GS+7.0地统计和ARCGIS克里格插值过程
arcgis插值方法
arcgis插值方法ArcGIS插值方法是一种利用已知的离散点数据来推算未知地点的值的技术。
在地理信息系统中，插值方法被广泛应用于地形分析、环境模拟、资源评估等领域。
本文将介绍几种常用的ArcGIS插值方法，包括反距离加权插值(IDW)、克里金插值(Kriging)、样条插值(Spline)等。
我们来了解一下反距离加权插值(IDW)方法。
IDW方法假设距离越近的点对结果的影响越大，离待插值点越远的点对结果的影响越小。
IDW方法计算待插值点的值时，根据离待插值点的距离和邻域内点的值进行加权平均，得到待插值点的值。
IDW方法的优点是简单易懂，计算速度较快，适用于点密度较大且趋势较明显的情况。
但是IDW方法对异常值敏感，对点密度不均匀的数据拟合效果较差。
克里金插值(Kriging)是一种基于地统计学原理的插值方法。
克里金插值方法假设未知点的值是其周围点值的线性组合，并尽量使残差（即预测值与实际值之差）的方差最小。
根据克里金插值方法的预测模型，可以得到未知点的值。
克里金插值方法考虑了空间相关性，适用于点密度较低、数据不均匀分布的情况。
克里金插值方法的不足之处在于计算复杂度较高，对数据变异性的要求较高，需要根据实际情况选择合适的克里金模型。
除了IDW和克里金插值方法，ArcGIS还提供了样条插值(Spline)方法。
样条插值方法通过拟合一个平滑的曲面来估计未知点的值。
样条插值方法在计算过程中考虑了各个点的权重，能够较好地反映数据的变化趋势。
样条插值方法的优点是对数据分布没有要求，适用于各种数据类型。
但是样条插值方法需要较大的计算量，对数据噪声敏感。
除了上述三种常用的插值方法，ArcGIS还提供了其他一些插值方法，如最近邻插值、自然邻近插值等。
这些方法各有特点，可以根据实际需求选择合适的插值方法。
在使用ArcGIS进行插值分析时，除了选择合适的插值方法，还需要注意数据的质量和分布情况。
数据质量好、点密度均匀的情况下，插值结果会更加准确可靠。
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中的地统计克里格插值法及其应用汇总
第7卷%第12期软件导刊2008年12月Software GuideVol.7No.12Dec. 2008ArcGIS 中的地统计克里格插值法及其应用王艳妮，谢金梅，郭祥（中国地质大学资源学院，湖北武汉430074）摘要：ArcGIS 软件的地统计分析扩展模块是一个功能强大、简单易用的数据分析与表面建模工具，应用领域广泛。
首先介绍了地质统计学的概念和克里格插值的各种方法，然后从地统计的角度出发，运用ArcGIS 软件中地统计分析模块，探讨了克里格插值法在土地平整工程中的应用。
关键词：GIS ；ArcGIS 地统计分析；克里格插值；土方量中图分类号：TP312文献标识码：A文章编号：1672-7800（2008）12-0036-030引言地质统计学是上个世纪60年代法国人Matheron 在前人的它是数学地质领域中一门发展迅速且有着广泛应用前景的新兴学科。
经过广大数学地质工作者、地质统计学工作者、矿山地质和采矿设计专家及其他地质统计学应用者和爱好者的不断努力，现在已经形成了一套独立的理论体系，成为数学地质中比较活跃的一个分支。
基础上总结并提出的，它又称为克里格方法（Kriging ）。
地质统计学中的克里格插值方法，由于其具有插值和估计的双重特点，在许多领域中都得到了广泛应用，已成为空间统计学上的一个重要分支，同时也成为许多专业、商业软件的重要组成部分。
近几十年来，地理信息系统（Geographic Information Sys -——空间tem ，简称GIS ）技术发展很快，作为其重要的组成部分—信息分析，也已经发展出一些重要的理论模型方法。
空间分析的应用领域含盖面极广，包含空间分析、空间数据分析、空间统计、地质统计学等。
在目前众多的GIS 软件中，虽有许多都涉足了空间分析领域，但其中有关地质统计学方面的内容却非常少。
ArcGIS8及以上版本软件中，将地质统计学单独作为一个分析扩展模块（即Geostatistical Analyst ，简称GA ）纳入到了整个1.2克里格插值基础克里格插值（Kriging ）又称空间局部插值法，是以变异函数理论和结构分析为基础，在有限区域内对区域化变量进行无偏最优估计的一种方法，是地统计学的主要内容之一。
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插值运算
arcgis插值运算【实用版】目录1.插值运算概述2.ArcGIS 插值运算方法2.1 空间插值2.2 统计插值2.3 样条插值2.4 普通插值2.5 三维插值3.插值运算的应用4.常见问题与解决方案正文一、插值运算概述插值运算是一种通过已知数据点来预测或估计未知数据点的方法，广泛应用于地理信息系统（GIS）和遥感领域。
其目的是在空间上或时间上对数据进行平滑或预测，以填充数据空白或扩展数据范围。
二、ArcGIS 插值运算方法1.空间插值空间插值是根据已知数据点的空间关系来预测未知数据点的方法，主要包括以下几种：- 线性插值：通过计算已知点之间的线性关系，预测未知点的值。
- 反距离权重法：根据已知点与预测点的距离，赋予已知点不同的权重，然后计算预测点的值。
- 样条插值：通过计算已知点之间的曲线关系，预测未知点的值。
2.统计插值统计插值是根据已知数据点的统计特征来预测未知数据点的方法，主要包括以下几种：- 普通插值：根据已知数据点的平均值、最大值、最小值等统计特征，预测未知点的值。
