数据相交三个部分。
2.1数据转换2.1.1建立数据集（1）点击打开ArcCatalog程序，找合适的路径然后【右键】→新建→PersonalGeodatabase：▽（2）新建数据库后，【双击】进入数据库，【右键】→新建数据集→输入名称外，其余使用默认设置，不用修改，直接【下一步】，直到【完成】：▽输入数据集名称▽坐标系统选Unknown(未知),或者用【导入】选DWG文件的投影▽容限使用默认即可，点击【完成】▽2.1.2将DWG数据导入数据集！！首先必须确定DWG文件的路径没有中文名（D:\pssj\sj.dwg），否则导入会一片空白（1）【双击】进入数据集aaa，【右键】→【导入】→【要素类（多个）】（2）在【Input Features】中添加DWG文件的注记层（Annotation）和面层（Polygon）▽添加注记和面层，然后点【确定】导入▽2.1.3检查修改面层的拓扑！！面层可能存在裂缝和重叠错误，这样会带来计算面积的错误，因此要进行拓扑的检查（1）数据集aaa中，【右键】→【新建】→【拓扑】（2）前面两步使用默认直接【下一步】，选择要素的时候勾选面层然后【下一步】▽使用默认等级，然后【下一步】▽添加拓扑规则，规则选择【不能重叠】和【不能有缝隙】，分两次添加，然后【下一步】▽点击【完成】，然后选【是】验证拓扑▽（3）修改拓扑错误打开ArcMap，添加aaa_Topology，即可看到拓扑检查结果（红色部分）可以看出，面层存在重叠，不存在裂缝，修要修改重叠部分，采用挖空的方法▽【编辑器】→【开始编辑】→用【选择工具】（）选中重叠部分：▽【编辑器】→【裁切】（clip，可以将与选择部分有重叠的所有面擦除）▽直接【确定】，对所有重叠部分重复以上步骤▽在ArcMap工具栏位置【右键】→【拓扑】调出拓扑工具栏→【验证全部拓扑】重新验证拓扑看还有没有拓扑错误▽修改完没有拓扑问题后，【编辑器】→【保存编辑】→【停止编辑】▽拓扑错误已经消除，可以进行下一步操作！！如果导入DWG文件的线层，然后用线层构面的话，可以省略掉拓扑检查和修改这一步，操作会相对简单些。
ArcGIS 9 教程_第10章 地统计分析
第十章地统计分析地统计分析方法被广泛应用许多领域，已成为空间统计学的一个重要分支。
很长时间以来，地统计分析一直没能很好的和GIS分析模型紧密结合在一起，这成为GIS软件一大遗憾。
ArcGIS地统计分析模块在地统计学与GIS之间架起了一座桥梁，使得复杂的地统计方法可以在软件中轻易实现，体现了以人为本、可视化发展的趋势。
这种结合具有重要的开创性意义，通过测定预测表面的统计误差，GIS应用人员首次能够对预测表面的模型质量进行量化。
本章主要通过对地统计分析的概念介绍，逐步引导读者在ARCGIS中如何应用地统计分析解决实际问题。
10.1 地统计基础10.1.1 基本原理地统计（Geostatistics）又称地质统计，是在法国著名统计学家G. Matheron大量理论研究的基础上逐渐形成的一门新的统计学分支。
它是以区域化变量为基础，借助变异函数，研究既具有随机性又具有结构性，或空间相关性和依赖性的自然现象的一门科学。
凡是与空间数据的结构性和随机性，或空间相关性和依赖性，或空间格局与变异有关的研究，并对这些数据进行最优无偏内插估计，或模拟这些数据的离散性、波动性时，皆可应用地统计学的理论与方法。
地统计学与经典统计学的共同之处在于：它们都是在大量采样的基础上，通过对样本属性值的频率分布或均值、方差关系及其相应规则的分析，确定其空间分布格局与相关关系。
但地统计学区别于经典统计学的最大特点即是：地统计学既考虑到样本值的大小，又重视样本空间位置及样本间的距离，弥补了经典统计学忽略空间方位的缺陷。
地统计分析理论基础包括前提假设、区域化变量、变异分析和空间估值。
1.前提假设（1） 随机过程与经典统计学相同的是，地统计学也是在大量样本的基础上，通过分析样本间的规律，探索其分布规律，并进行预测。
地统计学认为研究区域中的所有样本值都是随机过程的结果，即所有样本值都不是相互独立的，它们是遵循一定的内在规律的。
因此地统计学就是要揭示这种内在规律，并进行预测。
arcgis学习--地统计分析
ArcGIS软件应用实验7一、实验目的使用默认参数值创建模型来生成臭氧浓度表面的整个过程。
二、实验内容1、学习Geostatistical Analyst 扩展模块2、生成臭氧浓度表面三、实验步骤(一)准备工作1、激活地统计模块在主菜单上，单击自定义→扩展模块，选中GeostatisticalAnalyst复选框，单击关闭；图1-1扩展模块2、调出地统计工具条在主菜单上，单击自定义→工具条→GeostatisticalAnalyst，GeostatisticalAnalyst工具条即被添加到ArcMap会话中；图1-2工具条3、添加数据单击标准工具工具条上的添加数据按钮添加数据，按住CTRL键并选择O3_Sep06_3pm和ca_outline两个数据集，单击添加。
