第三章—arcgis中现状容积率统计
ARCGIS空间统计
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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。
Peking University
第十四页，共25页。
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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
Peking University
第二页，共25页。
2
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
利用ArcGIS快速统计地块容积率
利用ArcGIS快速统计地块容积率1.概述：日常工作中，城市规划师往往需要对现状或者规划地块的容积率进行统计分析，在cad中是一件比较繁琐的事情，这章就介绍下如何在ArcGIS中快速地统计出各地块容积率。
2.所需数据及操作流程：所需数据：（1）、建筑cad文件（建筑外轮廓线+层数）；（2）、地块范围线。
操作流程：3.具体步骤介绍：步骤1：首先在cad中将建筑外轮廓线以及层数提取出来，同时需要保证每栋建筑的外轮廓线都是一个封闭的多段线并且建筑层数标注位置应位于建筑外轮廓线内部。
步骤2：将建筑外轮廓线与层数进行空间连接。
右键点击【建筑.dwg Polygon】图层，在弹出菜单中选择【连接和关联→连接…】打开连接数据对话框，按如下设置操作，连接完成后ArcGIS会自动加载新生成的图层到当前文档中，查看该图层属性表，可以看到每栋建筑都拥有了层数数据，即【Text】字段，此时可以清除属性表中多余的字段信息。
步骤3：建筑外轮廓线与地块线相交叠加。
加载地块线.dwg文件并将其导出为shp文件并加载，双击打开【工具箱→系统工具箱→Analysis Tools→叠加分析→相交】工具，按如下设置操作，完成后【带地块信息的建筑.shp】会被自动加载到当前文档中，查看该图层属性表，可以看到该要素类同时拥有建筑和地块线的所有属性，下一步就可以根据地块号信息汇总所有的建筑面积。
步骤4：打开【带地块信息的建筑】的属性表，新建双精度类型的【基底面积】和【建筑面积】字段，然后右键点击【基底面积】，在弹出的菜单中选择【计算几何…】，在对话框中设置【属性】栏为【面积】，点确定，系统会计算要素面积并赋值给基底面积字段。
然后右键点击【建筑面积】，在弹出的菜单中选择【字段计算器…】，在对话框中设置【建筑面积=】栏为【[基底面积]*[Text]】，点确定，系统将会计算每栋建筑的建筑面积。
步骤5：汇总每个地块的建筑面积。
右键点击【地块号】，在弹出的菜单中选择【汇总…】，显示汇总对话框，按下面设置操作，系统会按照【地块号】分类汇总【建筑面积】，汇总方式为【求和】，点击确定并将生成的【地块建筑面积.dbf】表添加到当前文档中。
统计现状容积率
统计现状容积率实验步骤
一、添加数据
1、添加图层数据：建筑.dwg Polygon、Annotation和地籍边界
2、连接：右击polygon——连接——另一个图层空间数据——选择annotation——点第二个选项——保存在对应文件夹目录下，命名“建筑”，保存类型:Shapefile.
