ArcGIS中空间数据统计、插值分析-以克里金插值法为例--胡碧峰解析上课讲义
ArcGIS中空间数据统计、插值分析-以克里金插值法为例-胡碧峰解析
（在搜寻邻域内为常数， 不同邻域可以有差别）
可得到关系式:
n
i 1
i 1
Z*(x0)
（2）估计方差最小
2 k
EZ*x0Zx0EZ*x0Zx02
EZ*x0Zx02
min
应用拉格朗日乘数法求条件极值
j E Z * x 0 Z x 0 2 2 i n 1j 0 , j 1 , ,n
2.
分析图层及属性设置
参 数 设 置
插值 方式
3.参数设置
误差 统计
图例调整
输入级 别间距
选择分 级数目
选择手工 输入方式
最后点 OK
空间数据的插值分析-以克里
金插值法为例
2014级硕士胡碧峰
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（Inverse Distance Weighted） 全局多项式（Global Polynomial Interpolation） 全局多项式（Local Polynomial Interpolation） 径向基函数（Radial Basis Funtions） 克里格内插（ Kriging ）
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。
在ArcGIS中进行常规克里格插值 的基本操作流程
调入“地统计分析“工具
ArcGIS中空间数据统计、插值分析-以克里金插值法为例--胡碧峰解析
可采用一个线性组合来估计：
n
z*x0 i zxi i 1
无偏性和估计方差最小被作为 选取的标准 i
无偏 E Zx0 Z * x0 0 最优 Var Zx0 Z * x0 min
2、直方图：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。
3、正态QQ Plot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
j
E
Z *x0 Zx0 2
2
n
j
0,
i1
j 1, , n
Z*(x0)
1、数据检查，即空间数据探索分析。此功能主要通过 Explore Data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、QQ plot图、半变异函数/协方差图等。
（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。
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。
克里金插值
克里金方法（Kriging）, 是以南非矿 业工程师D.G.Krige (克里格)名字命名的一 项实用空间估计技术，是地质统计学 的重 要组成部分，也是地质统计学的核心。
arcgis克里金插值等值线标注
arcgis克里金插值等值线标注（原创实用版）目录1.引言2.ArcGIS 克里金插值的概念和原理3.ArcGIS 克里金插值等值线标注的方法和步骤4.应用实例5.总结正文1.引言ArcGIS 是一款功能强大的地理信息系统软件，它可以帮助用户处理、分析和可视化地理空间数据。
在地理数据分析中，插值是一种常用的方法，它可以根据已知的数据点预测未知区域的地理特征。
克里金插值是一种基于空间变异理论的插值方法，它具有较强的适应性和精确度。
在 ArcGIS 中，可以通过插值工具创建克里金插值图，并通过等值线标注方法对插值结果进行可视化表达。
本篇文章将详细介绍 ArcGIS 克里金插值等值线标注的方法和步骤。
2.ArcGIS 克里金插值的概念和原理克里金插值（Kriging Interpolation）是一种基于空间变异理论的插值方法，它通过对空间数据的变异特征进行建模，预测未知区域的地理特征。
克里金插值的基本原理是：在空间域中，一个点的值受到其邻近点的影响，而邻近点的影响程度与其距离成反比。
因此，可以通过构建空间权重矩阵，计算每个点对预测点的影响程度，从而预测未知区域的值。
3.ArcGIS 克里金插值等值线标注的方法和步骤（1）准备数据：首先需要准备一组地理空间数据，包括需要预测的变量值和空间坐标。
（2）创建克里金插值图：在 ArcGIS 中，使用"Spatial Analyst Tools"工具箱中的"Interpolate"工具创建克里金插值图。
需要设置插值方法、插值参数和输出参数等。