图1-3添加数据4、修改属性1、右键单击内容列表中的ca_outline图层图例（图层名称下面的框），然后单击无颜色，确保图层无颜色，只有范围；图1-4无颜色2、双击内容列表中O3_Sep06_3pm图层的名称。
打开图层属性对话框，在图层属性对话框中，单击符号系统选项卡。
在显示对话框中，○1单击数量，然后单击分级色彩；○2在字段框中，将值设置为OZONE；○3选择“黑色到白色”色带，以便这些点可以在本教程将要创建的颜色表面之上凸出来；符号系统对话框应如下所示：图1-5分级符号3、经过属性修改后，图层如下：图1-6结果(二)使用默认选项创建表面使用默认GeostatisticalAnalyst设置创建（插值）臭氧浓度表面。
臭氧点数据集(O3_Sep06_3pm)将用作输入数据集，并采用普通克里金法对值未知的位置处插入臭氧值。
在一系列对话框中单击下一步来接受默认设置。
1、地统计分析对话框单击GeostatisticalAnalyst工具条上的GeostatisticalAnalyst箭头，然后单击地统计向导，将弹出地统计向导对话框；图2-1地统计工具条地统计向导对话框，在方法列表框中，单击克里金法/协同克里金法。
ArcGIS地统计分析报告
实验四ArCGIS地统计分析一、实习容1：使用缺省参数创建一个表面2：数据检查3：制作臭氧浓度图4：模型比较5：制作超岀某一临界值的臭氧概率图二、实习过程练习1：利用缺省参数创建一个表面1・添加数据并调整显示设置：當选择丨显示：符号系统自义查谊I I标i∏⅛接和关联I时间I HTML弹出窗显示⑶ 要芽类别数里〕分级色彩r分级符号比例符号图丧多个匡性值0: OZONE ▼归一化(N) 无色帝(B Jiai符号范圉Im |O .021 MX)- .037000 .021 σ∞..037000o .037M)I - .052000 .037031 - .0520000 052001 - 070000 052W1 - .070000◎.070001-.091(XX) .07(XM1 -.091000©.091001-.121000 .ωιωι-.121000侯用颜色表示藪里。
亠√∕1T-Fx分类官然同飾点分级法(Jenk8) 类⑸ 5 ▼［分类©..・2 •使用默认选项创建表面鹹计向导.克里金法步琛4洪6・半变异幽协方差建模) ⊂□ I Ξ∣∣f ⅛⅜]一模型•已丢弃 + □Ψffi.¾ (Meg •)，h ・10吒模型：δTδδΓ1451*Nugget÷l. 1451*Stable (1013D0,2) 协万差 H 视≡S≡ 显示.・.False 显示… False 显示点已丢・・・田导出视圉设實B 常规优化複型检査二元分布 FaISe变里 协方差日複型块金值 启用 TrUe 计算块金值 TrUe 块金值 0.001145128测里误差100%B 複型#1类型 稳定的参数 21主交程 101303.2 各向异性 FaISe 计箕偏基台值 TrUe 偏基台值1.145128S 複型X2 S 複型03□步长步长犬小16838.5 1□> < 更多■ 克里金法是一种依赖于测里戻差模型买现精硝或平看命 值的插值法。
ex6ArcGIS 地统计分析
ArcGIS地统计分析实习内容：练习1：使用缺省参数创建一个表面练习2：数据检查练习3：制作臭氧浓度图练习4：模型比较练习5：制作超出某一临界值的臭氧概率图练习6：生成最终成果图预备知识：利用地统计分析模块，你可以根据一个点要素层中已测定 采样点、栅格层或者利用多边形质心，轻而易举地生成一个连续表面。
这些采样点的值可以是海拔高度、地下水位的深度或者污染值浓度等。
当与ArcMap一起使用时，地统计分析模块提供了一整套创建表面的工具，这些表面能够用来可视化、分析及理解各种空间现象。
美国环保局负责对加利佛尼亚州的大气臭氧浓度进行监测。
臭氧浓度值是通过遍布全州的监测站来测定的。
已经知道所有监测站的臭氧值浓度，但是我们还想知道加利佛尼亚州其他任一地方的臭氧浓度值，但是考虑到费用以及实用性问题，我们不可能在任何地方都建立监测站。
地统计分析模块提供了许多工具，通过检测所有采样点之间的关系，生成一个关于臭氧浓度值、预测标差（不确定性）以及超出临界值的概率的连续表面，从而使对其他点的浓度值进行最佳预测成为可能。
在地统计分析模块的安装盘上，附有本次联系所需要的数据。
这些数据包括：数据集 描述Ca_outline 加州轮廓图Ca_ozone_pts 臭氧采样点数据（单位：ppm）Ca_cities 加州主要城市位置图Ca_hilshade 加州山体阴影图臭氧数据集（Ca_ozone_pts）表示的是1996年中每八个小时时段内的臭氧平均浓度的最大值，以ppm为单位。
根据这些臭氧采样点的测量值，你可以生成两个连续表面（或地图），以现有的采样点数据为基础来预测加洲任意地方的臭氧浓度值。
创建第一张图时你只需要简单地使用缺省选项即可，你会看到根据采样点数据生成表面是多么容易的事情。
生成第二张图时，你可以较多的考虑采样点之间存在的空间关系，这时，你将要用到ESDA（空间数据探索分析）工具来检查你的数据。