3、打开【建筑】属性表，删除Text以外的其它字段
4、相交：右击“自定义”——扩展模块——勾选所有。
打开工具箱——分析工具——叠加分析——双击“相交”——导入建筑和地籍边界两个图层——输出为“带地块号的建筑”——确定。
5、打开带地块号的属性表——添加字段（基底面积、建筑面积，类型都为双精度）——计算基地面积：打开属性表—选中“基底面积”一列，右击-计算几何——面积——确定
6、(带地块号的建筑里）建筑面积=基底面积*text（楼高）：右击建筑面积——字段计算器——双击基底面积*text。
7、打开“带地块号的建筑”属性表——右击地块号——汇总——1、地块号——2、建筑面积——总和——保存到统计现状容积率，命名为：地块建筑面积，保存类型：dbase表——确定。
8、打开地籍边界——连接——某一表属性——1、地块号——地块建筑面积dbase表
10、打开地籍边界属性表——添加字段（地块面积和容积率），右击地块面积——计算几何——面积——右击容积率——字段计算器（建筑面积/地块面积）。
11.打开地籍边界属性——符号系统——数量，分级色彩——值：容积率——单击“分类”设置为9——将中断值改为0-0.5-4.5——改一下色带——确定。
（在属性表里改小数点2位）——单击日期，把其中的数值改成0.7即可，然后显示容积率。
arcgis容积率计算
arcgis容积率计算ArcGIS容积率计算是指利用GIS软件中的空间分析功能计算特定区域内建筑物的容积率。
容积率是指用来衡量建筑物所占地面积与建筑物总体积之比的指标。
容积率的计算对于规划设计和城市建设至关重要。
在城市建设中，合理的容积率是衡量城市空间利用效率和城市发展质量的重要指标。
因此，准确地计算容积率对于合理规划和管理城市的空间至关重要。
ArcGIS是一款强大的GIS软件，广泛应用于城市规划和设计领域。
在应用ArcGIS计算容积率时，需要输入建筑物的相关信息，如建筑物的高度、占地面积、建筑用途等。
根据这些参数，ArcGIS可以通过测算建筑物的总体积来计算容积率。
在具体应用中，基于不同的目的和目标，我们需要计算不同的容积率。
在城市规划中，一般会考虑地区的承载能力，以避免因建筑过度集聚而导致的土地资源和环境的浪费。
因此，一般会制定相应的建筑容积率规划标准。
例如，对于商业区和居民区，一般要分别制定不同的容积率要求。
在计算容积率时，我们需要根据这些标准进行测算并进行相应的调整。
具体来说，在应用ArcGIS计算容积率时，我们可以采用以下步骤：1.准备数据首先需要准备好需要计算容积率的区域的相关数据，包括建筑物的基本信息、道路、河流等地理信息。
如果数据量过大，我们需要使用数据分裂功能将数据分成多个较小的文件以提高计算效率。
2.运行空间分析工具在ArcGIS中，我们可以使用3D分析工具来计算容积率。
首先需要在ArcGIS的“3D分析”工具中选择“空间分析工具”，然后选择相关的工具箱。
在“空间分析工具”中，我们可以选择“容积率计算”功能来计算容积率。
在这一步中，我们需要输入区域的几何数据和建筑物的属性数据。
3.设定容积率标准在进行容积率计算前，我们需要根据规划标准来设定相应的容积率要求。
我们可以通过调整容积率标准来控制建筑物的容积率，达到相应的目的。
4.进行容积率计算在设定好相应的容积率标准后，我们可以使用ArcGIS 自带的容积率计算工具进行容积率的计算。
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。
利用ARCGIS进行地类计算与统计
利⽤ARCGIS进⾏地类计算与统计地类计算与统计⼀、数据准备。
应⽤到的数据包括社界（DWG⽂件）和所求年份的现状图（Shape或GeoDatabase）DWG⽂件的注记的插⼊点（Text为左下⾓点）要落在对应的社界⾯上，这样才能保证数据转换后注记和⾯层的⼀⼀对应。
⼆、数据处理。
数据的处理主要包括数据的转换、点⾯属性连接、数据相交三个部分。