（3）计算等值线：使用"Spatial Analyst Tools"工具箱中的"Calculate Distance"工具计算每个点与其邻近点的距离。
然后，根据插值图和距离信息，使用"Spatial Analyst Tools"工具箱中的"Raster Calculator"工具计算等值线。
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插值方法原理
ARCGIS插值方法原理ArcGIS是一款具备强大的空间分析和地理信息系统功能的软件。
在该软件中，插值方法是一种常用的空间分析工具，用于估计未知位置上的数据值。
ArcGIS提供了多种插值方法，包括克里金插值、反距离插值、样条插值等。
下面将分别介绍这些方法的原理和使用情况。
1.克里金插值方法克里金插值方法是一种基于空间自相关性原理的插值方法，通过对样本点进行空间相关分析，然后根据该分析结果对未知位置进行插值。
克里金插值方法的原理基于克里金理论，即通过计算样本点与未知点之间的空间相关性，来预测未知点的数值。
在ArcGIS中，克里金插值方法有多种变体，如简单克里金、普通克里金、泛克里金等。
2.反距离插值方法反距离插值方法是一种基于距离程度的插值方法，其原理是认为未知位置的值与其周围已知值的距离成反比。
因此，距离已知点越近的未知位置，其值越可能与该已知点相似。
在ArcGIS中，反距离插值方法提供了多种参数选项，如权重指数、半径等，用户可以根据具体应用场景进行选择和调整。
3.样条插值方法样条插值方法是一种基于数学函数模型的插值方法，在ArcGIS中也被称为Kriging方法。
该方法将空间表面视为一个连续的函数，通过对样本点进行函数拟合，来推断未知位置的值。
样条插值方法可分为二维样条插值和三维样条插值，具体使用哪种方法取决于输入样本数据的空间特征。
ArcGIS还提供了其他插值方法，如最近邻插值、多项式插值等。
这些方法根据数据特性和需求的不同，可以选择相应的插值方法来推断未知位置的值。
在插值过程中，用户可以调整一些参数选项，如网格大小、半径等，以获得更准确的插值结果。
此外，用户还可以通过制作插值模型和验证结果的方式，进一步优化插值的效果。
总结起来，ArcGIS提供了多种插值方法，可以根据实际情况选择适合的方法。
这些方法的原理基于空间自相关性、距离程度和数学函数模型等，利用已知点的信息来推测未知位置的值。
插值方法在地理信息系统中有着广泛的应用，可以用于生成地图、估算地下水位、预测空气质量等。
ArcGIS 地统计克里金插值
ArcGIS 地统计克里金插值1.1 地统计扩ArcGIS 地统在软件中轻易地统计学的功（1）ESDA：（2）表面预（3）模型检地统计学起源的克里格方法方法是最主要1.2 表面预测ArcGIS 地统程。
一个完整的空现数据的特点Data 菜单及选择和预测模Geostatistic部分，一部分下面将按上述（注：[1]文章量样本），整本理论一般未准名称的也未我们下面的任扩展模块简介统计分析模块在易实现。
体现了功能在地统计分：探索性空间数测（模拟）和验与对比。
源于克里格。
当法。
虽然空间数要、最常用的空测主要过程统计扩展模块的空间数据分析过点，比如是否为其下级菜单完模型的选择；最cal Wizard 菜分作为训练样本述表面预测过程章示例中所使用整个过程均使用未进行解释，可未进行解释。
）任务是根据测量ArcGIS 打印20在地统计学与 G了以人为本、可分析模块的都能数据分析，即数误差建模；当时他用此法预数据分析还有其空间分析方法，的菜单非常简单过程，或者说表为正态分布、有成）；然后选最后检验模型是菜单完成）。
1/ 12C本，一部分作为程进行叙述。
用的数据为 Ar用此数据；[2]文可查阅相关地统量所得到的某地地统计学习印 | 推荐 | 评007-8-1 09: GIS 之间架起了可视化发展的趋能实现，包括：数据检查；预测矿产分布，其他方法，如 I下面也以此法单，如下所示，表面预测模型，有没有趋势效应择合适的模型是否合理或几种Create Subse为检验样本。
rcGIS 扩展模文章以操作方统计理论资料；地臭氧浓度数据习指南( 一)评分 11 了一座桥梁。
使趋势。
后来经过别人IDW（反距离加法为主进行。
但由此却可以一般为。
拿到应、各向异性等进行表面预测种模型进行对比ets菜单的作块中所带的学法介绍为主，操作中所用到据进行全区的臭使得复杂的地统改进修改发展加权插值法）等完成完整的空到数据，首先要等等（此功能主，这其中包括比；（后两种功用是为把采样习数据（某地所涉及到的地的某些参数为臭氧浓度预测。
arcgis 克里金插值 实验步骤
