arcgis空间内插值教程

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arcgis空间内插值教程

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GIS空间插值(局部插值方法)实习记录一、空间插值的概念和原理当我们需要做一幅某个区域的专题地图,或是对该区域进行详细研究的时候,必须具备研究区任一点的属性值,也就是连续的属性值。

但是,由于各种属性数据(如降水量、气温等)很难实施地面无缝观测,所以,我们能获取的往往是离散的属性数据。

例如本例,我们现有一幅山东省等降雨量图,但是最终目标是得到山东省降水量专题图(覆盖全省,统计完成后,各地均具有自己的降雨量属性)。

空间插值是指利用研究区已知数据来估算未知数据的过程,即将离散点的测量数据转换为连续的数据曲面。

利用空间插值,我们就可以通过离散的等降雨量线,来推算出山东省各地的降雨量了。

二、空间插值的几种方法及本次实习采用的原理和方法–整体插值方法»边界内插方法»趋势面分析»变换函数插值–局部分块插值方法»自然邻域法»移动平均插值方法:反距离权重插值»样条函数插值法(薄板样条和张力样条法)»空间自协方差最佳插值方法:克里金插值■局部插值方法的控制点个数与控制点选择问题局部插值方法用一组已知数据点(我们将其称为控制点)样本来估算待插值点(未知点)的值,因此控制点对该方法十分重要。

为此,第一要注意的是控制点的个数。

控制点的个数与估算结果精确程度的关系取决于控制点的分布与待插值点的关系以及控制点的空间自相关程度。

为了获取更精确的插值结果,我们需要着重考虑上述两点因素(横线所示)。

第二需要注意的是怎样选择控制点。

一种方法是用离估算点最近的点作为控制点;另一种方法是通过半径来选择控制点,半径的大小必须根据控制点的分布来调整。

S6、按照不同方法进行空间插值,并比较各自优劣打开ArcToolbox——Spatial Analyst 工具——插值,打开插值方法列表,如下图:A、采用反距离权重法(IDW)对降水量数据进行插值:反距离权重法的特点是按照距离待插值点的远近核定已知数据点的权重,从而对待插值点进行插值的过程。

arcgis空间分布反距离插值

arcgis空间分布反距离插值

arcgis空间分布反距离插值
空间分布反距离插值(IDW)是一种基于离散空间点的插值方法,根据点之间的距离和权重,计算未知位置的值。

在ArcGIS中,可以通过使用IDW工具进行空间分布反距离插值。

以下是在ArcGIS中进行空间分布反距离插值的步骤:
1. 打开ArcMap或ArcGIS Pro,并加载包含点数据的图层。

2. 确定您要插值的字段。

在图层属性表中选择一个具有您想要插值的值的字段。

3. 在ArcToolbox中的Spatial Analyst Tools工具中,找到“Interpolation”工具集,然后选择“IDW”工具。

4. 在弹出的IDW工具对话框中,选择要进行插值的输入点图层。

5. 选择要插值的字段。

6. 选择输出栅格图层的位置和名称。

7. 可选:设置其他参数,如邻近点数、最大距离和幂。

8. 单击“OK”开始插值过程。

ArcGIS将根据所选的参数执行反距离插值,并将结果生成为栅格图层。

您可以使用栅格图层进行数据分析和空间分布分析。

请注意,插值结果的准确性和效果取决于所选参数和输入数据的分布。

在使用插值方法之前,建议对您的输入数据进行预处理和分析,以确保得到准确和可靠的插值结果。

ArcGIS中的空间插值和面积计算

ArcGIS中的空间插值和面积计算

说明:本文阐述了空间插值和污染面积估算的方法,供群内交流学习用,若要用于商业用途或转载,请与原作者联系。

本文若有不正确之处,敬请指出!一、空间插值插值方法种类很多,每种插值方法里参数也很多,至于哪种最好,没有定论,只能根据需求以及制图的效果来选定。

建议:插值效果图与网格图进行对比,哪种效果最接近网格图(能体现局部)而且又能反映整体趋势就取哪种。

1.1、1.2、以“反距离权重法,1次方”为例:请问:此处有可选smooth ,可以做进行平滑处理吗?可以,但精度会受到影响,看平滑后的效果来决定是否进行平滑处理。

