arcgis实习之空间统计分析报告
GIS空间分析 实验报告模板
实验一空间量算组名一、实验目的通过本实验能够掌握 ArcGIS 中空间分析的基本操作及其实现原理：1.能够对数据进行预处理，包括进行正确的地图投影与地图单位的设置；2.能够通过不同方法实现周长与面积的量算；3.实现对面积的中心与重心的计算；4.通过查询政府公报确定福州各区县的面积，并且以此作为真实的面积，计算数字化后的面积的误差；5.在计算周长以及面积的基础上计算不同的形状指数；6.利用数据中的GDP属性，制作GDP专题地图；二、实验原理根据ArcGIS中的ArcToolBox、GeoDatabase、Calculate Geometry等实现对面状地物周长以及面积的提取，根据收集到的官方数据，作为标准以计算出面积误差，并计算出其形状指数，最后依据各个地区的GDP，制作专题制图。
三、实验设备与数据1.硬件：计算机2.软件：ArcGIS9.33.数据：GIS导论实验七福州市政区矢量图四、实验步骤（一）数据预处理1.通过Mapinfo中“工具”----“通用转换器”，将TAB格式转换成Shape格式2.已知原始数据的坐标系统为WGS84坐标系统图1 原始数据2.查看投影信息图2投影信息（二）周长和面积的计算方法表1. 面积计算误差分析地名实际面积栅格面积误差矢量面积误差罗源县1,081,000,000 10,907,392 13,040,0001,014,000,000 61,017,408 61,200,000福州市区五、分析与讨论1、关于投影与坐标的介绍地理坐标系统：地理坐标系统是使用经纬度来定义球面或椭球面上点的位置的参照系统，是一种球面坐标。
最常见的位置参考坐标系统就是以经纬度来量算的球面坐标系统。
地球坐标系统不是地图投影，只是对球体或椭球体的模仿。
地理坐标系统有经线和纬线组成，经纬度以地心与地表点之间的夹角来量算的，通常以度分秒（DMS）来度量。
地理坐标系统使用一个三维椭球体来定义地球上的位置，其经常被误认为是一个数据，但是数据仅仅是地理坐标系统的一部分，地理坐标系统包括角度测量单位、本初子午线和数据（数据是基于椭球体）。
arcgis空间研究分析实习报告
实习一：ArcGIS地统计分析指导老师：赵永一实习目地利用地统计分析模块，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.这些采样点地值可以是海拔高度、地下水位地深度或者污染值浓度等.当与ArcMap一起使用时，学习利用地统计分析模块提供地一整套创建表面地工具来生成一个相对精确地连续表面，用这些表面来进行可视化、分析及理解各种空间现象等.b5E2R。
二实习内容1了解地统计分析模块，创建臭氧浓度缺省参数表面.2学习在创建表面之前如何对数据进行检查.数据检查地目地是为了找出数据中那些离群值并且发现数据中存在地趋势.p1Ean。
3创建第二个表面，这个表面更多地考虑了练习2中数据分析发现地空间关系，并且对练习1中生成地表面进行了改进.DXDiT。
4对练习1和练习3中创建地表面进行比较，并判断哪个表面对未知值地预测更好.5创建臭氧浓度超出临界值地概率图，从而生成第三个表面.6利用ArcMap地功能将你在练习3和练习5中创建地表面放在一起做最终地显示三实习步骤1 利用缺省参数创建一个臭氧表面（1）打开arcmap 并激活地统计分析模块（2）加载数据（3）利用缺省参数创建臭氧浓度表面.图1利用缺省值创建地臭氧表面2 检查数据（1）检查臭氧浓度数据分布是否符合正态分布,从下图可以看到臭氧浓度分布大致符合正态分布图2臭氧浓度分布直方图(2)正态QQ图.另外一种检验数据是否符合正态分布地方法，通过标准正态分布与现有数据分布比较，还可以找到一些异常值，来检查并校正这些异常值.若符合正态分布则数据点应成一条直线，那些不在直线上地点为异常点.RTCrp。
图3臭氧浓度正态QQ图（3）用趋势分析工具识别数据中地全局趋势.只有数据分布符合一定地趋势，才能用数学公式对确定表面进行模拟，故需要分析数据地全局趋势.5PCzV。