arcgis 克里金插值实验步骤克里金插值是地理信息系统（GIS）中常用的一种插值方法，用于根据已知点的空间分布和属性值来推断未知点的属性值。
在ArcGIS软件中，克里金插值是一个强大的空间分析工具，可以帮助用户更好地理解空间数据的分布规律。
在进行克里金插值实验之前，首先需要准备一些必要的数据和工具。
下面是在ArcGIS中进行克里金插值实验的具体步骤：1. 打开ArcGIS软件，并加载要进行插值的数据。
这些数据可以是点数据、线数据或面数据，其中点数据最为常用。
确保数据的属性字段中包含有用于插值的数值字段。
2. 确定插值的参数设置。
在ArcGIS中，克里金插值的参数包括插值方法、搜索半径、插值权重等。
根据实际情况，选择合适的参数值进行插值。
3. 打开“空间分析”工具箱，在“插值”工具集中选择“克里金插值”工具。
在弹出的参数设置对话框中，选择要插值的数据图层、插值字段和输出栅格数据的保存位置。
4. 设置克里金插值的参数。
根据实际情况，设置插值方法（如简单克里金、普通克里金、泛克里金等）、搜索半径、插值权重等参数值。
5. 运行插值分析。
点击“运行”按钮，ArcGIS将根据所设置的参数值进行克里金插值分析，并生成插值结果。
在插值结果中，可以看到未知点的预测值和插值的插值误差。
6. 分析插值结果。
查看插值结果的插值图和插值误差图，分析插值的精度和可靠性。
根据需要，可以对插值结果进行进一步的处理和分析。
通过以上步骤，您可以在ArcGIS中进行克里金插值实验，并得到插值结果。
克里金插值是一种常用的空间插值方法，可以帮助您更好地理解地理数据的分布规律，为地理分析和决策提供有力的支持。
希望以上步骤对您有所帮助，祝您实验顺利！。
ArcGIS克里金空间插值方法介绍
谢 谢！
克里金插值法
5、打开ArcToolBox工具箱，点击“Spatial Analyst工具” “插值”双击“克里金法”
克里金插值法
6、输入点要素选“Sheet1$个事件”，Z值字段选一个要研 究的对象（这里选的Pb）,点击“确定”，耐心等候
7、计算完成后，系统显示插值的结果如下
克里金插值法
克里金插值法
1、打开ArcMap 10
克里金插值法
克里金插值法
2、新建一个项目，调入几个已有图层当背景
克里金插值法
3、添加数据，找到“经仕铅业2014.xls”，双击，显 示“sheet1$”，选中，点击“添加”
克里金插值法
4、点击“文件”“添加数据”“添加XY数据(A)”， 数据表选“Sheet1$”，X字段选JD,Y字段选WD,Z字段 可不选，坐标系选WGS-1984,点击“确定”
8、显示的结果图很不好看，将结果图层按“拉伸”方式 显示，稍微好看一点了，这是按12个点进行插值的结果
克里金插值法
这是按24个点和48个点进行插值的结果，可以看出还是有 些结果，区别非常大的
克里金插值法
经过选用不同的参数进行插值的结 果来看，插值的样本越密，插值点数越 多，得到的插值结果图越光滑，可信度 越高，但运算量也越大
ArcGIS 几种空间插值方法介绍 克里金插值法
龚资林 2014.10.10
克里金插值法
基本思想:
克里金插值与IDW(反距离权重法)插 值的区别在于权重的选择，IDW仅仅将距 离的倒数作为权重，而克里金考虑到了空 间相关性的问题。它首先将每两个点进行 配对，这样就能产生一个自变量为两点之 间距离的函数。对于这种方法，原始的输 入点可能会发生变化。在数据点多时，结 果更加可靠。
arcgis栅格数据空白值插值计算_理论说明
arcgis栅格数据空白值插值计算理论说明1. 引言1.1 概述栅格数据是地理信息系统（GIS）中常用的数据格式之一，广泛应用于地表覆盖、环境监测、自然资源管理等领域。
然而，在实际应用中，栅格数据中可能存在空白值，也称为缺失值或无效值。
这些空白值的存在可能会影响数据分析和模型建立的准确性和可靠性。
为了解决栅格数据空白值的问题，插值计算成为一种常见方法。
插值计算可以通过利用已有的有效数据来推断出空白位置上相应属性的数值。
ArcGIS作为一个功能强大的GIS软件平台，提供了多种栅格数据插值工具，方便用户进行插值计算操作。
本文将着重探讨ArcGIS中栅格数据空白值插值计算的理论基础和具体操作方法，并通过实例分析与结果讨论来验证其可行性和有效性。
1.2 文章结构本文主要分为五个部分：引言、栅格数据空白值插值计算的理论说明、ArcGIS 中的栅格插值工具使用方法、示例分析与结果讨论以及结论与展望。
在引言部分，我们将对文章进行概述，并介绍问题背景和研究意义。