建议不做3、扩展研究区域4、至此可以制作分层设色图filled contours/等值线图contours为减少误差,还可以对分级进行设置请问:此处分级该如何设置?有无相应依据?含量图主要根据百分含量,如果作图效果不好,适当调整评价图根据污染等级5、这是采用“反距离权重法,1次方”来插值的。

可选用“局部多项式”或“普通克里格插值”方法来试试,看哪种和网格分级图更接近些。

但无论哪种方法聚类误差可能都较大,一部分高值可能被掩盖。

二、下面转成栅格图层再进行分层设色图制作,这样精度较高,且图层可用来进行面积估算2.1、导出成栅格图层2.2、设置格网大小,一般在50到100左右(本次都设为100)(2.3和2.4均非必要步骤,只是为了另外的处理或制图的美观性。

如果是为了制图的美观性有可能这两个步骤会弄巧成拙,是否须要请根据具体需要和效果来定)2.3、并可对栅格图层重分类,生成新的栅格图层如(ah_cd)请问:此处重分类又该如何设置?有无相应依据?同上注:此处生成的文件名请以p开头的各元素名,如p_AS,后面面积估算时会用上一定要放在E:\SOIL\BACKUP目录下2.4 转成矢量图层2.4 做平滑处理(可选)2.5 至此可进行分层设色,再成图2.6 再掩膜(或切割),最后成图掩膜可以提高作图效率切割三、面积计算准备两部分数据:遥感解译的土地利用数据经过大类合并后转成的grid 数据,文件名useland;以及插值生成的各元素污染程度的格网数据,文件名以p开头,如p_AS。