图4臭氧数据全局趋势（4）理解数据地空间自相关和方向效应.利用半变异函数/协方差函数云图，在半变异函数／协方差函数云图中，每个红点表示一对采样点.既然越近地点越相似，那么在半变异函数云图中邻近地点（在X轴地左边）应该有较小地半变异函数值（在Y轴地下部）.随着样点对间距离地增加（在X轴上向右移动），变异函数值也要相应增加（在Y轴上向上移动）.然而，当到达一定地距离后，云图变平，这表明超出这个距离时，样点对之间不再具有相关关系了.jLBHr。
ArcGIS 空间分析实验报告
ArcGIS 空间分析实验报告地理信息系统空间分析实验报告实验名称医院选址及三维可视化的实现学生学号专业地理信息系统班级20XX年06月2一、实验目的：熟悉数据xx、矢量分析、栅格分析、表面分析及三维分析的内容。
熟练掌握ArcMap,ArcCatalog,ArcScene的使用。
二、实验要求：现要建立一个医院，要求其位置符合下列要求：1、距主要公路不能太远；2、距居民区不能太远，可选择内部区域；3、医院应该位于地势平坦区；4、医院的位置应该避开现有的卫生院；将符合要求的地块在ArcScene中与影像叠加，以三维可视化的形式显示。
三、实验数据：影像(可以提取土地利用数据:山地\\居民地\\其它用地) 等高线(用来生成DEM) 已有卫生院的点状分布图四、实验方案：五、实验步骤：准备实验数据1、启动ArcMap，加载已有数据，影像图、DEM图以及卫生院的点状分布图。
3图12、打开ArcCatalog，新建Personal Geodatabase。
图23、在Personal Geodatabase下新建feature dataset,名为feature。
4图34、新建两个feature class，分别为line1和polygon1。
图45图55、在ArcMap中加载并xx新建立的两个图层,line1和polygon1，分别对影像中道路和居民地进行矢量化。
图66、对道路的矢量化结果6图77、对居民地的矢量化结果图8至此，数据的准备工作已完成。
数据操作阶段1、满足第一个要求，距主要公路不能太远。
对道路层进行缓冲区建立。
生成Buffer_of_文件。
7图92、满足第二个要求，距居民区不能太远，可选择内部区域注意在建立缓冲区时，Create buffers so they are 选择outside polygon(s) and include inside，以保证可选内部区域。
生成Buffer_of_polygon1_文件。
arcgis实习报告
arcgis实习报告一、前言在xxx公司的实习期间，我有幸参与了arcgis相关工作，并通过这次实习深入了解和熟悉了arcgis的应用。
本报告将详细介绍我在实习期间所做的工作及收获。
二、实习背景及目的xxx公司作为一家地理信息系统解决方案提供商，为了进一步提升员工的技术水平和解决方案能力，开展了arcgis实习项目。
我参与此次实习的目的是通过实践，进一步熟悉arcgis的功能和应用，提高自身的技术能力。
三、实习内容1. 系统了解arcgis在实习的第一个阶段，我主要对arcgis进行了全面的了解。
通过阅读相关文档和参与培训，我了解到arcgis是一款强大的地理信息系统软件，可以实现地图的创建、编辑、分析和可视化等功能。
我熟悉了arcgis的主要模块和工具，并学会了如何在arcgis平台上进行数据处理和地理分析。
2. 数据管理与处理在实习的第二个阶段，我参与了一项数据管理与处理的任务。
该任务要求对公司某个项目所涉及的地理数据进行整理和清洗，并在arcgis中建立相应的数据模型。
通过这项任务，我学会了如何使用arcgis进行数据导入、属性编辑、数据拓扑检查等操作，了解了数据管理的重要性和规范。
3. 空间分析与应用在实习的第三个阶段，我参与了一个空间分析的项目。
该项目旨在根据不同地区的空间属性，提出更有效的商业用地规划方案。
在项目中，我运用arcgis的空间分析工具，对区域内的地理要素进行统计分析、缓冲区分析和点线面叠加分析等，并将结果进行可视化展示。
通过这个项目，我深入了解了arcgis在空间分析领域的强大功能和应用场景。
四、实习总结通过这次arcgis实习，我收获了很多。
首先，我对arcgis的功能和应用有了更深入的了解，掌握了实际操作的技巧和方法。
