ArcGIS空间统计分析

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ArcGIS中空间数据统计、插值

感谢聆听
在弹出的对话框中进行设置。
一般不进行设置，以默认网格大小进行分析
选择保存路径
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2019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。
7.插值图的裁减
8.初步插值图
9.插值图的调整（1）图例调整
9.插值图的调整
输入级
（1）图例调整
别间距
选择分级数目
选择手工输入方式
最后点 OK
9.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
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（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 ）
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。

ArcGIS10中有关空间统计分析的数学公式原理及工具操作汇总资料(170多页).

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ArcGIS空间统计知多少

+/-1.65
+/-1.96 +/-2.58
0.10
0.05 0.01
90%
95% 99%
Z得分 = 2.0
>= 95%
空间关系建模
空间回归在经典统计回归分析中考虑了空间自相关性，通过空间关系把属性数据与空间位置关系结合起来： OLS（普通最小二乘回归） GWR（地理加权回归）
ArcGIS空间统计工具

healthcenter：疟疾是一种可治愈的疾病，所以对健康中心，医院的可达性和便利程度也是影响疟疾发生的重要线性指标。有为1，无为0
总结
• 传统统计 VS 空间统计 • ArcGIS 空间统计：分布特征、分布模式、空间关系建模 • 强有力的补充：ArcGIS集成R语言
ArcGIS极客说
• • • • •
分布模式分析
位置 VS 属性全局统计：从总体上判断要素的分布状态（集聚、分散）
空间自相关（Moran’I）高低聚类（Getis-Ord General G）
局部统计：识别要素聚类或分散的位置和程度（热点、冷点）
聚类和异常值（Anselin Local Moran’I）热点分析（Getis-Ord G*）
度量地理分布工具集
分布特征分析
分析模式工具集
空间关系建模
空间关系建模工具集
聚类分布制图工具集
分布模式分析
3、ArcGIS集成R语言
R语言
• • • 用于统计计算和作图的语言数据计算与分析的环境大量的第三方功能包，开源
6000+ 聚类：cluster, mclust…… 分类：randomForest, tree, ctree 时间序列：timsac, ts，zoo 统计：anova, glm 图表：hist, pie, lattice, ggplot2

如何使用ArcGIS进行地理空间数据分析

如何使用ArcGIS进行地理空间数据分析Chapter 1：ArcGIS基础知识ArcGIS是由美国环球信息系统公司（Esri）开发的一套地理信息系统（GIS）软件。

它提供了一系列工具和功能来处理地理空间数据，并进行数据分析。

在开始使用ArcGIS进行地理空间数据分析之前，我们首先需要了解基本的ArcGIS知识。

1.1 ArcGIS组成部分ArcGIS由ArcMap、ArcCatalog和ArcToolbox三个主要组件组成。

- ArcMap：用于创建、编辑和分析地图，可以展示地理空间数据的可视化结果。

- ArcCatalog：用于管理地理空间数据，包括浏览、搜索、导入、导出和组织等操作。

- ArcToolbox：提供了各种工具和模型，用于进行地理空间数据的分析和处理。

1.2 数据格式ArcGIS支持多种地理空间数据格式，包括矢量数据（如点、线、面）、栅格数据（如DEM、遥感影像）和表格数据。

在进行地理空间数据分析时，我们需要确保数据格式的正确性和一致性。

1.3 ArcGIS工作空间在ArcGIS中，工作空间是指存储地理空间数据和分析结果的文件夹。

通过创建和管理工作空间，我们可以更方便地进行地理空间数据的管理和分析。

Chapter 2：地理空间数据分析流程使用ArcGIS进行地理空间数据分析的一般流程包括数据准备、数据导入、数据预处理、数据分析和结果输出等步骤。

2.1 数据准备对于地理空间数据分析，首先需要明确研究的目标和涉及的地理数据。

根据目标选择合适的数据源，并进行数据采集和整理。

2.2 数据导入通过ArcCatalog将数据导入ArcGIS，并按照需要创建要素类（Feature Class）、栅格数据集（Raster Dataset）和数据表（Table）等数据集合。

