空间分析——空间插值

在Spatial Analyst下拉菜单中选择Interpolate to Raster，在弹出的下一级菜单中单击Inverse Distance Weighted。
对话框的各 项参数见右 图

插值结果wk.baidu.com

改Power值为5，输出结果名为IDW5，重复上 述步骤，得到结果如图：
2、Spline内插法
空间分析——空间插值
GDP区域分布图的生成与对比
一、背景
各地区经济协调发展是保证国民经济健康持 续稳定增长的关键，GDP是反映各地经济发展状 况的重要指标。科学准确分析各地区GDP空间分 布特征，对制订有效措施，指导经济协调发展具 有重要参考价值。
二、目的
ArcGIS提供了三种空间插值方法，每种方法 在原理上和应用上都大不相同，在此通过具体实 例练习如何利用反距离权重插值法（IDW）和样 条函数（Spline）进行GDP空间分布特征的分析， 以此来引导学生对空间插值有比较深入的了解。


分析每种插值方法中主要参数的变化对插值结 果的影响。 分析两种内插方法生成的GDP空间分布图的差 异性。

五、方法和步骤
1、IDW插值法
插值步骤

运行ArcMap，加载Spatial Analyst模块，并添 加数据：GDP和Bound； 设置工作环境：在Spatial Analyst|Options中的 General页面中设置默认工作路径，并设置 Analyst mask 为bound。


The End
提示：

利用Raster calculator来进行计算（spr0－spr5） 和Tension中Abs（spt0－spt）。
结论

IDW和Spline都属于精确性插值，插值表面均 通过采样点。因此，在采样点微小邻域，两种 方法的插值结果比较接近，差异较小。 幂指数对IDW的插值结果影响很大，幂指数越 高，较远的点对结果影响较小； IDW和Spline插值受采样点的密度影响较大， 样点密度大的区域，两种插值方法的结果差异 小。反之，结果差异大。
三、实践数据

GDP数据：为某地区的统计GDP数据，数据范 围：4601万元～132630万元； Bound数据：为某地区的边界数据。

四、实践目标

经济的发展具有一定的连带效应和辐射作用。 以该地区各区域年GDP数据为依据，采用IDW 和Spline内插方法创建该地区GDP空间分异栅 格图。


在Spatial Analyst下拉菜单中选择Interpolate to Raster，在弹出的下一级菜单中单击 Spline。
在弹出的对话框中进行参数设置，各参数 的值见下图：


插值结果

改Weight值为0.01，输出文件名为spr01，重复 上述步骤，得到插值结果：

修改Spline type为Tension，并分别取weight值 为0和5，输出文件名分别为spt0和spt5，其它 参数不变，进行插值。
六、思考与动手
根据我们刚才的操作，结合已经学过的内 容，完成以下内容：

比较IDW内插方法在Power分别等于2和5时， 插值的结果差异，说明幂指数Power是如何影 响插值结果的。 比较Spline内插方法在weight分别等于0和0.01 时插值的结果差异。 比较IDW和spline两种插值方法的差异。