其次，我通过参与实际项目，学会了如何利用arcgis解决实际问题，提高了解决问题的能力。
最重要的是，我通过与团队成员的合作，锻炼了自己的团队合作能力和沟通能力。
空间数据分析实习报告(3篇)
第1篇一、实习背景随着我国经济的快速发展，地理信息产业已成为国家战略性新兴产业之一。
空间数据分析作为地理信息产业的核心技术之一，在资源管理、城市规划、环境保护、灾害预警等领域发挥着重要作用。
为了更好地了解空间数据分析在实际工作中的应用，提高自身专业技能，我于2021年7月至9月在XX公司进行了为期两个月的空间数据分析实习。
二、实习单位简介XX公司成立于2000年，是一家专业从事地理信息系统（GIS）技术研发、应用与服务的高新技术企业。
公司拥有丰富的项目经验，为客户提供从数据采集、处理、分析到可视化展示的一站式解决方案。
公司业务范围涵盖城市规划、土地管理、环境保护、交通运输等多个领域。
三、实习内容1. 实习岗位：空间数据分析实习生2. 实习工作内容：（1）数据采集与处理：学习如何从不同渠道获取空间数据，包括卫星遥感数据、地面调查数据、网络地图数据等，并掌握数据预处理方法，如数据清洗、坐标转换、数据压缩等。
（2）空间数据分析：学习空间分析基本原理，掌握常用空间分析工具，如缓冲区分析、叠加分析、网络分析等，并结合实际案例进行操作。
（3）空间可视化：学习地图设计与制作方法，掌握地图符号、颜色、注记等元素的使用，制作出美观、实用的地图产品。
（4）项目参与：参与公司实际项目，协助项目经理进行项目规划、实施与验收。
四、实习收获1. 专业技能提升：通过实习，我对空间数据分析的基本原理、方法与工具有了更深入的了解，掌握了数据采集、处理、分析、可视化等技能。
2. 实践经验积累：在实习过程中，我参与了多个项目，了解了项目实施的全过程，提高了自己的项目策划、执行与沟通能力。
3. 团队协作能力：在实习期间，我学会了与团队成员协作，共同完成项目任务，提高了自己的团队协作能力。
4. 行业认知：通过实习，我对地理信息产业有了更全面的了解，认识到空间数据分析在各个领域的应用价值。
五、实习总结1. 实习期间，我认真学习了空间数据分析的相关知识，掌握了基本技能，为今后的工作打下了坚实基础。
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”。
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。
空间分析课程实习报告
一、实习背景随着科技的不断发展，地理信息系统（GIS）在各个领域得到了广泛应用。
空间分析作为GIS的核心内容之一，具有极高的实用价值。
为了提高学生的实践能力，培养具备空间分析技能的专业人才，我校地理信息系统专业开设了空间分析课程。
本次实习旨在通过实际操作，使学生掌握空间分析的基本方法，提高空间数据处理的技能。
二、实习目的1. 掌握空间分析的基本原理和方法；2. 熟练运用ArcGIS软件进行空间数据分析和处理；3. 培养空间思维能力，提高空间分析解决问题的能力；4. 提高团队合作意识和沟通能力。
三、实习内容1. 实习准备（1）熟悉ArcGIS软件的基本操作，包括数据导入、编辑、查询、分析等；（2）了解实习区域的基本情况，收集相关空间数据；（3）制定实习计划，明确实习目标。
2. 实习过程（1）数据预处理：对收集到的空间数据进行清洗、转换、裁剪等操作，确保数据质量；（2）空间叠加分析：分析实习区域土地利用类型、植被覆盖度、土壤类型等空间数据，识别土地利用变化、植被覆盖变化等；（3）缓冲区分析：分析实习区域内的交通网络、水源分布、自然灾害风险等，确定缓冲区范围；（4）空间插值分析：分析实习区域内的气温、降水、土壤养分等空间数据，绘制空间分布图；（5）空间聚类分析：分析实习区域内的居民点分布、企业分布等，识别空间分布规律；（6）空间网络分析：分析实习区域内的交通网络、电力网络等，确定最优路径。
3. 实习成果（1）完成实习报告，总结实习过程和心得体会；（2）制作实习成果图件，包括空间分布图、缓冲区图、空间插值图、空间聚类图、空间网络图等；（3）提交实习报告和图件，参加实习成果展示。