- 三维插值：在三维空间中，根据已知数据点的三维坐标和统计特征，预测未知点的值。
3.样条插值样条插值是一种通过计算已知数据点之间的样条函数来预测未知数据点的方法，可以很好地处理数据点的非线性关系。
4.普通插值普通插值是根据已知数据点的平均值、最大值、最小值等统计特征，预测未知点的值，适用于数据点分布较为均匀的情况。
5.三维插值三维插值是在三维空间中，根据已知数据点的三维坐标和统计特征，预测未知点的值，适用于处理立体空间数据的情况。
三、插值运算的应用插值运算在 GIS 领域有着广泛的应用，例如：- 地形分析：通过插值运算，可以生成连续的地形模型，用于地形分析和制图。
- 气象预测：通过插值运算，可以预测未来一段时间内的气象数据，用于气象预报和防灾减灾。
- 生态环境评价：通过插值运算，可以预测生态系统的变化趋势，用于生态环境评价和保护。
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插值运算
arcgis插值运算摘要：一、ArcGIS插值运算概述1.插值运算定义2.ArcGIS中插值运算的重要性二、ArcGIS插值运算方法1.距离权重插值2.样条插值3.克里金插值4.插值结果的优化与调整三、插值运算在GIS应用案例1.地形分析2.气象数据预测3.环境监测与评估4.城市规划与管理四、ArcGIS插值运算实践技巧与注意事项1.数据准备与处理2.插值参数设置与优化3.结果输出与分析4.插值运算在实际应用中的困境与解决方法正文：ArcGIS插值运算是一种在地理信息系统（GIS）领域广泛应用的技术。
它通过对空间数据进行插值，从而实现对未知区域数据的估计和预测。
本文将从插值运算的定义、ArcGIS中插值运算的方法、实际应用案例以及实践技巧等方面进行详细阐述。
一、ArcGIS插值运算概述1.插值运算定义插值运算是一种通过已知数据点来估计未知数据点的方法。
在GIS领域，插值运算主要用于将离散的空间数据转换为连续的表面数据，以便进行进一步的分析与应用。
2.ArcGIS中插值运算的重要性ArcGIS作为一款强大的GIS软件，为用户提供了丰富的插值运算功能。
通过插值运算，用户可以方便地生成连续的地理表面，从而在地形分析、气象预测、环境监测等领域发挥重要作用。
二、ArcGIS插值运算方法1.距离权重插值距离权重插值是一种基于距离的插值方法。
它根据已知数据点与未知数据点之间的距离，对未知数据点进行估计。
在ArcGIS中，距离权重插值可通过Interpolation工具实现。
2.样条插值样条插值是一种基于分段多项式的插值方法。
它具有良好的局部性和光滑性，适用于规则或不规则的数据点分布。
在ArcGIS中，样条插值可通过Spline Interpolation工具实现。
3.克里金插值克里金插值是一种基于协方差矩阵的插值方法。
它考虑了数据点之间的空间相关性，适用于具有较强空间相关性的数据。
在ArcGIS中，克里金插值可通过Kriging Interpolation工具实现。
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一种常用的空间插值方法，它通过已知点数据来推测未知点的值。
在ArcGIS中，克里金插值是一种内插法，可以用于生成表面模型。
下面是克里金插值的实验步骤及相关参考内容：1. 数据准备与导入：首先，需要准备好已知点数据，这些数据是我们用来插值的基础。
可以使用Excel或其他数据源来存储这些数据，并将其导入到ArcGIS中。
参考内容：《ArcGIS教程与实例：数据处理篇》一书第5章数据导入部分。
2. 创建插值点数据集：在ArcGIS中，需要将已知点数据转换为插值点数据集。
插值点数据集是一种特殊的GIS数据集，它包含已知点数据的几何位置和值。
可以通过选择已知点数据并使用“创建插值点数据集”工具来实现。
参考内容：《ArcGIS 中插值点数据集的创建方法》一文。
3. 设置插值环境参数：在进行插值前，可以通过设置克里金插值的环境参数来调整插值结果。
这些参数包括：插值方法、克里金参数、搜索半径等。
参考内容：《ArcGIS帮助文档：设置克里金插值环境参数》。
4. 执行克里金插值：在ArcGIS中，通过选择插值点数据集和设置好的环境参数，可以执行克里金插值操作。
插值结果将以表面模型的形式呈现。
参考内容：《ArcGIS帮助文档：执行克里金插值的方法》。
5. 分析与评估插值结果：在插值完成后，需要对插值结果进行分析与评估。
可以使用ArcGIS中的工具和技术来计算不确定性、生成错误图、绘制等高线等。
参考内容：《ArcGIS实战技巧：克里金插值结果分析与评估》一文。
6. 结果展示与输出：最后，可以将插值结果展示出来，并输出为各种格式的数据、图表或地图。
可以使用ArcGIS中的图表、符号等功能来美化结果的展示。
参考内容：《ArcGIS中结果展示与输出的方法》。
总结：通过以上实验步骤，我们可以使用ArcGIS中的克里金插值方法来生成表面模型，并进行相关分析和评估。
这些步骤可以帮助我们更好地理解和利用克里金插值的原理和应用。
ArcGIS 克里金空间插值方法介绍 PPT
克里金插值法
克里金插值法
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 些区别的
克里金插值法
这是按固定搜索半径0.01和0.1进行插值的结果，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 克里金空间插值方法介绍
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。