你还会学习到一些地统计选项，利用这些选项，你可以创建诸如剔除趋势并且模拟空间自相关的表面。
最新ArcGIS地统计分析精编
3.Trend Analysis（趋势分析）
全局趋势分析可以通过Trend Analysis（趋势分析）工 具来实现。地物的空间趋势反映了空间物体在空间区域 上变化的主体特征。 形成以数据某一属性值为高度的三维透视图，从而帮助 用户从不同视角分析采样数据集的全局趋势。 样点的位置由X、Y和Z三个值来决定。X、Y确定样点 平面坐标，Z值则是样点数据的某一属性值。三维透视 图中的每个黑线就代表了样点的位置和高度，位置就是 样点X、Y平面坐标，高度即样点数据的某一属性值的 大小。
5.Semivariogram/Covariance Cloud （半变异/协方差函数云）
半变异／协方差函数云表示的是数据集中所有样点对的 半变异值和协方差，并把它们用两点间距离的函数来表 示，用此函数作图来表示。
描述空间自相物越相似。如果存在空间自相关，那么该变量本身 存在某种数学模型。半变异/协方差函数云图就是这种关 系的定量化表示。 半变异函数有三个表征空间变异特征的参数:基台值 （still）、块金值（nugget)和变程（range）
1.Histogram（直方图）
Histogram（直方图）指对采样数据按一定的分级方案 进行分级，统计采样点落入各个级别中的比例，并通 过柱状图表现出来。直方图可以直观的反映采样数据 分布特征与规律。
2.QQPlot分布图
QQPlot分布图是可以将现有数据的分布与标准 正态分布对比，从而来分析和评价现有数据。 如果数据图形越接近一条直线，则它越接近于 服从正态分布。 1．Normal QQPlot分布图（正态QQPlot分布图） 2．General QQPlot分布图（普通QQPlot分布图）
插值精度评价方法
交叉验证： 假设其中一个站点的要素值未知，通过周围n-1个站点的值来估算，然后轮 流改变未知站点，最后计算所有站点实际观测值与估计值的各项误差。 ArcGIS地统计模块中的各种插值方法，采用交叉验证的方式计算出各种误差， 符合以下标准的模型最优： 误差平均值（Mean）、误差标准平均值（Mean Standardized）最接近于 0 ； 均方根预测误差（ Root-Mean-Square）最小 ； 平均标准误差（ Average Mean Error）最接近于均方根预测误差（RootMean-Square）； 标准均方根预测误差（Root-Mean-Square Standardized）最接近于1。
ArcGIS的地统计分析实验报告
实验二、ArcGIS的地统计分析实验目的：全面了解ArcGIS的地统计分析，学会探索性空间数据分析工具的使用，学习空间差值方法的思维和应用。
实验内容：熟悉探索性空间数据分析的直方图、QQ分布图、趋势分析、Voronoi图、半变异函数与协方差云、交叉协方差云；了解空间差值中的确定性差值方法、克里金插值法、ArcGIS 10新增的差值方法实验过程：1.探索性空间数据分析（1）直方图是对采样数据按一定的分级方案进行分级，统计采样点在各个级别中的个数或占总采样数的百分比，并通过条带图或柱状图表示出来，显示了数据集的频率分布，并汇总统计数据，用来检验数据分布和寻找数据离群值。
在ArcMap中加载Geostatistical Analyst工具条，在ArcMap的内容列表中，添加“练习”.shp文件，单击“Geostatistical Analyst”---“探索数据”---“直方图”，可在直方图对话框中选择相应的栏数和显示数据的字段。
图一直方图（2）QQ分布图分为正态QQ分布图和常规QQ分布图。
正态QQ图上的点可指示数据集的单变量分布的正态性,将数据集与标准正态分布进行比较，如果数据是正态分布的，点将落在45°参考线上，如果数据不是正态分布的,点将会偏离参考线。
在ArcMap的内容列表中，添加“练习”.shp文件，单击“Geostatistical Analyst”---“探索数据”---“正态QQ图”，可采用“log”对需要的数据进行转换。
图二 QQ分布图“log”使用变化前后常规QQ图利用两个数据集中具有相同累积分值的数据值来做图。
在ArcMap 的内容列表中，添加“练习”.shp和“练习2”.shp文件，单击“Geostatistical Analyst”---“探索数据”---“常规QQ图”，分别选择两个图层的相应字段。
图三常规QQ图（3）趋势分析：用一个三维视图来探察空间数据。
将样品点的值分别投影到X、Z平面和Y、Z平面上形成散点图。
ArcGIS地统计分析总结
ArcGIS地统计分析总结ArcGIS地统计分析(Geostatistical Analyst) 1 介绍1.1为什么使用ArcGIS Geostatistical Analyst人为判断总是会遗漏某些重要信息，同时也会无中生有。