ARCGIS插值操作

ARCGIS插值操作

ARCGIS插值操作在ARCGIS中,有多种插值方法可供选择,如Kriging插值、逆距离权重插值(IDW)、三角网插值(TIN)等。

以下将对这些方法进行探讨。

1. Kriging插值:Kriging是一种基于空间自相关的插值方法,可以通过评估观测点之间的空间相关性来进行数据推断。

Kriging插值对数据点之间的空间关系进行了建模,并生成了准确的等值面。

与其他插值方法相比,Kriging插值可以提供更准确和平滑的结果。

2.逆距离权重插值(IDW):IDW是一种基于观测点之间距离的插值方法,它假设离测量点越近的点对其值的影响越大。

IDW插值通过计算距离加权平均值来生成表面。

这种方法易于实现,并且对数据点的密度变化较为敏感,但可能会产生过度平滑的结果。

3.三角网插值(TIN):TIN是一种基于三角形的插值方法,它通过将测量点连接成三角形网格来生成表面。

TIN插值使用了Delaunay三角剖分算法,该算法有效地处理了不规则观测点布局的数据。

然后,通过线性插值在每个三角形内进行插值。

TIN插值对数据点的布局要求更高,可以有效处理非均匀分布的观测点。

除了这些主要的插值方法外,ARCGIS还提供了其他一些插值方法,如径向基函数插值(RBF),全局多项式插值(GPI),局部多项式插值(LPI)等。

这些方法可以根据数据的特点和用户的需求进行选择。

在ARCGIS中,进行插值操作的步骤包括:1.导入数据集:首先,需要将包含观测点和其对应值的数据集导入ARCGIS中。

2.创建插值图层:选择合适的插值方法,并根据数据分布和用户需求设置相应的插值参数。

然后,创建一个插值图层来表示生成的等值面。

3.插值处理:运行插值操作,ARCGIS会根据所选的插值方法和参数计算观测点的值,并生成光滑的等值面。

4.可视化和分析:通过调整等值面的样式和颜色编码,可以对结果进行可视化。

还可以进一步分析生成的等值面,如计算最大、最小值,获取特定值所在位置等。

ARCGIS插值方法原理

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插值运算

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克里金插值法计算面平均

arcgis克里金插值法计算面平均

arcgis克里金插值法计算面平均
在使用ArcGIS进行空间分析时,克里金插值法是一种常用的方法,可以用于生成栅格表面,并且可以计算表面的平均值。

以下是使用ArcGIS进行克里金插值法计算面平均的步骤:
1. 准备数据:首先需要准备一些点数据,这些点数据应该包含要插值的属性(如温度、海拔等)和每个点的坐标信息。

2. 创建插值:在ArcGIS中,可以使用“插值”工具来创建栅格表面。

选择克里金插值法并设置参数,如插值字段、搜索半径和输出栅格分辨率。

3. 计算平均值:生成的栅格表面中包含了每个像素的值,可以使用“Zonal Statistics”工具计算每个面的平均值。

选择要计算平均值的栅格图层和面图层,然后选择“均值”选项即可。

4. 结果输出:完成计算后,可以将结果输出为表格或栅格图层,以便进行进一步的分析和可视化。

总的来说,使用ArcGIS进行克里金插值法计算面平均是一种简单而有效的方法,可以帮助用户更好地理解空间数据,发现隐藏的规律和趋势。

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ArcGIS中几种空间插值方法

ArcGIS中几种空间插值方法

ArcGIS 中几种空间插值方法1. 反距离加权法(IDW)ArcGIS 中最常用的空间内插方法之一,反距离加权法是以插值点与样本点之间的距离为权重的插值方法,插值点越近的样本点赋予的权重越大,其权重贡献与距离成反比。

可表示为:1111()()n nip p i i i i Z Z D D ===∑∑其中Z 是插值点估计值,Z i (i=1Λn)是实测样本值,n 为参与计算的实测样本数,D i 为插值点与第i 个站点间的距离,p 是距离的幂,它显著影响内插的结果,它的选择标准是最小平均绝对误差。

2.多项式法多项式内插法(Polynomial Interpolation)是根据全部或局部已知值,按研究区域预测数据的某种特定趋势来进行内插的方法,属统计方法的范畴。

在GA 模块中,有二种类型的多项式内插方法,即全局多项式内插和局部多项式内插。

前者多用于分析数据的全局趋势;后者则是使用多个平面来拟合整个研究区域,能表现出区域内局部变异的情况。

3.样条函数内插法样条函数是一个分段函数,进行一次拟合只有少数点拟合,同时保证曲线段连接处连续,这就意味着样条函数可以修改少数数据点配准而不必重新计算整条曲线。

样条函数的一些缺点是:样条内插的误差不能直接估算,同时在实践中要解决的问题是样条块的定义以及如何在三维空间中将这些“块”拼成复杂曲面,又不引入原始曲面中所没有的异常现象等问题。

4.克里格插值法克里格法是GIS 软件地理统计插值的重要组成部分。

这种方法充分吸收了地理统计的思想,认为任何在空间连续性变化的属性是非常不规则的,不能用简单的平滑数学函数进行模拟,可以用随机表面给予较恰当的描述。

这种连续性变化的空间属性称为“区域性变量”,可以描述象气压、高程及其它连续性变化的描述指标变量。

地理统计方法为空间插值提供了一种优化策略,即在插值过程中根据某种优化准则函数动态的决定变量的数值。

Kriging 插值方法着重于权重系数的确定,从而使内插函数处于最佳状态,即对给定点上的变量值提供最好的线性无偏估计。

arcgis 克里金插值 实验步骤

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零基础者快速实现空间插值

ArcGIS零基础者快速实现空间插值

ArcGIS零基础者快速实现空间插值——以太湖贡湖湾水质数据Spline插值为例插值前准备(1)插值范围(贡湖湾)图层(基于太湖边界生成,直接有研究区范围图层者略过1.1,无基础图者自己从Google Earth上描绘,方法百度易得);(2)点位信息和水质数据(若为excel数据,存为excel 2003文件)。