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$”，选中，点击“添加”
克“添加XY数据(A)”， 数据表选“Sheet1$”，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”
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
大家学习辛苦了，还是要坚持
继续保持安静
GS+7.0地统计和ARCGIS克里格插值过程doc资料
G S+7.0地统计和A R C G I S克里格插值过程由于是初学地统计和克里格插值，现将自己处理数据的过程和步骤列出，中间有几个问题很是迷惑，还请相关的专家们给点指导，或者同行们讨论一下，对我处理的过程有什么不合理的地方，还请指出，谢谢！！1、在GS+7.0中进行地统计分析，将经纬度坐标转换成平面坐标，Z值为土壤盐分数据，导入到软件中，重计算后如下图1：2、查看数据的分布，发现进行log变换后数据的分布状态还不如元数据，所以未进行变换（图2）：3、接下来进行半方差分析，初始界面如图3：4、进行计算（图4）：5、查看模型信息，显示最优模型为高斯模型，以及各种参数，这里有点不明白的是那个RSS值怎么会那么大？图5：6、然后再ARCGIS中进行克里格插值，初始界面如图6：7、选择普通克里格，数据不进行变换，图7：8、下一步，图8显示的是ARCGIS自动给出的各个参数和模型9、根据GS+7.0中的参数对图8进行修改，修改后的界面为图9，主要修改了块金值、变程、偏基台值、模型类型以及lag size：10、下一步，没做改动图10：11、下一步显示交互验证结果，图11：12、最终的出图显示，图12：我最后将交叉验证的属性表导出来之后，计算各点的真实值和预测值的相关系数，仅为0.2多，这算是好吗？还有就是，我分别按照GS+中给出的其他模型的参数输入到ARCGIS插值过程中，最后得到的交叉验证结果为下图13和14，图13为指数模型，图14为球状模型，比较三者，发现指数模型的交叉验证结果最好，但是指数模型中真实值和预测值的相关系数仅为0.19啊，这都怎么回事啊？最后我用ARCGIS默认的各个参数进行插值，得出的交叉验证结果为图15，比指数模型的效果差，而且相关系数为0.14，都是那么低啊。
指数模型、球状模型和ARCGIS默认参数的最终效果为图16、17、18就是这样了，请大家积极讨论啊，相互学习！！！1.jpg2.jpg3.jpg4.jpg5.jpg6.jpg7.jpg8.jpg9.jpg10.jpg11.jpg12.jpg13.jpg14.jpg15.jpg16.jpg17.jpg18.jpg。
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！。
arcgis中气温插值法的步骤
arcgis中气温插值法的步骤
气温插值法的步骤如下：
投影统一：将气温数据导入ARCGIS中，进行投影统一。
数据汇总：在ARCGIS中，选择气温数据表格级别2，按住ctrl+g，定位，选择“可见单元格”，ctrl+c复制，仅复制汇总的数据。
裁剪气象站点：利用裁剪工具，裁剪出需要的气象站点，将excel关联到气象站点shp中去，仅保留匹配信息。
探索数据分析：使用地统计向导，先探索数据分析，根据正态qq图、直方图，来看是否需要进行“变换”。
选择插值方法：使用地统计向导，分别使用克里金、RBF、IDW三种方法进行插值。
交叉验证：地统计向导最后一步“交叉验证”的结果，大致调节这几个参数，来看交叉验证的精度变化。
按掩膜提取：使用“按掩膜提取”，裁剪出范围内的插值结果。
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——-----options上下左右要调整这个范围就是生成的光栅图的范围C、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（注：可编辑下载，若有不当之处，请指正，谢谢!）。
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克里金插值法
1、mapgis 转化arcgis打开mapgis ----------- ►文件转换p i « ¥|«|^ s 讨叫装入点…输岀shape文件输出shape文件另存2、arcgis克里金插值a、载入文件s Inzei . Selecti on Tools Window Helpsk: I Create New Feature扌J'JI* arcmaR -|jL44 Dxtx®]▼ B O匸：|叵tn貂tdn.%idie>o M*Uj・g <»•盼％ID^>o XD^P") V4t曰2如回綸Ol.su割工土祚o>iijae>oi.vu ID■土片竟nrl□突< 何鎖车皿&«>H■K田衣g1D«H >>i a «oo TQ5：taM> 6flljXH eta tag3玄堆*Rd冏勿则寿dit caw Hi HJS>( H”32ittiZ6载入点文件载入后右击一join and relates joinlets you append ad^3oosl dote to this layer's attrbutc tabc so you can, for exaTple, symbol7e the layer's feat_r«: uerg ths data.V^iat do you went to Jon to this layer?I Jon attributes from a