2.1数据转换2.1.1建⽴数据集（1）点击打开ArcCatalog程序，找合适的路径然后【右键】→新建→PersonalGeodatabase：▽（2）新建数据库后，【双击】进⼊数据库，【右键】→新建数据集→输⼊名称外，其余使⽤默认设置，不⽤修改，直接【下⼀步】，直到【完成】：▽输⼊数据集名称▽坐标系统选Unknown(未知),或者⽤【导⼊】选DWG⽂件的投影▽容限使⽤默认即可，点击【完成】▽2.1.2将DWG数据导⼊数据集！！⾸先必须确定DWG⽂件的路径没有中⽂名（D:\pssj\sj.dwg），否则导⼊会⼀⽚空⽩（1）【双击】进⼊数据集aaa，【右键】→【导⼊】→【要素类（多个）】（2）在【Input Features】中添加DWG⽂件的注记层（Annotation）和⾯层（Polygon）▽添加注记和⾯层，然后点【确定】导⼊▽2.1.3检查修改⾯层的拓扑！！⾯层可能存在裂缝和重叠错误，这样会带来计算⾯积的错误，因此要进⾏拓扑的检查（1）数据集aaa中，【右键】→【新建】→【拓扑】（2）前⾯两步使⽤默认直接【下⼀步】，选择要素的时候勾选⾯层然后【下⼀步】▽使⽤默认等级，然后【下⼀步】▽添加拓扑规则，规则选择【不能重叠】和【不能有缝隙】，分两次添加，然后【下⼀步】▽点击【完成】，然后选【是】验证拓扑▽（3）修改拓扑错误打开ArcMap，添加aaa_Topology，即可看到拓扑检查结果（红⾊部分）可以看出，⾯层存在重叠，不存在裂缝，修要修改重叠部分，采⽤挖空的⽅法▽【编辑器】→【开始编辑】→⽤【选择⼯具】（）选中重叠部分：▽【编辑器】→【裁切】（clip，可以将与选择部分有重叠的所有⾯擦除）▽直接【确定】，对所有重叠部分重复以上步骤▽在ArcMap⼯具栏位置【右键】→【拓扑】调出拓扑⼯具栏→【验证全部拓扑】重新验证拓扑看还有没有拓扑错误▽修改完没有拓扑问题后，【编辑器】→【保存编辑】→【停⽌编辑】▽拓扑错误已经消除，可以进⾏下⼀步操作！！如果导⼊DWG⽂件的线层，然后⽤线层构⾯的话，可以省略掉拓扑检查和修改这⼀步，操作会相对简单些。
arcgis_土地利用_区域统计值(3篇)
第1篇一、引言随着城市化进程的加快，土地利用变化已成为全球关注的热点问题。
土地利用变化不仅影响着区域生态环境、社会经济发展，还关系到国家粮食安全和可持续发展。
ArcGIS作为一款强大的地理信息系统（GIS）软件，在土地利用区域统计值分析中具有广泛的应用。
本文将从ArcGIS土地利用区域统计值的概念、数据来源、分析方法以及应用实例等方面进行探讨。
二、ArcGIS土地利用区域统计值的概念ArcGIS土地利用区域统计值是指在ArcGIS软件中，通过对土地利用数据进行空间分析，计算特定区域内各类土地利用类型的面积、比例、密度等统计指标。
这些统计值可以反映区域土地利用现状、变化趋势以及空间分布特征，为土地资源管理、规划决策提供科学依据。
三、ArcGIS土地利用区域统计值的数据来源ArcGIS土地利用区域统计值的数据来源主要包括以下几个方面：1. 国土资源部发布的土地利用现状调查数据：这是我国土地利用统计的基础数据，包括土地利用类型、面积、比例等指标。
2. 地方政府统计部门提供的数据：包括土地利用规划、土地利用变更、土地整治等数据。
3. 地理信息系统（GIS）数据：包括遥感影像、地形数据、行政区划数据等。
4. 其他相关数据：如农业、林业、水利、环保等部门提供的数据。
四、ArcGIS土地利用区域统计值的分析方法1. 空间分析：ArcGIS提供了丰富的空间分析工具，如缓冲区分析、叠加分析、统计分析等，可以计算各类土地利用类型的面积、比例、密度等指标。
2. 模型分析：ArcGIS支持多种空间统计模型，如空间自相关分析、空间回归分析等，可以揭示土地利用变化的空间分布特征和影响因素。
3. 时空分析：ArcGIS支持时间序列分析，可以分析土地利用变化趋势和动态变化过程。
4. 多尺度分析：ArcGIS支持多尺度空间分析，可以分析不同尺度下土地利用变化的特点和规律。
五、ArcGIS土地利用区域统计值的应用实例1. 土地资源管理：通过ArcGIS土地利用区域统计值分析，可以了解区域土地利用现状、变化趋势和空间分布特征，为土地资源管理提供决策依据。
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。
利用ARCGIS进行地类计算与统计
利用ARCGIS进行地类计算与统计ARCGIS是一款强大的地理信息系统（GIS）软件，它提供了丰富的功能和工具，可以进行地类计算与统计。