教程所用软件:ArcGIS10.1英文版,其他版本部分具体操作稍有差异,步骤基本一致。

********************************以下为教程正文********************************* 1数据准备1.1插值范围(Analysis Mask)贡湖湾区域(Gonghu Bay.shp),由太湖湖体(Lake Taihu.shp)切割(Editor-Cut Polygon Tools)而成;(1)、右上侧工具栏空白处,右键显示工具条,激活Editor悬挂工具条;(2)、Editor下拉框,Starting Editing,选择待编辑图层文件(Lake Taihu.shp),进入编辑状态;(3)、使用Edit Tool选中带切割图斑;(4)、选择Cut Polygon Tools;(5)、从边界上划线至另一侧边界时,双击完成切割(两端必须落在带切割图斑边界上);(6)、选中贡湖湾区域,导出生成新的图层文件(Gonghu Bay.shp)。

1.2插值点(Input point features)插值点(Input point features)为采样点(Site.shp),由与水质数据编号一致采样点经纬度数据导入(Add)生成。

(1)、添加采样点经纬度sheet表格;(2)、显示xy数据,X经度(°),Y纬度(°),指定投影信息为WGS1984;(3)、导出图层(Site.shp);(4)投影转换,将图层由地理坐标(单位:°)转换为投影坐标(单位:m);①启动文件管理器(Catalog),新建数据库;②建立要素数据集,预定义投影系(采用投影坐标系,此处Gonghu Bay.shp满足要求,直接Import 选用Gonghu Bay.shp的坐标系);③将之前准备的图层文件导入预定义的数据集,自动转化为预定义的坐标系。

arcgis 克里金插值 实验步骤

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

ArcGIS克里金空间插值方法介绍

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$”,选中,点击“添加”
克里金插值法
4、点击“文件”“添加数据”“添加XY数据(A)”, 数据表选“Sheet1$”,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”
谢 谢!
1打开arcmap102新建一个项目调入几个已有图层当背景3添加数据找到经仕铅业2014xls双击显示sheet1选中点击添加4点击文件?添加数据?添加xy数据a数据表选sheet1x字段选jdy字段选wdz字段可不选坐标系选wgs1984点击确定5打开arctoolbox工具箱点击spatialanalyst工具?插值?双击克里金法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7计算完成后系统显示插值的结果如下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这是按固定搜索半径001和01进行插值的结果区别非常大的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
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降雨量空间插值操作步骤