table1. cnoxe the 殛 m th£ ayer that thepn v.dl be based on:FT~Join lets you append additional data to this layers Dttrbutc tabic so you coi r for example, synbdize the hyer^ feau r es usng this data.What cb ycu want to join to this layer? | Jan attrbutes from a table1. Choose the tied in ths layer that the join wil be based on:2・ Chx« the to join to this bver, o r load 出c tcble fren disc I圄F/ die attrbute tabies of fey er s r ths El3・ Ch&xe the jeic n the taoie to bas» ±epn on:2・ Choose the tabic to pin to ths la/er, or load the tabic fron disk;牟土数老7 Show the etbitute tables layers h ths is ：点Ok右击—data •一export dataUse the sarre cocrdinate system as: a ttiis lever's source data「the daa frarreL .lie fcclurr 」ala>cl you c/^jur . Il c data ii Lu(eny applims if ?cu expert to a Feature dataset in a ceodatabsse) Output shape file or feature cass;|三:侏宫土產谪莹冻营iwgs£洋'&port_Outpu:.$hD 圈删除原来的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Join DataI? I XiJoin Data3. Choose the fied m the table to base the join on:OIDJoin Options Q Keep al recordsAll r ecorec n the target tabfe are cbov?n ir the resulting :able.Unmatdied records wll contain niil vabes fcr all fields beirg copenced into tie target table Vom the jdn tabfe ・Q Keep only matching recordsIf c record m the targrt tobe doesn't have c match h the join tade, that rezerd is removed from tne resjltino aroet tabte ・About Joining Dae cancel竺_1二」上存卡提示是否载入点击是| ArcToolboxI ArcToolboxA+ 斓j) Analysis Tools + 霸j| Cartography Tools + 菊ji Conversion ToolsData Interoperal>iLi iy Tool::・・■・・・■・・・•・・・・・・・・・・・ ・・・a ・・・■・《・■・ ・《■・・・ ■・・・ ・・・a ・・・・ ・・・・・a# + 词| Geocoling Tools+ Geostatisti cal Analyst Too ：+ Linear Referencing Tools+ Mobile Tools+ Multi linens i on Tools + lie twork Analyst Tools + 毎 Samples+ 第 Schematics Tools + 毎 Server Tools + 尊 Spatial Analyst Tools + 第 Spatial Statistics Tools + 0 Traching Analyst Tools Tools Cartography Tools S9| Conversion Tools 迢| Data InteroperaL 辽i ty TcData Managefnent Tools 十 Data Comp^ri son + i^i Database + 習ji Disconnected. Editing + Distributed Geodatab ： + 習ji Domains + Feat*ure ClassArcToolbox3D Analyst Tools Analysis Tools+a + Cartography Tools毎一 +-XY Coordiitates歹 kdjust 3D Z 沪 Check Geometry 尹 Copy Features 沪 Delete Features 尹 Feature Eavelope 沪 Feature To Line 矗 Feature To Point 莎 Feature To Poly go: 沪 FeatureVertices *沪 Multipart To Sing 护 Folygon To Line 庐 Repair Geometry 沪 Split