四、实习心得1. 空间分析课程实习使我深刻认识到空间分析在各个领域的应用价值，提高了空间数据处理的技能；2. 通过实际操作，我掌握了ArcGIS软件的基本操作，为今后从事相关工作奠定了基础；3. 实习过程中，我学会了如何运用空间分析方法解决实际问题，提高了空间思维能力；4. 团队合作意识和沟通能力得到了锻炼，为今后的团队协作打下了基础。
地统计分析实习报告
空间数据统计分析实习报告(ArcGIS Geostatistical Analyst模块)一、实习内容简介本次实习的主要内容是利用地统计分析模块, 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的浓度等。
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。
在本实习中, 利用现有的测量站获得的臭氧浓度值, 根据检测所有采样点之间的关系, 生成一个关于臭氧浓度值、预测标准差（不确定性）以及超出临界值的概率的连续表面, 从而对其它点的浓度值进行最佳预测。
在实习中主要练习通过对算法参数的调整, 生成最佳的预测图, 并将预测结果制成专题地图, 并初步理解空间统计分析的相关概念和算法。
本次实习主要有6个练习: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。
二、实习成果及分析练习1: 使用缺省参数创建一个表面本次练习中, 主要是利用ArcMap中的地统计模块, 通过创建臭氧浓度表面的过程, 我发现使用缺省参数创建表面是一件很容易的事情。
我在ArcMap中添加了Ca_ozone_pts和ca_outline数据集, 并将ca_outline图层中的颜色改为无色, 并将地图保存。
在本练习中, 使用克里金算法, 使用ArcGIS 默认的克里金算法参数创建臭氧浓度预测图。
使用克里金算法根据默认参数创建臭氧浓度预测图, 从图中可以看出生成的预测图能够表达臭氧浓度分布, 颜色越深的地方臭氧浓度越高, 可以看出臭氧浓度高的地方非常集中, 这应该是和城市的工业发展布局由紧密关系。
同时可以看大预测图并没有很好的覆盖整个区域, 因为预测图的范围是根据采样点的范围而定的, 如果要契合地图边界, 需要进行外延估计的计算。
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实习报告（范本）
arcgis实习报告arcgis实习报告篇一：ARCGIS实习报告《ArcGIS实习报告》学号：班级序号：姓名：指导教师：成绩： ArcGIS软件操作实习报告实习目的：通过学习Arcgis这款Gi s应用软件熟练我们的实际应用能力，深入理解GIS软件应用的核心部分，通过熟练Ar cgis能掌握类似相关软件操作，加强动手能力。
实习过程：1. 对Arc gis软件整体掌握，并与之前各类软件操作对比和学习。
2. 具体对软件操作掌握空间数据的采集与组织、数据的处理与变换、数据的可视化表达。
3. Arcgis的空间分析能力的掌握：矢量数据的空间分析、栅格数据的空间分析、三维分析、地统计分析、水文分析等。
4. 掌握Arcgis的空间分析建模。
实习内容：根据学习内容，我们选择了《地理信息系统分析与应用》第三章作为实习内容，本章内容分别为：初识ArcGIS、农田保护区域分析、度假村选址、屏幕矢量化及拓扑建库、投影转换及图形裁剪、注记及属性编辑与连接、燕麦试验田选址、商店选址评价、土壤肥沃度分析、统计图表、网络分析、ArcGIS 中DE M 的建立及应用。
以下是实习内容截图3.1 初识A rcGIS 1启动A rcCatalg 2.连接数据3浏览数据3.1.3 Arc Map 中的栅格数据操作1. 启动ArcMap2. 在arcm ap 中加载数据3. 图层操作（1）放大、缩小（2）平移篇二：ArcGI S实验报告与心得地理信息系统实验报告与心得院系：资源与环境学院年级：201X级班级：地信一班姓名：学号：指导老师：冯慧敏时间：201X.05.28 ArcGIS实验报告与心得一．实验目的：（1）通过实习了解Arc GIS的发展，以及9.3系列软件的构成体系熟练掌握（2）熟练掌握A rcMap的基本操作及应用（3）了解及应用ArcGI S的分析功能模块Ar cTlbx（4）加深对地理信息系统的了解二．实验内容实验一是对ArcGIS概述。