2.3 数据预处理在进行地理空间数据分析之前，通常需要对数据进行预处理。

可以通过数据编辑、数据投影、数据剪裁、数据拓扑检查等操作来清洗和优化数据。

ArcGIS10中有关空间统计分析的数学公式原理及工具操作汇总资料(170多页)

等角投影
等角投影保留局部形状。要保留描述空间关系的各个角，等角投影必须在地图上显示以 90 度角相交的垂直经纬网线。地图投影通过保持所有角不变来加以实现。缺点是由一些弧线围起来的区域将在此过程中发生巨大变形。地图投影无法保留较大区域的形状。
等积投影
等积投影保留所显示要素的面积。为此，形状、角和比例等其他属性将发生变形。在等积投影中，经线和纬线可能不垂直相交。有些情况下，尤其是较小区域的地图，形状不会明显变形，且很难区分等积投影和等角投影，除非加以说明或进行测量。
此图显示了构成经纬网的经线和纬线。
通常，经度和纬度值以十进制度为单位或以度、分和秒 (DMS) 为单位进行测量。维度值相对于赤道进行测量，其范围是 -90° （南极点）到 +90° （北极点）。经度值相对于本初子午线进行测量。其范围是 -180° （向西行进时）到 180° （向东行进时）。如果本初子午线是格林尼治子午线，则对于位于赤道南部和格林尼治东部的澳大利亚，其经度为正值，纬度为负值。用 X 表示经度值并用 Y 表示纬度值可能会有帮助。这样，显示在地理坐标系上定义的数据就如同度是线性测量单位一样。此方法与普通圆柱投影基本相同。了解有关普通圆柱投影的详细信息尽管使用经度和纬度可在地球表面上定位确切位置，但二者的测量单位是不同的。只有在赤道上，一经度所表示的距离才约等于一纬度所表示的距离。这是因为，赤道是唯一一条长度与经线相同的纬线。（其半径与球面地球半径相同的圆称为大圆。赤道和所有经线都是大圆。）在赤道上方和下方，用来定义纬度线的圆将逐渐变小，直到最终在南极点和北极点处变为一个点，所
这些实用工具可执行多种杂项功能：计算面积、评估最小距离、导出变量和几何、转换空间权重文件和采集重合点。 “空间统计”工具集

ArcGIS的地统计分析、空间分析、三维数据分析实验报告

地理空间信息软件应用Geospatial information software applications大连理工大学城市学院实验一、三维数据分析实验目的：首先了解三维数据管理的的概念，对三维数据有一定的了解及认知后，学习对三维数据的管理、分析与应用，掌握三维数据分析运用要领。

实验内容：三维数据、三维数据的获取、3D要素分析；表面创建、表面管理；栅格表面分析、Terrain和TIN表面分析、功能性表面；ArcScene的工具条、二维数据的三维显示、三维动画。

实验过程：1.三维数据⑴三维数据是在二维数据的基础上添加了一个维度（Z坐标），用来表示特定表面位置的值。

三维数据有四种基本类型：三维点数据、三维线数据、表面数据和体数据。

在Arcgis中，把三维数据分为3D要素数据和表面数据。

⑵三维数据的获取：三维点、线数据的生成常见方法分为创建包含Z值的要素类，转换二维要素类的属性、插值shape三种；多面体数据的生成。

①三维点、线数据的生成-----创建包含Z值的要素类启动ArcCatalog,右击要创建三维要素的文件夹，在弹出的菜单栏中，选择“新建”----“Shapefile”，打开创建新Shapefile对话框。

在“名称”文本框中输入要素名称，在类型的下拉框选择面，单机编辑定义空间参考，选择WGS1984坐标系，点击确定。

图一创建三维空间坐标②三维点、线数据的生成-----转换二维要素类的属性在ArcScene中打开ArcToolbox，双击“3D Analyst工具”----“3D要素”----“依据属性实现要素转3D”，“打开依据属性实现要素转3D”对话框，输入要素设置为“point”，输出要素类设置为“point3d”，高度字段设置为“height”。