而ArcGIS GeostatisticalAnalyst提供客观的数据驱动方法，定量预测数据变化趋势和从空间数据中发掘特征模型。
如果数据不够精确或者模型不够准确，这样势必影响输出的地图和从中得到的结论。
而ArcGIS Geostatistical Analyst可以提供一个概率框架，来定量计算生成数据面时的不确定性。
元统计分析方法利用属性数据之间的相关来推断不同变量之间的联系，ArcGIS Geostatistical Analyst可以联合各种数据来做更精确的预测。
ArcGIS GeostatisticalAnalyst可以有效地推测一些空间现象的未知部分，因此，对采样计划的设计和优化非常关键。
1.2使用ArcGIS Geostatistical Analyst的各个领域这个模块的应用对象不计其数，可以使用这个工具包开发任何一种地理数据集(比如坐标和属性)，下面列出几个成功应用ArcGIS Geostatistical Analyst的典型领域:气象学家和统计学家应用ArcGIS Geostatistical Analyst来进行气象数据分析。
采矿行业广泛的应用ArcGIS Geostatistical Analyst，涉及从最初的地质特征研究到产量控制的各个阶段。
石油工业成功的应用ArcGIS Geostatistical Analyst，来分析包括地震数据和油井数据集成的空间数据，并且用来研究物理特性和地震属性之间的相关关系。
在环境问题的研究中，ArcGIS Geostatistical Analyst的应用提供了一个分析空气、土壤和地下水污染高效和一致的模型。
ARCGIS_地统计分析
ARCGIS_地统计分析地统计分析是一种以地理空间数据为基础，通过空间与属性数据的分析与处理，揭示地理现象的分布规律、相互关系及其演化过程的一种科学方法。
ARCGIS（Arc Geographic Information System）是一种常用的地理信息系统软件，具有强大的地理空间数据分析功能。
本文将介绍ARCGIS地统计分析的原理、应用方法及其在研究、规划和决策等领域的重要性。
ARCGIS地统计分析的原理是将地理空间数据与属性数据相结合，通过特定的算法与方法分析地理现象的分布规律与关系。
ARCGIS提供了多种空间分析工具，包括空间数据插值、空间聚类、空间插值、空间模式、空间点格局等，以支持用户对地理现象进行全面的分析和理解。
其中，空间插值分析是一种根据已有的离散空间点数据，推测未知位置点处的属性值的方法，常用于地质勘查、环境监测等领域；空间聚类分析可用于发现空间集群的位置、大小和分布模式，常用于城市规划、交通规划等领域；空间模式分析则可以通过分析地理对象的空间关系，揭示地理对象分布的内在规律。
在ARCGIS地统计分析中，数据的选择与准备是非常重要的环节。
首先，需要选择与研究对象相适应的数据类型，如矢量数据、栅格数据等。
其次，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换等操作，以确保数据质量和一致性。
然后，需要选择合适的统计分析方法，并根据具体情况制定相应的参数设置。
最后，对分析结果进行可视化展示，以便进一步的分析和解释。
总之，ARCGIS地统计分析是一种有效的地理空间数据分析方法，可以揭示地理现象的分布规律和相互关系，并为各个领域的研究、规划和决策提供科学支持。
通过合理选择和处理数据，结合合适的统计分析方法，可以获取有意义的分析结果，并在实际应用中发挥重要作用。
因此，熟练掌握ARCGIS地统计分析技术，对于科研人员、规划师和决策者来说，具有重要的价值和意义。
ArcGIS：地统计
23.2.1 探索数据
本小节主要介绍探索数据功能模块的使用方法。数据探索功能 模块可以让用户更全面了解所使用的数据，以更好确定合适的 参数及方法，如数据是否服从正态分布、是否存在某种趋势等。
23.1.2 地统计的应用
地统计学与GIS应用软件的发展相辅相成、相互促进，ArcGIS 平台的地统计学扩展模块可供不同领域研究人员使用。 从这个意义上讲，ArcGIS的地统计分析扩展模块的应用实现了 地统计学与GIS学之间的结合，使得复杂的地统计方法可以在 地理信息系统软件平台23章 地统计
本章主要介绍地统计相关基础知识，地统计与地理信息系统相 结合的应用，以及在ArcGIS 10中地统计扩展模块的应用等内容。
23.1 地统计概念
本小节主要介绍地统计概念，以及地统计学与地理信息系统软 件平台相结合的应用。
23.1.1 什么是地统计
地统计学是以区域化变量理论为基础，通常用来描述空间结构， 为空间差值提供参数，并评估未采样点的不确定性。地统计学 空间差值方法称为克里格，由于相对于其他方法的空间差值其 具有公正的特点和优势，克里格已被广泛应用于许多科学学科。
23.2.4 使用帮助学习地统计扩展模 块
由于地统计扩展模块在行业应用中较之其他扩展模块相比不够 广泛，因此建议读者在需要的时候参考ArcGIS平台的自动帮助 系统。 该帮助系统分为两大部分，一部分是地统计扩展模块的教程， 一部分是帮助文档。在地统计分析扩展模块的工具条中都有相 应的命令按钮。