arcgis空间分析实验报告
一、实验内容1 要求使用以下基本矢量数据分析功能：缓冲区分析、叠合分析与选择，因为ArcGIS 不能自动更新叠合后输出的shapefile 中图形的面积和周长，在本任务中也会学习利用VisualBasic script 对面积与周长的数值进行更新。
2 要求进行栅格数据的局部运算。
3 要求进行栅格数据的邻域运算。
在进行栅格数据分析之前一般要设置分析环境，如研究区域、单元大小等。
在本实验中，由于没有采用分析掩模且输出单元大小与输入数据相同，所以没有对此进行考虑。
二、实验平台本次试验统一在学院计算机教室上级试验平台为一台微机、arcgis 9.3版本GIS 软件、教学资料一份。
1.运行ArcCatalog，连接到EX10 文件夹。
运行ArcMap，将数据框架命名为Task1，添加landuse.sh、soils.shp、sewers.shp 到Task1.2. 首先对sewers 进行缓冲区分析。
打开ArcToolbox 窗口，设置EX10 文件夹为当前工作空间。
双击位于Analysis Tools → Proximity 工具集中的Buffer 工具。
选择sewers 为输入要素，将输出要素命名为sewerbuf.shp，输入距离为300（米），选择综合（dissolve）类型为ALL，单击OK 运行本命令。
3. 下一步对landuse、soils、sewerbuf 进行叠合分析。
双击位于Analysis Tools → Overlay工具集中的Intersect 工具。
选择landuse、soils、sewerbuf 为输入要素，将输出要素命名为final.shp，单击OK 运行本命令。
4. 接下来由final 中选这满足前两条标准的多边形。
双击位于Analysis Tools → Extract 工具集中的Select 工具。
选择final 为输入要素，将输出要素命名为sites.shp，单击SQL按钮填写表达式。
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。
空间分析课程实习报告
空间分析课程实习报告一、实习目的与要求1. 实习目的通过本次空间分析课程实习，使学生掌握空间数据分析的基本方法，提高对地理信息系统（GIS）软件的操作能力，培养运用GIS技术解决实际问题的能力。
2. 实习要求（1）熟练掌握ArcGIS软件的基本操作；（2）了解空间数据的基本类型及处理方法；（3）掌握空间分析的方法，如缓冲区分析、叠加分析、路径分析等；（4）能够完成实际案例的空间分析操作。
二、实习内容与过程1. 实习内容本次实习主要分为以下几个部分：（1）空间数据的导入与处理；（2）空间数据的拓扑处理；（3）缓冲区分析；（4）叠加分析；（5）路径分析；（6）成果输出与报告撰写。
2. 实习过程（1）空间数据的导入与处理首先，我们导入了南昌市的基础空间数据，包括道路、绿地、建筑物和湖泊等。
在ArcCatalog中建立数据集，对各个数据进行属性表的建立和编辑，确保数据的完整性和准确性。
（2）空间数据的拓扑处理利用ArcGIS的拓扑功能，对导入的空间数据进行拓扑处理。
根据实际需求，设置相应的拓扑规则，检查和修正数据中的错误，如道路的相交、缺失等。
（3）缓冲区分析以道路和湖泊为例，进行缓冲区分析。
设置适当的缓冲距离，生成缓冲区图层，并进行颜色和标签的设置，以便于观察和分析。
（4）叠加分析将缓冲区图层与原有的绿地、建筑物图层进行叠加分析。
通过设置不同的叠加方式，分析不同图层之间的空间关系，如相交、包含等。
（5）路径分析利用ArcGIS的Network Analyst Tools模块，对道路网络进行路径分析。
设置起终点，选择合适的路径算法，生成最优路径，以便于进行交通规划等实际应用。
（6）成果输出与报告撰写最后，我们将分析结果进行整理和输出，包括图表、图片等形式。