地类计算和统计是研究地理区域内不同地物类型及其分布情况的重要方法之一，对于土地利用规划、环境保护和资源管理等方面都具有重要意义。
ARCGIS的地类计算与统计功能主要通过空间分析工具箱中的多个工具来实现。
下面将介绍一些常用的工具，并结合实际案例来说明其应用。
首先，ARCGIS提供了“分类（Classify）”工具，可以将栅格数据进行地类划分。
用户可以选择合适的分类方法，如自然断点法、等间距法等，根据栅格像素的值将其归类为不同的地类。
例如，在土地利用研究中，可以通过分类工具将遥感图像中的像素值划分为不同的土地利用类型，如耕地、林地、草地等。
然后，可以根据生成的分类结果进行进一步的统计分析。
其次，ARCGIS提供了“面积统计（Zonal Statistics）”工具，可以计算每个地类的面积。
该工具可以根据分类结果和原始栅格数据，将栅格单元格按照地类进行分组，然后统计每个地类的面积。
例如，在土地利用规划中，可以利用该工具计算每个地类在研究区内的面积，从而了解各个地类的分布情况和相对比例。
此外，ARCGIS还提供了“多条件查询（Select by Attributes）”和“交叠分析（Overlay Analysis）”等工具，可以进行地类的条件筛选和重叠分析。
通过多条件查询工具，用户可以根据特定的属性条件，筛选出符合条件的地类。
例如，在环境保护研究中，可以使用该工具筛选出湿地类别中受到威胁的区域。
而交叠分析工具可以将不同地类之间的空间关系进行定量分析，例如计算两个地类的相交面积或者求解包含了一些地类的区域。
最后，ARCGIS还提供了数据可视化工具，如图表生成工具和热力图工具等，可以将地类计算和统计结果以可视化的形式呈现出来。
通过数据可视化，可以更直观的了解和比较不同地类之间的特征和差异。
ArcGIS上机一 现状容积率统计
上机一：现状容积率统计一、从地形图中提取建筑外轮廓线和层数步骤1：在ArcMap中加载建筑外轮廓线文件。
启动ArcMap，新建一个空的地图文档，将其保存为“现状容积率统计.mxd”。
将鼠标移动到界面右上角的【目录】按钮，自动显示【目录】面板。
浏览到【chp03\练习数据\统计现状容积率\建筑.dwg】，将【建筑】项下的【Polygon】和【Annotation】要素类拖拉到ArcMap界面主窗口。
步骤2：使建筑轮廓线要素拥有层数属性。
右键点击【建筑.dwg Polygon】图层，在弹出菜单中选择【连接和关联】→【连接…】，显示【连接数据】对话框。
设置【要将哪些内容连接到该图层】为【另一个基于空间位置的图层的连接数据】。
设置【选择要连接到此图层的图层】为【建筑.dwg Annotation】，这是建筑层数的注记要素类。
选择【每个面都将被指定与其边界最接近的点的所有属性……】。
设置新图层的路径，【chp03\练习数据\统计现状容积率\建筑.shp】。
点【确定】。
连接完成后ArcMap会自动加载新生成的【建筑】图层到当前地图文档。
查看该要素类的属性表，可以看到每栋建筑都拥有了层数标注的数据，详见其【Text】字段。
二、建筑和地块的相交叠加紧接之前的步骤，操作如下：步骤1：加载【地籍边界】要素类，它位于【chp03\练习数据\统计现状容积率\地籍边界.shp】。
本练习将以地籍边界为基本单元，统计各个地块的容积率。
步骤2：启动【相交叠加】工具。
在【目录】面板中，浏览到【工具箱\系统工具箱\Analysis Tools\叠加分析\相交】，双击该工具，启动【相交】对话框，或者点击菜单【地理处理】→【相交】。
设置【输入要素】为【建筑】和【地籍边界】。
设置【输出要素类】为【chp03\练习数据\统计现状容积率\带地块号的建筑.shp】，点【确定】。
三、建筑面积的分地块统计和地块容积率的计算紧接之前的步骤，操作如下：步骤1：计算每栋建筑的建筑面积。
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
课程GIS-操作手册4现状地块的建筑容积率计算
课程GIS-操作⼿册4现状地块的建筑容积率计算地理信息系统应⽤练习操作⼿册-4容积率分析进阶分析1.现状容积率统计旧城区的控制性详细规划往往需要对现状容积率进⾏统计，将其作为规划容积率的参考，但是这在CAD技术环境下是极其费时费⼒的⼯作。