Line At Ver Fields File Geodatabase GeneralGenerali zati on Indexes JoinsLayers and TaLle Vi G \ Froj ecti ons and Tran; RasterRelationship Classes Subtypes Table分析用op 廿onsCortversi on ToolsData Ini eroperabi1i ty T < Data Managerrient Tools l^i Data Comparison t^jji DatabaseDisconnected Editing Distributed Geodatab ：DomainsFeature Class 第i Features 於 Add XY Coordinate 於 Adjust 3D Z 尹 CheckGeometry 沪 Copy Features 沪 Delete Features 於 Feature Envel ope 尹 Feature To Line 庐 Fe&ture To Foint 庐iFeature To Polygon. 尹 Feature Vertices ' 尹 Multipart To Sing 於 Polygon To Line 庐 Repair Geometry 尹 Split Line At Ver % Fields 苓 File Geodatabase 爲ji General 爲ji Generalization 苓 Indexes 苓 Joins 翁i Layers ：and Table Vi e\ 第 Projections and Tran; 爲ji Raster 第 Reisti onwhip Classes; 第 Subtypes 备 Table为所需要成区的范用线（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）另存后点okOpt iowGaeral Ezl.ui |cai Sire |C 、分析数据（插值到光栅） -interpolate to raster ■一・Inverse Distance Teighted 为分析对象保存位置和名字D 、进行重新分级 ..... ....... classify -------<210X0.39上下左右要调整这个范園就 是生成的光栅图的范用left ： 就"3弘0.3禺（M ： I 03^51?KeelassifyHlClassificationcenrn：丽m I- Shar/Std. Dey. i Show MeanComt:\ 29103053 Mrirun:\ 1 Maxirun:\ 3 Sun:年2坨16 Mean：Y.577DS3 SEvbnJ D CMMOH： 1.3J5875 C aerificationStaCst^[$W Q :nout raster:(VALUE Redass 刖d:—Charge mtscra vobes toNcDataOutput raster:I ^emporer y >厂5：B by ds to data zdw EL Efeakva分级后点ok'保存路径如果需要，转化成光栅 ---- c onvert-——} ArcToolbox+ 3D Analyst Tools-霸j| Analysis Tools一Extract尹Select 才Split沪Table Select十紛Overlay 十紛Proximity + 紛Statistics+ 尊Cartography ToolsConversion Tools+Data Interoperabili ty Tool:Data ManageiriGrit ToolsGeocoding ToolsGeostatistical Analyst Too：译Linear Referencing Tools零Motile To^ls零Multiiimension Tools 爾j| lietwork Analyst ToolsSanples说| Schematics Tools ServerToolsSpatial Analyst Tools0) Spatial Statistics Tools Trackingknalyst Tools要切的范围框就是那个区保存路径1 Eksrcnts h C«sXT loleranc^ (opti on al)| VxJaxcwnCK Cancel I En/ronmenb... I Shovr bfeb >> I以上是切割光柵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I ArcToolbox3D Analyst Tools 尊)Analysis Tools一紛Extract ^Clip 沪Select 才Split 沪Table Select十紛Overlay 十紛Proximity 十轸Statistics 尊Cartography Tools 尊Conversion Tools 尊Data InteroperaL辽ity Tool: 尋Data ManageiriGrit Tools 遺| Geocoding Tools 尊Geostatistical Analyst Too；零Linear Referencing Tools 導Motile To^ls 零Multiiimension Teols 商| Hetwork Analyst Tools SanpLes◎l Schematics ToolsServer