并根据实习过程和成果，撰写实习报告，总结实习经验和收获。
三、实习收获与反思通过本次实习，我对空间分析的方法和技巧有了更深入的了解，提高了在ArcGIS软件上的操作能力。
空间数据实习报告
一、实习背景随着我国经济社会的快速发展，空间数据在地理信息系统（GIS）、城市规划、环境保护、资源管理等领域发挥着越来越重要的作用。
为了提高我国空间数据采集、处理、分析和管理水平，本人在XX大学地理信息科学专业进行了一次为期两周的空间数据实习。
二、实习目的1. 熟悉空间数据采集、处理、分析和管理的基本流程；2. 掌握常用空间数据采集设备的使用方法；3. 学会使用ArcGIS等GIS软件进行空间数据处理和分析；4. 提高空间数据质量，为后续研究提供可靠的数据支持。
三、实习内容1. 空间数据采集实习期间，我们学习了全站仪、RTK、无人机等常用空间数据采集设备的使用方法。
通过实地操作，我们掌握了全站仪的测量原理、操作步骤以及RTK、无人机等设备的定位原理和操作技巧。
2. 空间数据处理在ArcGIS软件中，我们学习了空间数据的导入、编辑、转换、投影等基本操作。
通过实际操作，我们掌握了空间数据的拓扑检查、缓冲区分析、叠加分析等常用空间分析方法。
3. 空间数据分析实习期间，我们以XX市XX区为例，利用采集到的空间数据进行了一系列分析。
主要包括以下内容：（1）地形分析：通过分析地形高程、坡度、坡向等数据，了解该地区的地形特征。
（2）土地利用分析：通过分析土地利用类型、面积、分布等数据，了解该地区的土地利用现状。
（3）城市规划分析：根据土地利用现状和地形特征，对该地区的城市规划进行可行性分析。
4. 空间数据管理实习期间，我们学习了空间数据管理的基本知识，包括数据存储、备份、恢复等操作。
同时，我们还了解了空间数据质量控制的方法和标准。
四、实习体会1. 空间数据采集的重要性：通过实习，我深刻认识到空间数据采集在地理信息系统中的重要性。
只有采集到准确、完整的空间数据，才能为后续的分析和应用提供可靠的基础。
2. 空间数据处理与分析的技巧：实习期间，我学会了使用ArcGIS等GIS软件进行空间数据处理和分析。
这对我今后的学习和工作具有重要意义。
arcgis实习报告
arcgis实习报告在我实习的这段时间里，我有幸能够参与到了arcgis软件的应用和实践中。
arcgis是一款专业的地理信息系统软件，它可以帮助用户进行地图制作、空间数据分析、地理信息管理等工作。
在实习期间，我深入学习了arcgis软件的基本操作和功能，并且在实际项目中进行了实践应用，积累了一定的经验和技能。
首先，我在实习初期主要是通过阅读相关文档和教程，了解arcgis软件的基本功能和操作方法。
我学习了地图制作的基本流程，包括数据导入、符号化、图层叠加等操作，也学习了空间数据分析的基本方法，比如缓冲区分析、空间插值等。
通过系统的学习，我对arcgis软件有了更深入的了解，也为后续的实践应用奠定了基础。
其次，我在实习过程中参与了一个实际项目，项目内容是对某个区域的地理信息数据进行分析和可视化。
在这个项目中，我运用了arcgis软件进行了空间数据的处理和分析，比如对地块的面积、周边设施的分布等进行了统计和可视化展示。
通过这个项目，我不仅加深了对arcgis软件功能的理解，也提升了自己的实际操作能力和解决问题的能力。
最后，在实习的最后阶段，我还参与了一个小组的实训项目，我们团队利用arcgis软件进行了一次小范围的地图制作和数据分析。
在这个项目中，我和团队成员们共同合作，充分发挥各自的优势，最终完成了一个符合要求的地图作品。
通过这次实训项目，我不仅锻炼了团队合作能力，也学到了更多实际操作的技巧和经验。
通过这段时间的实习，我对arcgis软件有了更深入的了解，也积累了一定的实际操作经验。
我相信这些经验和技能将会对我的未来发展产生积极的影响，也让我更加坚定了在地理信息领域深耕的决心。
感谢实习期间给予我的指导和帮助，让我能够有机会参与到这样一次有意义的实习经历中。
希望能够在未来的工作中，继续学习和成长，为地理信息领域的发展贡献自己的力量。
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实习报告