同时，还将简要阐述文章的整体结构和各个部分的内容安排。
1.3 目的本文旨在提供详细的理论说明和操作指导，帮助读者了解栅格数据空白值插值计算的基本概念、方法原理以及在ArcGIS中如何应用插值工具进行操作。
通过示例分析与结果讨论，读者可以更加直观地了解和掌握这一方法在实际应用中的效果。
最后，我们将总结研究成果，并展望未来改进方向，以期为相关领域的研究和实践提供参考。
2. 栅格数据空白值插值计算的理论说明2.1 栅格数据和空白值介绍在GIS（地理信息系统）中，栅格数据是由离散的像元构成的网格状数据，每个像元包含了特定区域的某种属性值。
然而，现实世界中获取到的栅格数据可能存在部分缺失或空白值，这些空白值可以表示无效或未知数据。
2.2 插值方法概述插值是指通过已知点的属性信息推断出未知点的属性信息。
在栅格数据中，插值方法被广泛应用于填补空白值并生成连续性表面。
插值方法可分为确定性方法和随机性方法两类：- 确定性方法：基于已有采样点之间的数学函数和统计原理进行插值，能够准确重构原始数据，并保持真实性和一致性。
ArcGIS地统计克里金插值
ArcGIS地统计克⾥⾦插值评论(25)ArcGIS 地统计学习指南(⼆)huangyustar2007-8-1 09:14ArcGIS 地统计学习指南(三)（4）Voronoi 图⽤来发现离群值。
Voronoi 图的⽣成⽅法：每个多边形内有⼀个样点，多变形内任⼀点到该点的距离都⼩于其他多边形到该点的距离，⽣成多边形后。
某个样点的相邻样点便会与该样点的多边形有相邻边。
⾄于多边形值的计算有多种⽅法，可以⽤⽣成多边形的样点值作为多边形的值（Simple ⽅法），也可以以相邻样点的平均值为多边形的值（Mean ⽅法），具体计算⽅法可以在Type 下拉菜单中选择。
huangyustar2007-8-1 09:14ArcGIS 地统计学习指南(四)最后的两个图表是针对两个数据集⽽⾔的。
（6）普通Qqplot 分布图评估两个数据集分布的相似程度。
利⽤两个数据集中具有相同累积分布值的数据值来作图。
huangyustar2007-8-1 09:14ArcGIS 地统计学习指南(五)第四步：半变异函数/协⽅差模型⾯板（Semivariogram/covariance Modeling ）此步的主要功能为半变异函数建模，是预测过程中的实质性阶段。
在此⾯板中需要社定许多与拟合半变异函数相关的选项以及半变异函数的参数。
是克⾥格预测中⼗分关键的部分。
Semivariogram/covariance 部分显⽰的是拟和的模型，黄线即半变异函数曲线。
Models 部分：model1,model2,model3表⽰可以⽤多个通⽤函数来拟和半变异函数模型。
如果数据为各向异性，则需要选中Anisotropy （其实⼤多数空间数据是各向异性的，各向同性只是相对的），当选中此选项时，黄线变为多条，表⽰多个⽅向的拟合函数。
Show Search Direction 选项选中后，表⽰只搜索某个⽅向的半变异函数。
Nugget ：块⾦值，函数参数之⼀，即函数与y 轴相交的y 值。
arcgis中克里金插值法的步骤
arcgis中克里金插值法的步骤嘿，朋友们！今天咱来聊聊 ArcGIS 中克里金插值法那些事儿。
啥是克里金插值法呢？简单来说，就像是给数据织一张密密的网，让那些没数据的地方也能有个靠谱的估计值。
那这克里金插值法到底咋弄呢？听我慢慢道来哈。
首先，你得有一堆数据点吧，就像拼图的小块儿。
这些数据点可重要了，它们是基础呀！然后呢，要对这些数据进行分析，看看它们的分布情况，是集中呢还是分散呢？这就好比你要了解一群人的分布特点一样。
接下来，就要选择合适的模型啦。
这就跟你挑衣服似的，得选适合的款式和尺码。
不同的模型有不同的特点，要根据数据的实际情况来选哦。
选好了模型，就开始计算啦！这计算过程可有点像解方程，要一步一步来，不能着急。
在这个过程中，电脑就像个聪明的小助手，帮你算出那些关键的数据。
算完了，你就得到了一个插值结果。
哇塞，就好像变魔术一样，那些没数据的地方也有值啦！不过可别高兴得太早，还得检查检查这个结果靠不靠谱呢。
你想想，要是随随便便就弄出来个结果，那能行吗？就像你做饭，
不认真做能好吃吗？
再说说这克里金插值法的好处吧。
它能让你的数据变得更完整，更
有参考价值。
就好比给一幅画添上了缺失的色彩，让它变得更加生动。
而且哦，它在很多领域都能用得上呢！比如地理呀、环境呀等等。
就像一把万能钥匙，可以打开很多知识的大门。
总之呢，ArcGIS 中的克里金插值法是个很实用的工具，但要想用