利用ARCGIS进行地类计算与统计
利用ARCGIS进行地类计算与统计ARCGIS是一款强大的地理信息系统（GIS）软件，它提供了丰富的功能和工具，可以进行地类计算与统计。
地类计算和统计是研究地理区域内不同地物类型及其分布情况的重要方法之一，对于土地利用规划、环境保护和资源管理等方面都具有重要意义。
ARCGIS的地类计算与统计功能主要通过空间分析工具箱中的多个工具来实现。
下面将介绍一些常用的工具，并结合实际案例来说明其应用。
首先，ARCGIS提供了“分类（Classify）”工具，可以将栅格数据进行地类划分。
用户可以选择合适的分类方法，如自然断点法、等间距法等，根据栅格像素的值将其归类为不同的地类。
例如，在土地利用研究中，可以通过分类工具将遥感图像中的像素值划分为不同的土地利用类型，如耕地、林地、草地等。
然后，可以根据生成的分类结果进行进一步的统计分析。
其次，ARCGIS提供了“面积统计（Zonal Statistics）”工具，可以计算每个地类的面积。
该工具可以根据分类结果和原始栅格数据，将栅格单元格按照地类进行分组，然后统计每个地类的面积。
例如，在土地利用规划中，可以利用该工具计算每个地类在研究区内的面积，从而了解各个地类的分布情况和相对比例。
此外，ARCGIS还提供了“多条件查询（Select by Attributes）”和“交叠分析（Overlay Analysis）”等工具，可以进行地类的条件筛选和重叠分析。
通过多条件查询工具，用户可以根据特定的属性条件，筛选出符合条件的地类。
例如，在环境保护研究中，可以使用该工具筛选出湿地类别中受到威胁的区域。
而交叠分析工具可以将不同地类之间的空间关系进行定量分析，例如计算两个地类的相交面积或者求解包含了一些地类的区域。
最后，ARCGIS还提供了数据可视化工具，如图表生成工具和热力图工具等，可以将地类计算和统计结果以可视化的形式呈现出来。
通过数据可视化，可以更直观的了解和比较不同地类之间的特征和差异。
ArcGIS地统计分析
实验四 ArcGIS地统计分析一、实习内容1：使用缺省参数创建一个表面2：数据检查3：制作臭氧浓度图4：模型比较5：制作超出某一临界值的臭氧概率图二、实习过程练习1：利用缺省参数创建一个表面1.添加数据并调整显示设置：2.使用默认选项创建表面3.将该图层名称更改为 Default Kriging4.设置将预测表面的范围限制在加利福尼亚州之内：5. 右键单击内容列表,然后点击验证/预测.6.CA_cities_ozone图层的属性表：练习2：数据检查1.探索数据——直方图：2.探索数据——正态图：3.探索数据——趋势分析：4.旋转30度后的情况：5.探索数据——半变异函数／协方差云：练习3：制作臭氧浓度图1.再次使用普通克里金插值方法,但这次将在模型中纳入趋势和各向异性以做出更好的预测：2.搜索领域：3.交叉验证：4．右键单击所创建的 Trend Removed 图层,然后单击将输出更改为预测标准误差.练习4：模型对比1.右击趋势移除图层选择比较,在交叉验证对话框中自动比较"趋势移除"模型和"克里金模型".练习5：创建臭氧超出某一临界值的概率图1.打开地统计想到单击克里金法,然后在下一步中选择指示克里金法并确保阈值设置为超出,设置主阈值为0.09.2.将步长设置改为15000,将各向异性更改为 True 以考虑数据的方向特性.3.单击以选择表中指示值为 0 的一行.所选点将在蓝色阈值线左侧的散点图中以绿色显示.如果所选行的情况如下图所示,则预测与指示值完全相同.4.在"交叉验证"对话框中,单击完成,然后在"方法报告"对话框中,单击确定,显示概率图.5.在图层属性符号系统中选择等值线选项.6.单击分类按钮.在分类对话框中,将方法更改为"相等间隔",然后将类别更改为5.7.将 ca_hillshade 数据集添加到该视图.应将数据集添加到内容列表的底部,并使用白黑色带,然后设置透明度为 30%,然后单击确定.8.得到的臭氧概率分布图.三、实习总结本次实验主要练习地统计分析的操作,地统计分析的相关内容以前在资源环境信息系统课上曾经稍有接触,但那都是很简单的部分.而这次实验涉与对加利福尼亚州的臭氧值进行的分析操作则明显较为复杂,特别是模型生成的过程让人觉得颇有难度.但正所谓岁不寒无以知松柏,事不难无以显能耐.我认为多做这些有意义的练习才能让我们的软件操作能力有所提升.在此我非常感谢老师对我们的用心栽培.。
ARCGIS_地统计分析
第八章地理信息系统：空间统计与空间数据挖掘8. 2 地统计分析地统计是统计的一类，用于分析和预测与空间或时空现象相关的值。
它将数据的空间坐标纳入分析中，以变异函数为主要工具，研究那些分布于空间上既有随机性又有结构性的自然或社会现象的科学（秦昆，GIS空间分析理论与方法，2004）。
最初，地统计工具作为使用方法进行开发，用于描述空间模式和采样位置的插值。