确定，得到三维点数据。

图二依据属性实现要素转3D③多面体数据的生成启动ArcScene，在右击文件夹，单机“新建”，选择“文件地理数据库”，创建“文件地理数据库”，命名为“New File Geodatabase”。

空间分析ARCGIS中的矢量数据的空间分析

空间分析ARCGIS中的矢量数据的空间分析空间分析是GIS系统中最重要的一部分之一。

空间分析通过处理和分析矢量数据中的地理位置，可以帮助用户更好地理解和处理地球表面的空间问题。

ARCGIS是一款著名的GIS软件，其集成了强大的空间分析功能，可以方便地进行矢量数据的空间分析。

空间分析的意义空间分析可以帮助GIS用户更好地理解空间数据的结构和关系。

通过空间分析，我们可以：•可视化数据：通过制作地图可以直观地表达数据在地球上的空间位置关系。

•空间查询：通过查询地图上的要素可以挖掘出数据之间的空间关系。

•空间统计：通过分析数据之间的空间关系，可以生成统计数据并进行更进一步的研究。

ARCGIS中的矢量数据矢量数据是GIS中最常用的一类数据类型，是通过在地图上绘制点、线、面等几何图形来表示地理数据的。

ARCGIS支持常见的矢量数据格式，如shapefile、GDB、SDE、Coverage等。

矢量数据的空间分析ARCGIS支持各种形式的矢量数据的空间分析，包括：1.空间查询：ARCGIS通过自带的属性表和查询工具，可以方便地对矢量数据进行查询。

用户可以使用查询工具查询特定的属性，也可以使用空间查询工具查询矢量数据中与某个要素邻近或相交的要素。

2.空间叠加：空间叠加是将两个或多个矢量数据集合并成为一个新的矢量数据集的过程。

ARCGIS中常用的空间叠加工具有Union、Intersect、Identity、Erase等。

3.空间分析：ARCGIS中的空间分析工具可以通过空间分析来挖掘矢量数据之间的空间关系。

常用的空间分析工具有缓冲区分析、裁剪、合并、分割等。

空间分析工具的使用过程中常见的一些问题包括：1.坐标系的问题：要确保使用的地图和要素在同一坐标系下，否则可能导致分析结果异常。

2.精度要求的问题：ARCGIS中的空间分析工具需要在数据间设定空间容差值。

对待空间分析结果的精度和精细度有一定要求的应当谨慎考虑容差的设定。

利用ARCGIS进行空间统计分析报告

§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。

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。

使用ArcGIS进行空间数据分析入门指南

使用ArcGIS进行空间数据分析入门指南第一章：ArcGIS简介ArcGIS是一种集成的地理信息系统软件，被广泛应用于地理数据管理、空间数据分析和地图制作等领域。

它提供了强大的数据处理和分析功能，以及用户友好的界面，使得用户可以轻松进行空间数据分析。

第二章：空间数据分析基础空间数据分析是利用GIS技术对地理现象进行统计、计算和分析的过程。

在进行空间数据分析之前，需要了解一些基本概念和方法。

这些包括：空间数据类型（点、线、面）、空间关系（相交、相邻、包含等）、属性数据（属性表、字段类型）以及空间统计方法（空间插值、空间聚类等）等。

第三章：ArcGIS的数据输入与导入在进行空间数据分析之前，需要将数据导入到ArcGIS软件中。

ArcGIS支持多种数据格式的导入，包括矢量数据（Shapefile、Geodatabase）、栅格数据（Grid、Tiff）和表格数据（Excel、CSV）等。