得好，可得认真对待每一个步骤哦！别马虎，别偷懒，这样才能得到
准确又有用的结果呀！大家都学会了吗？哈哈！。
最新ARCGIS克里金插值法
1、mapgis转化arcgis打开mapgis 文件转换装入点---输出shape文件输出shape文件另存2、arcgis克里金插值a、载入文件打开arcmap载入点文件载入后右击---join and relates——join点Ok右击—data---export data另存—ok 提示是否载入点击是删除原来的shape文件，使用新保存的这个B、添加区域框（）就是边界还可以直接添加一些已转换为shape的现状地物另存后点ok为所需要成区的范围线（必须保证无拓扑错误，可在mapgis 中检查，其实在mapgis 中若是有相应的区文件 可以直接转换shape 成的区用于后期剪裁）分析范围——-----optionsC 、分析数据（ 插值到光栅）--interpolate to raster ----其中为分辨率为分析对象 保存位置和名字上下左右要调整 这个范围就是生成的光栅图的范围D、进行重新分级------- ----classify-------分级后点ok 保存路径如果需要，转化成光栅——————-----convert----分多少级分级临界值切割以上是切割光栅文件 切割为一个整体统一颜色的 如果需要彩色图 可以用双击该图---symbology---categories —unique values---value field —GRIDCDDE?—修改颜色若是直接裁剪彩色文件 是在分级后对分级之后的文件直接用要切的范围框 就是那个区保存路径切完得到修饰后即可出图这是出图模式从上到下依次是标题、图例、指北针、比例尺出图横向出图，存为jepg即可证明兹证明系我务工人员，于年月日，至今在精品好文档，推荐学习交流务工。
现在每月工资元。
特此证明年月日仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除谢谢11。
arcgis空间内插教程实例教程超详细
GIS空间插值（局部插值方法）实习记录一、空间插值的概念和原理当我们需要做一幅某个区域的专题地图，或是对该区域进行详细研究的时候，必须具备研究区任一点的属性值，也就是连续的属性值。
但是，由于各种属性数据（如降水量、气温等）很难实施地面无缝观测，所以，我们能获取的往往是离散的属性数据。
例如本例，我们现有一幅山东省等降雨量图，但是最终目标是得到山东省降水量专题图（覆盖全省，统计完成后，各地均具有自己的降雨量属性）。
空间插值是指利用研究区已知数据来估算未知数据的过程，即将离散点的测量数据转换为连续的数据曲面。
利用空间插值，我们就可以通过离散的等降雨量线，来推算出山东省各地的降雨量了。
二、空间插值的几种方法及本次实习采用的原理和方法–整体插值方法»边界内插方法»趋势面分析»变换函数插值–局部分块插值方法»自然邻域法»移动平均插值方法：反距离权重插值»样条函数插值法（薄板样条和张力样条法）»空间自协方差最佳插值方法：克里金插值■局部插值方法的控制点个数与控制点选择问题局部插值方法用一组已知数据点（我们将其称为控制点）样本来估算待插值点（未知点）的值，因此控制点对该方法十分重要。
为此，第一要注意的是控制点的个数。
控制点的个数与估算结果精确程度的关系取决于控制点的分布与待插值点的关系以及控制点的空间自相关程度。
为了获取更精确的插值结果，我们需要着重考虑上述两点因素（横线所示）。
第二需要注意的是怎样选择控制点。
一种方法是用离估算点最近的点作为控制点；另一种方法是通过半径来选择控制点，半径的大小必须根据控制点的分布来调整。
结合上述分析，在本次实习过程中，我们采用局部分块内插的这4种方法（上文中划横线的方法）进行插值，首先，我们按照默认参数进行插值，目的是粗略比较各种方法的优劣；然后选择出最好的一种方法，对该方法再尝试用不同的权重和点数参数来插值，得出最佳的效果。
arcgis克里金插值操作流程
arcgis克里金插值操作流程
克里金插值是一种基于变异函数理论和结构分析的线性、无偏插值，在地理信息和气象学方面有着广泛的应用，如进行空间高程的插值、气温的插值。
下面是ArcGIS克里金插值的详细操作流程：
1. 打开ArcMap，导入离散点坐标原始数据。
2. 右键菜单栏空白处打开地学统计分析Geostatistical Analyst。
3. 打开地学统计向导，选择“地学统计方法”中的克里金法，注意右侧值域的选择，此处为对高程Z插值，故选择高程Z。