arcgis降雨量空间插值操作步骤

arcgis降雨量空间插值操作步骤ArcGIS降雨量空间插值操作步骤如下:1. 准备数据:首先,收集具有降雨量数据的点位信息。

这些点位可以是气象站记录的实际测量值,或者是通过其他方式估计得出的值。

确保数据包含时间和空间信息,并将其整理为一个.csv或.dbf文件格式。

2. 导入数据:启动ArcGIS软件,并创建一个新的工作空间。

将收集到的降雨量数据导入到ArcGIS中。

对于.csv或.dbf格式的文件,可以通过"添加数据"功能来导入。

确保正确设置数据的投影坐标。

3. 创建插值图层:点击“ArcToolbox”工具箱,在搜索栏中输入“空间插值”,然后选择“空间插值”工具。

在弹出的对话框中,选择降雨量数据作为输入值,并设置插值方法(如克里金插值或反距离权重插值)。

根据需要设置其他参数,例如输出栅格分辨率和范围。

4. 运行插值:点击“确定”按钮,运行插值工具以生成插值图层。

运行完成后,会在ArcGIS的主界面上生成一个新的栅格图层,显示降雨量的空间分布。

5. 调整图层样式:对生成的插值图层进行样式调整,以使降雨量的空间分布更直观清晰。

可以修改渲染方法、颜色表、分类等参数,以及添加图例和标签,以便更好地展示降雨量的变化情况。

6. 分析和输出:利用ArcGIS的分析工具,对插值结果进行进一步的几何分析或统计分析,以提取降雨量的相关信息。

可以计算各个区域的平均降雨量、降雨量的空间变化等。

完成分析后,可以将结果输出为表格、图表或地图等形式,以便进行进一步的研究和决策。

7. 结果展示和分享:完成对降雨量的插值和分析后,可以使用ArcGIS的地图制作工具,将结果制作成专题地图。

可以添加其他地理信息,如地形、水系等,以帮助理解降雨量分布的空间关系。

同时,也可以将结果通过ArcGIS Online等方式进行分享,方便他人查看和使用。

以上是ArcGIS降雨量空间插值的操作步骤。

根据实际需求和数据特点,可以对插值方法和参数进行调整,以获得更准确和可靠的降雨量空间分布结果。

ArcGIS中几种空间插值方法

ArcGIS中几种空间插值方法

ArcGIS 中几种空间插值方法1. 反距离加权法(IDW )ArcGIS 中最常用的空间内插方法之一,反距离加权法是以插值点与样本点之间的距离为权重的插值方法,插值点越近的样本点赋予的权重越大,其权重贡献与距离成反比.可表示为:1111()()n nip p i i i i Z Z D D ===∑∑其中Z 是插值点估计值,Z i (i=1Λn )是实测样本值,n 为参与计算的实测样本数,D i 为插值点与第i 个站点间的距离,p 是距离的幂,它显著影响内插的结果,它的选择标准是最小平均绝对误差.2。

多项式法多项式内插法(Polynomial Interpolation)是根据全部或局部已知值,按研究区域预测数据的某种特定趋势来进行内插的方法,属统计方法的范畴。

在GA 模块中,有二种类型的多项式内插方法,即全局多项式内插和局部多项式内插。

前者多用于分析数据的全局趋势;后者则是使用多个平面来拟合整个研究区域,能表现出区域内局部变异的情况.3。

样条函数内插法样条函数是一个分段函数,进行一次拟合只有少数点拟合,同时保证曲线段连接处连续,这就意味着样条函数可以修改少数数据点配准而不必重新计算整条曲线。

样条函数的一些缺点是:样条内插的误差不能直接估算,同时在实践中要解决的问题是样条块的定义以及如何在三维空间中将这些“块”拼成复杂曲面,又不引入原始曲面中所没有的异常现象等问题。

4.克里格插值法克里格法是GIS 软件地理统计插值的重要组成部分。

这种方法充分吸收了地理统计的思想,认为任何在空间连续性变化的属性是非常不规则的,不能用简单的平滑数学函数进行模拟,可以用随机表面给予较恰当的描述。

这种连续性变化的空间属性称为“区域性变量",可以描述象气压、高程及其它连续性变化的描述指标变量。

地理统计方法为空间插值提供了一种优化策略,即在插值过程中根据某种优化准则函数动态的决定变量的数值。

Kriging 插值方法着重于权重系数的确定,从而使内插函数处于最佳状态,即对给定点上的变量值提供最好的线性无偏估计。

arcgis插值运算 -回复

arcgis插值运算 -回复

arcgis插值运算-回复ArcGIS插值运算是地理信息系统(GIS)中的一项重要技术,它可以根据已知地理数据的分布情况,在未知地理点上估算或预测相关属性的数值。

这种方法能够为用户提供可靠的地理数据,帮助决策者进行有效的分析和决策。

本文将从介绍插值的概念开始,然后逐步详细解释ArcGIS插值运算的原理与步骤。

首先,我们来了解插值的概念。

在地理学和GIS领域,插值是通过已知地理数据点之间的关系,推断未知点的属性值的一种技术。

这些属性值可以是温度、湿度、海拔等地理要素的属性。

通过插值,我们可以填补数据空缺、估计缺失数据和预测新的地理属性。

ArcGIS是一个功能强大的GIS软件,它提供了多种插值方法,包括:反距离加权插值(IDW),克里金插值(Kriging),样条插值(Spline)、最近邻插值(NNI)等。