arcgis实习报告2021年11月1日至2022年1月31日期间，我在一家技术公司进行了为期三个月的ArcGIS实习。
在这段时间里，我深入学习和应用了ArcGIS软件，并通过实际项目实践锻炼了自己的技能。
在本篇报告中，我将分享我在实习期间所参与的项目和所学到的经验。
一、实习项目介绍在实习的初期，我被分配到一个城市规划与土地管理项目中。
该项目旨在利用ArcGIS软件进行土地利用规划和空间分析，以提供城市规划决策的支持。
我与团队成员合作，负责数据收集、地图制作以及空间分析等工作。
二、数据收集与整理在项目开始时，我们首先需要收集大量的数据，包括土地利用数据、地形数据、交通数据等。
我通过ArcGIS软件的数据导入和整理功能，从不同的数据源获取、整合并存储数据。
通过这一过程，我学会了如何有效地收集大规模的数据，并将其转化为可分析和可视化的格式。
三、地图制作与数据可视化在项目的进行过程中，我们需要将收集到的数据制作成地图，并进行可视化分析。
我运用ArcGIS软件的地图制作工具，添加符号、标注和图例，使地图呈现出清晰、直观的信息。
同时，我还学会了如何使用ArcGIS软件的数据制图功能，将数据以图表的形式展示，以便更好地理解和分析。
四、空间分析与决策支持在城市规划项目中，我们使用了ArcGIS软件的空间分析功能，对土地利用、人口分布、交通网络等进行了综合分析。
通过空间分析，我们可以获得城市不同区域的发展潜力、人口密度等信息，并为决策者提供科学依据。
我在实习期间学到了许多空间分析方法和技巧，如缓冲区分析、路径分析等，这些技能对于解决实际问题非常有帮助。
五、技术支持与团队合作在实习期间，我与团队成员进行了密切的合作，并经常为项目中遇到的技术问题提供支持。
我学会了如何与团队成员共同解决问题、分工合作，并通过不断交流和学习提升自己的技术能力。
同时，我也深刻体会到团队协作的重要性，只有团结合作，才能完成复杂的项目任务。
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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。
该方法不同于此工具集中其他方法（空间自相关和热点分析）的特征是可汇总一定距离范围内的空间相关性（要素聚类或要素扩散）
Ripley's K 函数可表明要素质心的空间聚类或空间扩散在邻域大小发生变化时是如何变化的。
如果特定距离的k观测值大于k预期值，则与该距离下的随机分布相比，该分布的聚集程度更高，反之亦可。
如果，k观测值大于HIConfEnv，则该距离的空间聚类具有统计学上的显著性，如果k观测值小于LwConFEnv，则该距离的空间离散具有统计学上的显著性对于置信区间，点的每个随机分布称为“排列”将一组点随机分布多次，将对每个距离选择相对预期k值向下和向上最大的k值，作为置信区间
Anselin Local Moran’s I局部Moran’s I 分析
给定一组加权要素，使用局部Moran’s I统计量来识别具有统计显著性的热点，冷点和空间异常值。
Z得分和p值是统计显著性的指标，用于逐个要素判断是否拒绝零假设。
他们可指示表面相似性和向异性
如果要素Z值是一个较高的正数，则表示周围的要素拥有相似值，输出要素Cotype字段会将具有统计显著性的高值聚类表示为HH，低值聚类表示为LL
•如果要素的z 得分是一个较低的负值，则表示有一个具有统计显著性的空间异常值。
输出要素类中的COType字段将指明要素是否是高值要素而四周围绕的是低值要素(HL)，或者要素是否是低值要素而四周围绕的是高值要素(LH)。
Getis-Ord General G 高低聚类分析
使用Getis-Ord General G 统计可度量高值或低值的聚类程度
Z 得分越高或越低，聚类程度就越高，如果 z 得分接近零，则表示不存在明显的聚类，为正表示高值的聚类。
为负表示低值的聚类
Hot spot Analysis(Getis-OrdGi*) 热点分析
如果给定一组加权要素，使用Getis-OrdGi* 统计识别具有统计显著性的热点和冷点