4. 克里金又分为简单克里金、普通克里金和泛克里金（常用语不连续区域）等，对于连续的区域，选择普通克里金即可。
5. 点击下一步进入变异函数选择的部分，在窗口右侧模型中选择合适的变异函数模型，常见的有球函数，指数函数等，使得窗口左边的曲线与蓝点实现最佳拟合。
6. 点击下一步，等待计算完成。
7. 插值结果可以渲染图表示等高区域分布，符合实际情况。
以上信息仅供参考，建议查阅专业书籍或咨询专业人士以获取更多帮助。
ArcGIS空间分析与空间统计学精品课件
• 探索性时空数据分析
– Exploratory Spatio-Temporal Data Analysis ,ESTDA
• 数据分
布的对
称性
• 集中性
• 分散性
• 异常数
据的存
在性
• 异常值
• 中位数
分位数
极差
均值
异常数
据和极
端数据
散点图
•
•
•
•
•
茎叶图和直方图
箱线图
自然界物质的分布
空间概率的标尺
随机的就别分析了吧
零假设的作用
随机
空间关系概念化
ArcGIS中的空间关系
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•
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1、反距离、反距离平方
2、距离范围（影响的范围）
3、无差别的区域（Zone of indifference）
4、面邻接（一阶面邻接）（Polygon contiguity (first order)）
平滑和锐化
一阶和二阶过程
空间统计与分析的分类
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空间数据操作
（Spatial data manipulation）
空间数据分析
（Spatial data analysis）
空间统计分析
（Spatial statistical analysis）
空间建模
（Spatial modeling）。
主要针对栅格数据
ArcGIS空间统计模块
• ArcGIS提供了一系列的空间统计工具
– 分析模式：评估要素是形成一个聚类、离散，随机空间模式
ArcGIS克里金和IDW插值分析
ArcGIS插值分析一、数据输入和预处理降水数据导入ArcGIS之前，需要将格式转为ArcGIS支持的格式，xls或者csv格式。
通过File（文件）-Add Data（添加数据）-Add XY Data（添加XY数据）输入降水数据。
X Field选择经度，Y Field选择纬度，指定坐标系，将坐标系指定为GCS_WGS_1984坐标系。
在ArcGIS中，要想数据正确显示，必须指定为合适的坐标系。
经纬度为地理坐标，因此在此需要指定为GCS_WGS_1984坐标。
导入QH-boundary，QH-boundary为Albers投影坐标系，在GIS中，虽然能够自动将地理坐标系投影为投影坐标系，但为了保证后续的数据操作准确性，仍需要将降水数据也统一为Albers投影坐标系。
使用ArcToolBox-DataManageTools（数据管理工具）-Projections and Transformations（投影和变换）-Project（投影），将Output Coordinate System（输出坐标系）指定为Albers二、插值分析数据准备完成，接下来就要进行插值分析。
ArcGIS中插值分析属于Spatial Analyst拓展模块，如果不能使用的话需要先在Customize-Extensions中将拓展模块授权打开。
此次插值使用两种方法，克里金法和反距离权重法。
克里金法和反距离权重法都可周围的测量值进行加权以得出未测量位置的预测，这两种插值器的常用公式均由数据的加权总和组成：其中：Z(si) = 第i 个位置处的测量值λi = 第i 个位置处的测量值的未知权重s0 = 预测位置N = 测量值数IDW（反距离加权法）属于确定性插值方法，因为这些方法直接基于周围的测量值或确定生成表面的平滑度的指定数学公式。
克里金法则由地统计方法组成，该方法基于包含自相关（即测量点之间的统计关系）的统计模型。
因此，地统计方法不仅具有产生预测表面的功能，而且能够对预测的确定性或准确性提供某种度量。
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空间统计分析演示文稿ppt
• 注意: ARCGIS“空间统计”工具箱,只 要分析中涉及距离（对于空间统计总 是如此），就应使用 投影坐标系（而 不是基于度、分、秒的 地理坐标系） 对数据进行 投影。