现在这些工具和方法均得到了改进，不仅能够提供插值，还可以衡量所插入的值的不确定性。
通过对变异函数、克里格估计以及随机模拟方法的深入扩展，地统计已经成为空间统计学的核心内容，学科的主要内容包括区域化变量的变异函数模型、克里格估计、随机模拟三方面（秦昆，GIS空间分析理论与方法，2004）。
相对于物理机制建模，地统计是一种分析空间位置相关地学信息的经验性方法（赵鹏大，2004）。
接下来将介绍地统计研究的工作流程和主要步骤，并结合ArcGIS Geostatistical Analyst 工具进行实践演示。
地统计是用于分析和预测与空间或时空现象相关联的值得统计数据类。
利用GIS工具可以构建使用空间坐标的模型。
这些模型可以应用于各种情况并通常用于生成未采样位置的预测，也可以用于生成这些预测的不确定性的度量值。
一般情况下，地统计研究的流程为：第一步仔细检查数据。
第二步构建地统计模型，根据研究目的和数据集要素的不同，建模过程的步骤会有些差异。
在这一阶段，对数据集进行严密地探索并收集信息，扩增对所研究对象的先验知识，这将决定模型的复杂程度和内插值的准确性，以及不确定性的度量值的准确性。
第三步将所建模型与数据集结合来生成感兴趣区域内所有未采样位置的内插值。
最后模型的输出应该经过检查，确保内插值和相关的不确定性的度量值是合理的并与预期相匹配。
我们继续以上文中提到的某市区垃圾站数据为例，结合GIS工具具体介绍如何利用地统计建模插值。
8.2.1 探索性空间数据分析19世纪60年代的Tukey面向数据分析的主题，提出了探索性数据分析（EDA，exploratory data analysis）的新思路，解决了传统统计分析中数据不能满足正态假设，基于均值、方差的模型在实际数据分析中缺乏稳定性的问题，并且满足了对海量数据进行分析的要求。
ArcGIS教程：地统计概念及相关知识点
ArcGIS教程：地统计一、什么是地统计地统计是统计的一类，用于分析和预测与空间或时空现象相关的值。
它将数据的空间(在某些情况下为时态)坐标纳入分析中。
最初，许多地统计工具作为实用方法进行开发，用于描述空间模式和采样位置的插值。
现在，这些工具和方法已得到了改进，不仅能够提供插值，还可以衡量所插入的值的不确定性。
衡量不确定性对于正确制定决策至关重要，因为其不仅提供插值的信息，还会提供每个位置的可能值(结果)的信息。
地统计分析也已从一元演化为多元，并提供了可融入用于补充(尽可能稀疏)主要感兴趣变量的辅助数据集的机制，从而可以构建更准确的插值和不确定性模型。
地统计在科学和工程的许多领域中广泛应用，例如：∙采矿行业在项目的若干方面应用地统计：最初需量化矿物资源和评估项目的经济可行性，然后需每天使用可用的更新数据确定哪种材料应输送到工厂以及哪种材料是废弃物。
∙在环境科学中，地统计用于评估污染级别以判断是否对环境和人身健康构成威胁，以及能否保证修复。
∙最近在土壤科学领域中的新应用着重绘制土壤营养水平(氮、磷、钾等)和其他指标(例如导电率)，以便研究它们与作物产量的关系和规定田间每个位置的精确化肥用量。
∙气象应用包括温度、雨量和相关的变量(例如酸雨)的预测。
∙最近，地统计在公共健康领域也有一些应用，例如，预测环境污染程度及其与癌症发病率的关系。
在所有这些示例中，普遍情形是某些地区中存在的一些感兴趣的现象(某一污染物对土壤、水或者空气的污染情况;要开采地区黄金或者其他金属的含量;等等)。
彻底的考察费用昂贵且耗费时间，所以通常由在不同的位置采样来对现象进行描述。
然后，使用地统计对未采样的位置进行预测(以及生成对预测的不确定性的相关度量值)。
地统计研究的概化工作流在地统计工作流中有详细描述。
二、地统计工作流这一主题将介绍地统计研究的概化工作流以及主要步骤。
正如什么是地统计中所述，地统计是用于分析和预测与空间现象或时空现象相关联的值的统计数据类。
ArcGIS地统计分析介绍
ArcGIS 10的新特性
• 在地统计分析工具箱中， 新增了11个GP工具
– 新增功能 – 之前版本中仅限地统计 分析向导或者地统计分 析工具条
地统计分析中的IDW工具
含障碍的核插值
?
含障碍的扩散插值
采样网络设计
•创建空间平衡点
- 基于预先得到的概率结果
- 输出的结果样本点是空间平衡的
预测值的 概率> 1
百分之95的值
概率图和分位数图需要数据满足正态分布
交叉验证
预测表面的准确性?
|观测值– 预测值|
交叉验证
• 地统计提供了测量值与预测值的散点图和统计信 息。
模型预测值
实际采样值
Optimize Help
子类要素
…通过从一个在[0,1]区间均匀分布的随机值来分割数据
地统计分析GP工具
反距离权重插值
• 表面经过所有的已知样本点 • 使用先入为主的空间相关性 • 根据周围样本值的加权平均来进行预 测 • 权重随着距离增大而递减，越高级数 递减越快
Weight
Power = 1 Power = 2 Distance
Inverse Distance Weights
• 模型参数: 样本点个数和领域搜索参数.