ArcGIS可以快速对⼤量地块进⾏现状容积率的统计。
可增添“流程图”助理解1)提取建筑物外轮廓线和层数建筑外轮廓和层数是计算“建筑⾯积”的两个基本要素。
城市规划⼀般使⽤CAD格式的底图，我们需要把其中的“建筑外轮廓线”提取出来，转为shp格式，并让建筑⾃动拥有层数属性。
在CAD内处理建筑外轮廓线：⾸先在CAD内把建筑外轮廓线和层数标注提取出来，然后把每⼀栋建筑都处理为封闭的多义线，并保证层数标注位于多边形内部。
此处已经处理完毕的cad⽂件为【chp03-练习数据-统计现状容积率-建筑.dwg】。
启动arcmap，新建⼀个空的底图⽂档，将其保存为“现状容积率统计.mxd】在【⽬录catalog】内找到前⼀步准备的dwg⽂件（chp03-练习数据-统计现状容积率-建筑.dwg），展开发现5个要素类型。
将【建筑.dwg】下【polygon】和【annotation】要素拖拉⾄arcmap图层界⾯内。
使建筑轮廓线要素拥有层数属性：右键【建筑.dwg polygon】图层，在弹出的菜单内选择【连接和关联Joins and relates】-【连接Joins】，显⽰对话框。
设置【要将哪些内容连接到该图层what do you…】-【另⼀个基于空间位置的图层的连接数据join data from another layer…】；设置【选择要连接到此图层的图层choose the layer…】为【建筑.dwg annotation】,这是建筑层数的注记要素类；选择【每个⾯都将被指定与其边界最接近点的所有属性each polygon will be …is closest…】；设置新图层保存位置，例如【chp03-练习数据-统计现状容积率-建筑.shp】；点击确定。
在ArcGIS中进行地理信息系统分析的方法
在ArcGIS中进行地理信息系统分析的方法ArcGIS是一种常用的地理信息系统（GIS）软件，它提供了丰富的工具和功能，可以进行各种地理信息系统分析。
本文将介绍在ArcGIS中进行地理信息系统分析的方法。
第一章：数据准备在进行地理信息系统分析之前，首先需要准备相应的数据。
ArcGIS可以处理各种数据类型，包括矢量数据和栅格数据。
矢量数据包括点、线和面等要素，而栅格数据则是由像元构成的图像。
用户可以通过导入现有的地理数据或创建新的数据来进行分析。
第二章：空间查询空间查询是地理信息系统分析的基础。
ArcGIS可以通过空间查询工具来查找特定位置或空间范围内的要素。
用户可以选择不同的查询方式，如点定位、线段内插或多边形包含等，以获得所需的结果。
空间查询在城市规划、环境监测和资源管理等领域有着广泛的应用。
第三章：地理处理地理处理是ArcGIS中另一个重要的分析方法。
它通过对地图数据进行处理和变换，生成新的数据集或提取有用的信息。
地理处理可以包括缓冲区分析、叠置分析、裁剪和合并等操作。
这些处理可以帮助用户更好地理解地理现象，并支持决策制定和问题解决。
第四章：空间插值空间插值是一种用于估计未采样地点上某一属性值的方法。
ArcGIS提供了多种空间插值工具，如反距离权重插值、克里金插值和样条插值等。
用户可以根据具体的需求选择适用的插值方法，并通过交叉验证等技术来评估插值结果的准确性。
第五章：网络分析网络分析是一种用于优化路径和解决基于网络的问题的方法。
ArcGIS提供了网络分析工具集，可以进行路径分析、服务区分析和最佳配送路径等。
这些工具对于交通规划、物流管理和紧急救援等领域非常有用。
第六章：空间统计空间统计是一种用于描述地理现象分布和相关性的方法。
ArcGIS具有丰富的空间统计工具，可以计算空间自相关、空间权重和空间聚集等指标。
这些统计指标可以帮助用户发现地理模式和规律，并支持空间决策和区域规划。
第七章：模型构建ArcGIS中的模型构建工具可以将多个空间分析步骤组合成一个工作流程。
arcgis计算容积率
arcgis计算容积率
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实验四基于GIS的居住区容积率计算
一、实验目的：