1.ARCGIS空间统计任务
➢汇总某分布模式的关键特征。 ➢标识具有统计显著性的空间聚类（热点/
冷点）和空间异常值。 ➢评估聚类或分散的总体模式。 ➢对空间关系建模。
空间模式是否随着时间
推移发生变化？
或高/低聚类 (Getis-Ord
General G)
是否突然出现药品购买高峰？
随着时间推移，该疾病是保持固定 在同一个地理位置，还是扩散到邻 近的地方？
抑制措施是否有效？
空间过程彼此之间是否 多距离空间聚类分析
类似？
(Ripley's K 函数)
该疾病的空间模式是否反映出高危 人群的空间模式？
1.1汇总关键特征
问题
工具
示例
中心在哪里？
平均中心或中位 数中心
人口中心在哪里以及它如何随时间变化？
哪个要素的地理 位置最便利？
中心要素
应将新建的支持中心定址在哪里？
主导方向或方位 是什么？
线性方向平均值
冬பைடு நூலகம்的主要风向是什么？ 在此地区如何确定断层线的方位？
哪个犯罪团伙所涉及的地域最大？
要 密 程素集度的程如分度何散或？程融度合、标分准布距(标离准或差方椭向圆)哪种疾病菌株的分布范围最广？ 根据动物选择的生活地点，各物种会达到什么样的 融合程度？
商业入室盗窃的空间模式是否偏离 商业场所的空间模式？
数据是否在空间上相关？空间自相关 (Global Moran's I)回性归的残空差间是 自否相表关现？出具有统计显著
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2.
分析图层及属性设置
参 数 设 置
插值 方式
3.参数设置
误差 统计
图例调整
输入级 别间距
选择分 级数目
选择手工 输入方式
最后点 OK
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i1
（在搜寻邻域内为常数， 不同邻域可以有差别）
可得到关系估计方差最小
2 k
EZ*x0Zx0EZ*x0Zx02
EZ*x0Zx02
min
应用拉格朗日乘数法求条件极值
j E Z * x 0 Z x 0 2 2i n 1j 0 , j 1 , ,n
Z*(x0)
1、数据检查，即空间数据探索分析。此功能主要通过 Explore Data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、QQ plot图、半变异函数/协方差图等。
2、直方图：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
n
z*x0izxi i1 （普通克里金）
•不仅考虑待估点位置与
已知数据位置的相互关 系，而且还考虑变量的 空间相关性。
（应用随机函数理论）
井眼 地震
克里金估值的基本思路
----以普通克里金为例
设x1, , xn 为区域上的一系列观测点，zx1,,zxn
为相应的观测值。区域化变量在 x 0 处的值 z*x0
克里金插值
克里金方法（Kriging）, 是以南非矿 业工程师D.G.Krige (克里格)名字命名的一 项实用空间估计技术，是地质统计学 的重 要组成部分，也是地质统计学的核心。
简单克里金(SK) 普通克里金(OK) 泛克里金(UK) 协同克里金(CK) 贝叶斯克里金（BK）指示克里金(IK)
克里金插值方法
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。
3、正态QQ Plot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
（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。
可采用一个线性组合来估计：
n
z*x0izxi i1
无偏性和估计方差最小被作为 选取的标准 i
无偏 EZx0Z*x00 最优 VaZrx0Z*x0min
Z*(x0)
（1）无偏条件
从本征假设出发, 可知 EZx为常数,有
E Z * x0 Z x0
E
n i 1
iZ xi
Z x0
n i m m 0
ArcGIS中空间数据统计、插值 分析-以克里金插值法为例--胡
碧峰解析
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。
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。
在ArcGIS中进行常规克里格插值 的基本操作流程
调入“地统计分析“工具