• 如果要素的 z 得分高且 p 值小，则表示有一个高值的空间聚类。
如果 z 得分低并为负数且 p 值小，则表示有一个低值的空间聚类。
z 得分越高（或越低），聚类程度就越大。
如果 z 得分接近于零，则表示不存在明显的空间聚类。
Adabg00 模式分析
Average Nearest Neighbor 最邻近分析
对于点数据，没有明显的边
界，所以默认面积计算（最
小外接矩形）
最邻近指数小于1。
聚集分布。
Z 得分为-10.9，对应的P
值为0.000000，即这种分布是随机
的情况概率为0.00000
Spatial Autocorrelation (Morans I) 空间自相关分析
指定反距离和固定距离中的
距离参数，默认距离为所有要
素最临近距离的最大值
空间关系模型参数说明空间要
素之间的关系，越接近现实，结
果越准确
聚集分布
Multi-Distance Spatial Cluster Analysis K函数分析
通过Calculate Distance Band From Neighbor count 计包含一个近邻点的最大距离，作为k函数的起始距离。
将最近邻距离的期望距离作为间隔
在此距离以内，均为集聚，但大于这距离，分布变为分散
且，聚集具有统计意义上的聚集，离散并未具有统计意义上的显著性
Anselin Local Moran’s I局部Moran’s I 分析
Getis-Ord General G 高低聚类分析
保证每个要素都
有相邻要素由index和z得分决定
Hot spot Analysis(Getis-OrdGi*) 热点分析
Adabg00 模式分析
Adabg00属性结构
有两种属性将会被用于模式分析中（Lation（拉丁人口密度）和Dentity（人口密度））、
为了得到adsbg的大概人口分布，首先使用密度分割，分层设色
以dentity字段
可以看出，adage人口分布呈现聚集态
势，四周人口稀少，大多数集中在内部以latino字段
使用模式分析探索人口分布
为了使用Globle Moran’s I ，首先计算包含最近要素的最大距离
相交人口分布，拉丁人口分布除右下角外，其余和人口分布大致相识
选做Moran’s的距
离参数18850
相关性分析
可以看到，adage 的人口有聚集分布的态势
使用局部Moran’s I 判断热点，冷点和异常值（聚集类型）
使用G统计量计算总体聚集程度
蓝色和紫色为异常值区域红色为高值聚集地区蓝色为低值聚集地区
可以看到，adage人口呈现聚集分布，且类型为高值聚集接着对latino做相应的操作
聚集类型和人口分布相同
有异常值
和人口分布的热点不同
分析Z得分和P值与不同空间组合的关系
对于同一图层，p值和z得分是一一对应的，当z得分的绝对值变大时，对应的p值（接受是随机分布的假设）也变小
全局Moran’s I 和G 统计量用来指出要素呈现距离分布或离散分布，高值聚集或离散或低值聚集（当p 值
非常小时，z为正且越大，聚集分布越明显，反之亦可）（G统计量：当p值非常小时，z为正且越大，高值聚集明显，为0，离散分布，为负且越小，低值聚集越明显）
局部Moran’s I（cluster and outlier聚集和异常分析）和G统计量（hot spot热点分析）根据每个要素的z 得分和p值推出要素分布的相似或相异分布
局部Moran’s I（cluster and outlier聚集和异常分析）直接添加cotype字段，指出该要素的空间组合情况，如HH,LL,HL,LH，但z得分为正且较大时，说明正自相关，于是，将高值的聚类表示为hh,低值的聚类表示为ll，当Z得分为负且较大时，说明负相关越强，于是将高值附近的低值围绕极记为hl，反之Lh，这就是在全局请款下的异常值
HOT SPOT分析：如果要素的z 得分高且p 值小，则表示有一个高值的空间聚类。
如果z 得分低并为负数且p 值小，则表示有一个低值的空间聚类。
z 得分越高（或越低），聚类程度就越大。
如果z 得分接近于零，则表示不存在明显的空间聚类。
没有COtype 字段，可以更具自己的需要，设定阈值，和局部Morans
指数相近。