2010 Esri 中国区域用户大会
ArcGIS 地统计分析介绍
张文
概要
• 什么是地统计？
• 如何使用地统计分析模块？
数据分析（Explore Data） 地统计分析向导（Geostatistical Wizard） 创建数据子集（Create Subset） 地统计分析工具（Tools）
• 局部多项式
利用ARCGIS进行地类计算与统计
利用ARCGIS进行地类计算与统计ArcGIS是一种强大的地理信息系统（GIS）软件，可以用于地类计算和统计。
地类计算是指利用GIS软件分析现有的矢量或栅格数据，确定地球表面的不同地类类型，如森林、湿地、城市等；而地类统计是指对地类数据进行数量和空间分布的统计分析。
在ARCGIS中进行地类计算与统计，可以按照以下步骤进行：1.数据准备：首先要准备好所需的地理数据。
这可以包括卫星遥感影像、地图矢量数据和栅格数据等。
确保这些数据的投影坐标一致，以便进行分析。
2. 数据导入：将准备好的数据导入ARCGIS中，可以使用ArcMap或ArcGIS Pro等软件来导入。
将矢量数据和栅格数据分别导入到对应的图层中。
3.数据预处理：进行数据预处理，包括数据的裁剪、栅格化和重分类等操作。
根据需要选择感兴趣的地区进行裁剪，然后将矢量数据转换为栅格数据，以便进行地类计算。
栅格数据的重分类可以将连续的数据转换为离散的地类类型。
4.地类计算：使用ARCGIS中的空间分析工具，如“栅格计算器”或“地表分析”等工具进行地类计算。
这些工具可以根据不同的分类方法，将地类类型进行提取或创建。
例如，可以根据遥感影像的颜色、纹理、植被指数等特征，将栅格数据划分为不同的地类。
5.地类统计：对计算出的地类数据进行统计分析。
可以使用ARCGIS 中的统计工具，如“统计图表”或空间统计工具来进行数量和空间分布的统计分析。
根据需要，生成统计表和图表，了解地类的数量、面积、分布等信息。
6.结果展示：将计算与统计的结果进行可视化展示。
使用ARCGIS中的制图功能，可以根据统计结果创建分级色彩地图或专题图，以便更直观地展示地类的分布情况。
7.结果分析：对计算和统计的结果进行分析，并根据需要进行后续的决策和规划。
通过比较不同地类的数量、面积和分布情况，可以了解地表环境的变化和演变过程，并为土地利用规划、环境保护等提供科学依据。
ARCGIS在地类计算与统计方面具有广泛的应用，可以应用于环境科学、土地利用规划、自然资源管理、城市规划等领域。
最新ArcGIS地统计分析
一、Explore Data(探索性数据分析)
探索性数据分析是为了让用户更深入地认识研究对象 ，从而对与其数据相关的问题做出更好的分析与决策。
探索性数据分析可以确定数据属性，探测数据分布、 查找异常值、分析全局变化趋势、研究空间自相关和理 解多种数据集之间相关性。
在地统计分析中，克里格插值方法建立在一定的 假设基础上。普通克里格法、简单克里格法和泛克 里格法等都假设数据服从正态分布。如果数据不服 从正态分布，需要进行一定的数据变换，使其服从 正态分布。正态分布的检验可以通过直方图和正态 QQPlot分布图完成。
插值方法分类
插值方法按其实现的数学原理可以分为两类，一类是确 定性插值方法；另一类是地统计插值，也就是克里格插 值。 确定性插值方法以研究区域内部的相似性（如反距离权 重法）、或者以平滑度为基础（如径向基函数法）由已 知样点来创建表面。
反距离权重法
反距离权重法以插值点与样本点间的距离为权 重进行加权平均，离插值点越近的样本点赋予的 权重越大。
1、创建预测图（Prediction Map） 2、创建分位数图（Quantile Map） 3、创建概率图（Probability Map） 4、创建标准误差预测图（Prediction
Standard Error Map）
克里格方法与反距离权插值方法类似的是，两 者都通过对已知样本点赋权重来求考虑已知样本点与未知样点的距离远近， 而克里格方法不仅考虑距离，而且通过变异函 数和结构分析，考虑了已知样本点的空间分布 及与未知样点的空间方位关系。
插值精度评价方法
交叉验证： 假设其中一个站点的要素值未知，通过周围n-1个站点的值来估算，然后轮 流改变未知站点，最后计算所有站点实际观测值与估计值的各项误差。
arcgis教程ArcGIS地统计分析
15.2 探索性数据分析工具
探索性数据分析可以让用户更清楚地了解所用的探索性 数据，包括数据的属性、分布以及空间数据的变异性和相关 性，并以此来分析数据的变化趋势，从而利用已知的数据来 推测拟合未知的数据。探索性数据分析也可以让用户更深入 地认识研究对象，从而对与其数据相关的问题做出更好的分 析与决策。
15.3.4 空间自相关及方向变异
地理空间自相关是指时间序列相邻数值间的相关关系。 大部分的地理现象都具有空间相关特性，即距离越近的两事 物越相似。地理研究对象普遍存在的变量间的关系中，确定 性的是函数关系，非确定性的是相关关系。如果存在空间自 相关，那么该变量本身存在某种数学模型。半变异/协方差函 数云图就是这种关系的定量化表示。
15.5.2 普通克里格插值
普通克里格（Ordinary Kriging）是区域化变量的线性 估计，它假设数据变化成正态分布，认为区域化变量Z的期 望值是未知的。插值过程类似于加权滑动平均，权重值的确 定来自于空间数据分析。
1、创建预测图（Prediction Map） 2、创建分位数图（Quantile Map） 3、创建概率图（Probability Map） 4、创建标准误差预测图（Prediction Standard Error Map）
15.3.5 多数据集协变分析