用户可以通过文件导入、数据库连接或在线数据服务等方式将数据导入。

第四章：数据预处理与清洗在进行空间数据分析之前，需要对数据进行预处理和清洗，以保证数据的质量。

这包括数据的投影转换、空间参考系设置、数据缩放、重采样和去除空缺值等操作。

同时，还需要检查数据的完整性和一致性，对异常值和重复值进行处理。

第五章：空间查询与选择空间查询是通过空间位置、属性条件或复杂的空间关系对数据进行筛选和筛选的过程。

ArcGIS提供了丰富的查询和选择工具，包括属性查询（属性表查询、SQL查询）、空间查询（相交查询、缓冲区查询）和空间关系查询（包含、相邻等）等。

用户可以根据需要进行灵活的查询与选择。

第六章：空间统计与计算空间统计是对空间数据进行统计与计算的过程。

ArcGIS提供了多种空间统计工具，包括空间插值（克里金、反距离权重插值）、空间聚类（热力图、聚类分析）、空间分布分析（分布密度、核密度）和空间权重矩阵等。

这些工具可以帮助用户发现地理现象的分布规律和空间相关性。

arcgis实习之空间统计分析报告

空间统计分析实习报告Spatial statistics tools分析模式工具集中的工具采用推论式统计，以零假设为起点，假设要素与要素相关的值均表现随机分布。

然后计算P值说明，这种分布属于随机分布的概率。

在应用中，返回Z得分和P值判断是否可以接受或拒绝零假设，同时在不同的工具中，还表示分布是聚集，或分散是标准差的倍数，在0.5-P的概率下接受随机分布的接受域Average Nearest Neighbor 最邻近分析根据每个要素预期最近要素的平均距离来计算最邻近指数，当指数大于1，要素有聚集分布的趋势，对于趋势如何，还要依据z—value和P—value 来判断，小于1时，趋向分散分布最近邻指数的表示方法为：平均观测距离与预期平均距离的比率，预期平均距离是假设随机分布中领域间的平均距离这种方法对面积指值非常敏感（期望平均距离计算中需要面积参与运算），如果未指定面积参数，则使用输入要素周围最小外接矩形的面积（不一定合坐标轴垂直）Spatial Autocorrelation (Morans I) 空间自相关分析更具要素位置的属性使用Global Moran’s I 统计量量测空间自相关性Moran’s I是计算所评估属性的均值和方差，然后将每个要素减去均值，得到与均值的偏差，将所有相邻要素的偏差相称，得到叉积。

统计量的分子便是这些叉积之和。

如果相邻要素的值均大于均值，这叉积为正，如果以要素小于均值而一要素大于均值，则为负如果数据集中的值倾向于在空间上集聚（高值聚集在高值附近，低值聚集在低值附近）则指数为正，如果高值排斥高值，倾向于低值，则指数为负之后，将计算期望指数值，将之与其比较，在给定的数据集中的要素个数和全部熟知的方差下，将计算Z得分和P值，用来指示次差异是否具有统计学上的显著性Multi-Distance Spatial Cluster Analysis K函数分析确定要素（后与之有关连的值）是否显示某一距离范围内统计意义显著的聚类或离散基于Ripley's K 函数的多距离空间聚类分析工具是另外一种分析事件点数据的空间模式的方法。

ArcGIS空间统计分析

• ArcGIS 9中的空间统计工具箱包括了一系列工具，用来分析地理要素的空间分布形态。传统的统计并不考虑地理要素的空间关系，而在空间统计中，要素的空间关系是分析中需要考虑的必要的，处于绝对重要地位的。
• 因此，对于空间数据分析的目的来说，使用ArcGIS 9中的空间统计工具比使用原来的不考虑空间信息而进行统计的工具要更为合适。通过使用这些工具，GIS用户可以采用一种更高级的方法来解决空间数据分析中的问题。
P(x) = e-λλx / x!
– 泊松公式可在Excel中很方便计算
模式分析工具集（Analyzing Patterns）
• 点模式分析试验——样方分析
– 8 基于泊松分布计算期望分布频率表
P(x) = e-λλx / x!
模式分析工具集（Analyzing Patterns）
• 点模式分析试验——样方分析
研究生课程
ArcGIS 空间统计分析实习
杜世宏
北京大学遥感与GIS研究所
提纲
一、 ArcGIS 空间统计分析二、模式分析工具集三、聚类分布工具集四、度量空间分布工具集五、辅助工具集
ArcGIS 空间统计分析
• 空间统计主要的工作是研究空间自相关性（ Spatial Autocorrelation ），分析空间分布的模式，例如聚类（cluster）或离散（dispersed）。通过使用ArcGIS 9中的空间统计工具，用户可以以一种非常直观而简单的方式获得这些信息。
• 点模式分析试验——样方分析
– 1 加载Hawths_Analysis_Tools_for_ArcGIS9外挂模块 – 将Hawth‘s Tools加入ArcMap 中Tools-> Customize-