通过使用arcgis对地块进行容积率的计算，进一步巩固课堂知识，深入认识和使用arcgis。
二、实验步骤：
1、从地形图中提取建筑外轮廓线和层数
2、建筑和地块的相交叠加
3、建筑面积的分地块统计和地块容积率的计算
4、地块容积率的可视化表达
三、实验内容
1.新建建筑轮廓和道路轮廓的面要素
2.插入栅格数据并描出建筑及地块轮廓
3.计算地块及建筑面积
4.计算总建筑面积
5.使用相交分析来确定各个建筑分属于哪个地块。
6.对地块内的总建筑面积进行汇总
7.计算出容积率
8.各个地块的对容积率进行可视化表达
9.修整布局视图，插入图例等相关信息
四、实验总结
通过了此次的实习，让我进一步的熟悉了arcgis的用法，并且再次认识到了arcgis 的强大功能，容积率的计算并不复杂，但是在
arcgsi中操作的难度比较大。
关键还是在于对软件的不熟悉。
今后，我会更多的去学习运用这个软件，提高熟练度，充分发挥其在规划中的重要作用，以便做出更好的规划。
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
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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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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空间统计分析
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）
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现状容积率统计
TSH 3.1 从地形图中提取建筑外轮廓线河层数
步骤一：
在CAD中整理好要导入的建筑层数轮廓和标注注意点1：建筑物轮廓封闭
注意点2：标注的层数在建筑物轮廓内部
总体示意图
细节示意图步骤二：
加载处理好的CAD文件
这里提示没有坐标系，不用去管，点击OK。
打开后如下图所示：
将annotation和polygon图层单独拖出来，因为这是我们想要处理的图层，如下图所示：
打开属性表可以看到text属性是我们需要的数据，如下图所示：
步骤三：属性链接，使建筑轮廓图层拥有标注的text属性这一步在属性—链接和关联—第一个join立面
生成出的新文件包含text中的层数属性
然后删除多余的关联图层，保留有用信息
3.2 建筑和地块的相交叠加
步骤一：
加载地籍线CAD图层，如下图所示：
注：书中的地籍边界为shp文件，实际操作中估计是从CAD中整理好地籍线的图层后加载到arcmap中，然后单独提取line这个图层得到地籍线的shp文件。
步骤二：相交叠加，intersect（属性表也会叠加）
3.3 建筑面积的分块统计和地块容积率的计算步骤1：新建字段，基底面积、建筑面积Table—add field
右击基底面积表格抬头，calcuate geometry
得到如下表格数值：
计算建筑面积（字段计算器）：
得到：
步骤二：地块号的面积统计：
右击地块号抬头，点击summarize，选择地块号、建筑面积里选sum。
这样就将每个地块号的面积做了统计求和。
打开生成的表格查看：
步骤三：链接地籍边界和地块建筑面积，也就是上面的sum_建筑面积
地籍边界图层中含有地块号属性，上文的建筑包含层数图层也含有地块号属性且含有岗计算出的地块面积。
这里要做的就是将建筑包含层数中的地块面积连接到地籍边界土层中。
打开属性—链接和关联—第一个join—join attribuates from a table
这样，地籍边界这个图层也有了地块面积这个图层，如下图所示：
这里注意出现了空值的情况，表示这个地块号统计的时候没有出现值，一般是没有建筑的地方，因而建筑面积为0，空值。
经验证，确实属于这种情况。
步骤四：计算容积率
在地籍边界图层中新建字段：地块面积和容积率
地块面积用几何计算方法即可
容积率的计算：
3.4 地块容积率的可视化表达
最终成图：。