世界上的事务不会孤立存在，它们都是处于广泛联系之 中的，并相互制约和相互影响。变分析主要通过分析多因素 （数据集）关联特征，在地统计空间分析中可以有效利用这 种相关特征增强建模效果，如协同克里格插值分析。
15.4 空间确定性插值
对采样数据进行分析，并对采样区地理特征认识之后， 便要选择合适的空间内插方法来创建表面。插值方法按其实 现的数学原理可以分为两类，一类是确定性插值方法；另一 类是地统计插值，也就是克里格插值。
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ArcGIS软件应用实验7
一、实验目的
使用默认参数值创建模型来生成臭氧浓度表面的整个过程。
二、实验内容
1、学习Geostatistical Analyst 扩展模块
2、生成臭氧浓度表面
三、实验步骤
(一)准备工作
1、激活地统计模块
在主菜单上，单击自定义→扩展模块，选中GeostatisticalAnalyst复选框，单击关闭；
图1-1扩展模块
2、调出地统计工具条
在主菜单上，单击自定义→工具条→GeostatisticalAnalyst，GeostatisticalAnalyst工具条即被添加到ArcMap会话中；
图1-2工具条
3、添加数据
单击标准工具工具条上的添加数据按钮添加数据，按住CTRL键并选择O3_Sep06_3pm和ca_outline两个数据集，单击添加。
图1-3添加数据
4、修改属性
1、右键单击内容列表中的ca_outline图层图例（图层名称下面的框），然后单击
无颜色，确保图层无颜色，只有范围；
图1-4无颜色
2、双击内容列表中O3_Sep06_3pm图层的名称。
打开图层属性对话框，在图层
属性对话框中，单击符号系统选项卡。
在显示对话框中，○1单击数量，然后单击分级色彩；○2在字段框中，将值设置
为OZONE；○3选择“黑色到白色”色带，以便这些点可以在本教程将要创建的颜色表面之上凸出来；
符号系统对话框应如下所示：
图1-5分级符号
3、经过属性修改后，图层如下：
图1-6结果
(二)使用默认选项创建表面
使用默认GeostatisticalAnalyst设置创建（插值）臭氧浓度表面。
臭氧点数据集(O3_Sep06_3pm)将用作输入数据集，并采用普通克里金法对值未知的位置处插入臭氧值。
在一系列对话框中单击下一步来接受默认设置。
1、地统计分析对话框
单击GeostatisticalAnalyst工具条上的GeostatisticalAnalyst箭头，然后单击地统计向导，将弹出地统计向导对话框；
图2-1地统计工具条
地统计向导对话框，在方法列表框中，单击克里金法/协同克里金法。
单击源数据集箭头，然后单击O3_Sep06_3pm。
单击数据字段箭头，然后单击OZONE属性。
单击下一步。
图2-2地统计对话框
2、选择普通克里金法
注意“预测图”已选为输出类型。
选择臭氧表面的制图方法之后，即可单击完成来使用默认参数创建表面。
在该向导的每一步中，通过拖动内部面板（窗口）之间的分界线来调整它们的大小。
然后单击下一步。
图2-3普通克里金
3、半变异函数/协方差模型
将显示半变异函数/协方差模型，这样便可检查测量点之间的空间关系。
您可假设距离较近的事物比距离较远的事物更相似。
通过半变异函数可探索该假设。
通过拟合半变异函数模型来获得数据中空间关系的过程被称为变异分析。
图2-4半变异函数/协方差模型
4、搜索邻域
十字光标显示没有测量值的位置。
要预测出十字光标处的值，可利用已测量位置的值。
您知道，对于尝试预测未测量位置的值而言，距它最近的已测量位置的值与其最为相近。
下图中为红点赋予的权重（或对未知值的影响）将大于绿点，因为红点更接近预测位置。
通过使用周围的点以及之前拟合出的半变异函数/协方差模型，可预测出未测量位置的值。
图2-5搜索邻域
5、交叉验证
交叉验证图让您了解模型对未知位置的值所做预测的准确程度。
其中应考虑：
●预测应具有无偏性，由尽可能接近0的平均值预测误差来指示；
●标准误差是准确的，由接近1的标准化均方根预测误差来指示；
●预测与测量值偏离不多，由尽可能小的均方根误差和平均标准误差来指示。
图2-6交叉验证
6、方法报告
对话框用于汇总与创建输出表面所用方法（及其相关参数）有关的信息。
然后单击确定。
图2-7交叉验证
7、结果显示
预测的臭氧地图以置顶图层的形式添加到内容列表中
图2-8插值结果
(三) 修改与裁剪范围的确定
1、 修改范围
右键kriging 图层，然后单击属性，单击范围选项卡，单击将范围设置为→矩形范围ca_outline ，点击确定。
图3-1范围
2、裁剪
○1右键单击内容列表里的图层数据框，单击属性，然后单击数据框选项卡；○2在数据框选项卡中，单击裁剪选项箭头，选择裁剪至形状，然后单击指定形状按钮；
○3在数据框裁剪对话框中，单击要素的轮廓按钮，单击图层箭头，然后单击ca_outline，单击确定，然后再次单击确定。
图3-2裁剪范围
○4最后点击确定后，图层被裁剪如下图：预测的表面被裁剪，从而不会显示州界以外的数据，而是显示整个州内的区域
图3-3裁剪结果
(四)验证
判断DefaultKriging图层表达臭氧测量值的准确程度
1、右键单击内容列表中的Kriging图层，然后单击验证/预测。
图4-1
2、单击验证/预测后，打开“GA图层至点”地理处理工具，同时将Kriging图
层指定为输入地统计图层。
图4-2图层至点
3、右键单击CA_cities_ozone 图层，然后单击打开属性表。
现在每个城市除具
有标准误差值（用于指示各城市臭氧预测的不确定性级别）以外，还具有一个臭氧预测值。
图4-3 属性表。