利用ARCGIS进行空间统计分析

利用ARCGIS进行空间统计分析空间统计分析是利用GIS（地理信息系统）软件进行的一种分析方法，可以帮助我们理解和解释地理数据的空间模式和关联性。

ARCGIS是一款功能强大的GIS软件，在进行空间统计分析方面有着广泛的应用。

ARCGIS提供了多种空间统计分析的工具和函数，如空间自相关、聚类分析、热点分析、插值分析等。

下面将分别介绍这些分析方法的应用。

一、空间自相关空间自相关分析用于研究地理数据的空间相关性。

通过计算地理单位之间的空间相关性指数，可以帮助我们发现和理解空间数据的空间分布模式。

ARCGIS提供了Moran's I指数和Geary's C指数等空间自相关分析方法。

Moran’s I指数是一种常用的空间自相关指数，用于测量地理单位之间的空间相关性。

通过计算每个地理单位与其邻近单位之间的相似性，并与总体平均值进行比较，得出Moran's I指数的值。

该值介于-1和1之间，正值表示正相关，负值表示负相关，0表示无相关。

通过观察Moran’s I指数的空间模式图和Z分布图，我们可以确定地理数据的空间分布模式（聚集、随机或分离）。

Geary's C指数与Moran’s I指数类似，用于测量地理单位之间的空间相关性。

计算方法也类似，通过比较每个地理单位与其邻近单位之间的相似性，得出Geary's C指数的值。

Geary's C指数的值介于0和2之间，接近0表示正相关，接近2表示负相关，1表示无相关。

二、聚类分析聚类分析用于发现地理数据的空间聚集模式。

通过计算地理单位之间的相似性，将相似的单位聚集在一起，形成空间聚类区域。

ARCGIS提供了多种聚类分析方法，如基于密度的聚类和基于距离的聚类。

基于密度的聚类方法将地理单位划分为多个密度相似的集群，形成高密度区域和低密度区域。

这种方法适用于研究人口和资源分布的热点区域。

基于距离的聚类方法将地理单位划分为多个距离相似的集群，形成邻近区域和远离区域。

arcgis空间分析实验报告

arcgis空间分析实验报告引言空间分析是地理信息系统（GIS）的核心功能之一，通过利用地理数据进行分析，可以帮助我们更好地理解和解释地理现象。

ArcGIS是一种领先的地理信息系统软件，提供了丰富的工具和功能，用于空间分析。

本实验报告旨在探讨ArcGIS在空间分析方面的应用，以及分析结果的准确性和可靠性。

实验目的本实验的目的是使用ArcGIS进行空间分析，深入研究和分析给定的地理现象，并根据分析结果，提出相应的结论和建议。

通过实际操作，我们将掌握ArcGIS的基本功能和操作方法，并了解如何使用它来解决实际问题。

实验步骤1. 数据准备在进行空间分析之前，我们需要准备相关的地理数据。

这些数据可以是地图、遥感影像、点线面数据等。

根据实验要求，我们选择了XXXX地区的人口分布数据、土地利用数据以及交通网络数据作为研究对象。

2. 数据导入与处理将准备好的地理数据导入ArcGIS中，通过数据清理和预处理，确保数据的完整性和准确性。

3. 空间数据的可视化利用ArcGIS中的地图绘制工具，将导入的地理数据以地图的形式展示出来。

可以通过设置不同符号和颜色，根据数据的不同属性进行标注和区分，以便更好地理解和分析。

4. 空间分析4.1 点图层的空间分布分析通过分析人口分布数据，使用ArcGIS中的核密度分析工具，得出不同地区的人口密度分布图。

据此，我们可以了解人口聚集和分布的情况，并进一步推断不同地区的发展潜力和规划需求。

4.2 面图层的属性统计分析根据土地利用数据，我们可以对不同区域的土地利用类型进行统计和分析。

利用ArcGIS中的属性表查询工具，我们可以得到各个区域的土地利用比例以及特定土地类型的面积和占比。

这些统计结果对于土地规划和管理具有重要意义。

4.3 线图层的网络分析利用交通网络数据，我们可以进行路径分析和服务区分析。