Tools总SBBSKSnESBl Spatial Statistics Tools Trackingknalyst ToolsSelect 才Split 尹Table Select + 轸OverlayProximity紛Statist! csCartography ToolsConversion ToolsData Interoperabili ty T(Data Management ToolsGeocoding ToolsGeosta.tistical Analyst 1Linear Referencing Tools Mobile ToolsHetwork Analyst Tools SamplesSchematics TochlsServer Too"Extract by Attrib-Extract by Circle Extractby Mask Extract by Points尹7Extrac t by Poly go:沪Extract by Rec tan 沪Extract Values to &Sample十Generali zati on 十◎Groundwater 十◎ Hydrology+■ ◎Interpol ation+ 紛Local十务i Map Algebra* 轸Nath •♦-备Multivariate沪Select 左 Split 於Table Select+ 毬ji Overlay+ Proximity + 紛Statistics尊Cartography Tools 尊 Cdriver si on Tools 奇DataInteroperability T(尊DataMaaageinent Tools 尊GeocodingToolsGaostatistical Analyst 1 邃|Li near Referencing Tools 总Mobile Tools 总Multi dimensi onTools 零Network Analyst Tools道| SamplGS ❽SchematicsTools 总| Server ToolsSpaLtial Analyst Tools+ C ondi t i onal+ Density+ Dis七anew- Extraction於 Extract by At trib- 於 Extrac七by CircleExtract by Mlask0 Extract by Points Ex:t ract by Poly go:沪Extract by Rec tan 於 tValues to 沪Sample+ 轸Generalization+ 轸Groundwater+ 每i Hydrology+ 智Interpolation+ 迤ji Local+ 智Map Algebra+ Math+ 蠢Multivariate+ +毎总尊尊总尋尋尊尊尊尊零零零亠亠.:卧.0..[51--:・卧：會：・卧：(3--:13--:卧；.卧.・.卧.・.卧：.卧：[3--;mens ion ToolsSpatial Analyst Tools 甲H 宙审申审审由由自Conditional Density Bistance切完得到修饰后即可岀图这是岀图模式Eli ter问 lithA TextK R.出图乡 Layers -□至地点存牟地氣 苹高存至高点.牟水存&4>t JilCV I □ B« 3 b» Q S•»•CV1*J cm Cul*SA44 XU" F/c< (•<■»«* Car.tM Py ・ to! 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由于是初学地统计和克里格插值，现将自己处理数据的过程和步骤列出，中间有几个问题很是迷惑，还请相关的专家们给点指导，或者同行们讨论一下，对我处理的过程有什么不合理的地方，还请指出，谢谢！！
1、在GS+7.0中进行地统计分析，将经纬度坐标转换成平面坐标，Z值为土壤盐分数据，导入到软件中，重计算后如下图1：
2、查看数据的分布，发现进行log变换后数据的分布状态还不如元数据，所以未进行变换（图2）：
3、接下来进行半方差分析，初始界面如图3：
4、进行计算（图4）：
5、查看模型信息，显示最优模型为高斯模型，以及各种参数，这里有点不明白的是那个RSS值怎么会那么大？图5：
6、然后再ARCGIS中进行克里格插值，初始界面如图6：
7、选择普通克里格，数据不进行变换，图7：
8、下一步，图8显示的是ARCGIS自动给出的各个参数和模型
9、根据GS+7.0中的参数对图8进行修改，修改后的界面为图9，主要修改了块金值、变程、偏基台值、模型类型以及lag size：
10、下一步，没做改动图10：
11、下一步显示交互验证结果，图11：
12、最终的出图显示，图12：
我最后将交叉验证的属性表导出来之后，计算各点的真实值和预测值的相关系数，仅为0.2多，这算是好吗？
还有就是，我分别按照GS+中给出的其他模型的参数输入到ARCGIS插值过程中，最后得到的交叉验证结果为下图13和14，图13为指数模型，图14为球状模型，比较三者，发现指数模型的交叉验证结果最好，但是指数模型中真实值和预测值的相关系数仅为0.19啊，这都怎么回事啊？
最后我用ARCGIS默认的各个参数进行插值，得出的交叉验证结果为图15，比指数模型的效果差，而且相关系数为0.14，都是那么低啊。
指数模型、球状模型和ARCGIS默认参数的最终效果为图16、17、18
就是这样了，请大家积极讨论啊，相互学习！！！
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