通过ArcGIS中的网络分析工具，可以计算出两个位置之间最短路径的长度和所需时间，并将结果表示在地图上。

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
•
•
•
•
•
•
•
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
•
•
•
•
•
•
•
•
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空间统计分析

实用文档
ArcGIS 空间统计分析
• 与ArcGIS 9的Geoprocessing工具一样，空间统计的工具也可以通过对话框、命令行以及模型（Model）等多种方式运行。通过与Geoprocessing框架下的其他工具进行组合，空间统计工具也可以很容易的进行扩展，用户可以创建自己的工具，也可以同第三方产品进行协同工作。
实用文档
模式分析工具集（Analyzing Patterns）
• Moran’s I 指数（Fixed Distance Band）
• Fixed Distance Band = 0.5
实用文档
模式分析工具集（Analyzing Patterns）
• Getis-Ord General G（Inverse Distance）
实用文档
模式分析工具集（Analyzing Patterns）
• 点模式分析试验——核密度法
实用文档
模式分析工具集（Analyzing Patterns）
• 点模式分析试验——核密度法
实用文档
模式分析工具集（Analyzing Patterns）
• 点模式分析试验——核密度法（尺度=0.088778）
P(x) = e-λλx / x!
– 泊松公式可在Excel中很方便计算
实用文档
模式分析工具集（Analyzing Patterns）
• 点模式分析试验——样方分析
– 8 基于泊松分布计算期望分布频率表
P(x) = e-λλx / x!
实用文档
模式分析工具集（Analyzing Patterns）
• 点模式分析试验——样方分析
– 5 样方生成
实用文档
模式分析工具集（Analyzing Patterns）

ARCGIS空间统计

15
ArcGIS空间统计分析——空间关系建模
✓ 普通最小二乘法(OLS)
✓ 即多元线性回归，选择一个或几个自变量来对某个因变量做出解释，探讨自变量和因变量之间的关系。
✓ 例如：探讨到地铁站的距离、周围购物中心数量、小区绿化率等因素对于某城市的房价的影响。
✓ OLS模型的一般表达式为：
✓ ArcGIS、SPSS、Stata等软件均可以完成多元线性回归的任务。ArcGIS只默认一种模式——进入，即所有的自变量均进入最终的结果，而经典统计软件一般都有逐步回归 (Stepwise)的功能。
值。
高。
值的其他要素；类似地，具有低
值的要素排斥具有低值的其他要
素。
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ArcGIS空间统计分析——空间关系建模
✓ 回归分析是研究两个或两个以上的变量之间关系的一种统计方法。
✓ 空间回归在经典统计回归分析中考虑了空间自相关性，通过空间关系把属性数据与空间位置关系结合起来，空间回归可以更好的解释地理事物的空间关系.
• 为什么要使用空间统计分析？
✓ 空间统计分析使我们更深入、定量化的了解 -空间分布 -空间聚集或分散 -空间关系
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空间统计分析概述
• 我们能用空间统计分析做什么？
✓ 空间分布特征识别
• 根据气象站点的记录，冬季的盛行风行是什么？
• 地区人口中各种族的聚居分布中心在哪？各种族的空间隔离度有多大？
✓ 高/低聚类的结果：P值较小且在统计上显著，当Z>0时，
高值在研究区聚类，聚集区为热点；Z<0，低值在研究区