这些方法具有不同的计算原理和适用范围,因此选择适当的插值方法对结果的准确性和可靠性至关重要。

下面,我们将以IDW方法为例,逐步介绍ArcGIS插值运算的步骤。

第一步:准备数据在进行插值运算之前,首先需要收集和准备地理数据。

这些数据可以包括采样点的坐标和所对应的属性值。

采样点的分布应尽可能覆盖整个研究区域,并较为均匀。

如果采样点过于稀疏或集中,可能会影响插值结果的准确性。

第二步:创建插值图层在ArcGIS中,我们需要创建一个新的插值图层来存储插值结果。

可以使用“ArcToolbox”工具箱中的“Spatial Analyst Tools”工具来进行插值图层的创建和设置。

第三步:选择插值方法和设置参数在创建插值图层后,需要选择合适的插值方法和设置参数。

对于IDW方法来说,参数包括邻域搜索半径、权重类型和权重指数。

邻域搜索半径决定了插值点与已知点之间的距离范围,权重类型决定了对邻域内点的权重计算方式,权重指数则控制了权重的衰减速度。

参数的设置需要根据实际需求和数据特点进行调整。

第四步:进行插值运算经过参数设置后,可以使用“Spatial Analyst Tools”工具箱中的“Interpolation”工具来进行插值运算。

arcgis插值运算

arcgis插值运算

arcgis插值运算摘要:1.插值运算概述2.ArcGIS 中的插值方法2.1 空间插值方法2.2 属性插值方法3.插值运算的应用实例4.常见问题与解决方法正文:一、插值运算概述插值运算是一种在空间或属性数据中,根据已知数据点预测未知数据点的方法。

在地理信息系统(GIS)中,插值运算被广泛应用于数据分析、地图制图以及空间决策等领域。

ArcGIS 是业界领先的GIS 软件,提供了丰富的插值算法,以满足各种空间数据处理需求。

二、ArcGIS 中的插值方法1.空间插值方法ArcGIS 中的空间插值方法主要包括以下几种:(1)Inverse Distance Weighting(IDW):反距离加权法,根据距离衰减权重,对各数据点的值进行加权平均。

(2)Kriging:克里金插值,一种基于空间相关性和局部加权回归的插值方法,可以预测空间变量的未知值。

(3)Spatial Analyst Tools:空间分析工具,包括表面插值、多变量插值、动态插值等功能。

2.属性插值方法ArcGIS 中的属性插值方法主要包括以下几种:(1)Simple Interpolation:简单插值,通过计算相邻数据点的平均值,对缺失值进行预测。

(2)Spline Interpolation:样条插值,用三次样条函数拟合数据点,生成平滑的插值结果。

(3)Nearest Neighbor:最近邻插值,将未知点赋值为其最近数据点的值。

三、插值运算的应用实例插值运算在地理信息系统中有着广泛的应用,例如:(1)地形高程插值:根据离散的地形高程点,预测整个区域的高程值,以生成连续的高程表面。

(2)人口密度插值:根据人口普查数据,预测某个地区的人口密度分布。

(3)土地利用类型插值:根据实地调查数据,预测某个地区的土地利用类型分布。

四、常见问题与解决方法在进行插值运算时,可能会遇到一些问题,例如插值结果出现异常、插值精度较低等。

针对这些问题,可以采取以下解决方法:(1)调整插值方法:尝试使用不同的插值方法,以找到最适合的插值算法。

ArcGIS实验操作(十四)---采样数据的空间内插

ArcGIS实验操作(十四)---采样数据的空间内插

ArcGIS实验操作(十四)采样数据的空间内插(Interpolate)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,以便与其它空间现象的分布模式进行比较,它包括了空间内插和外推两种算法。

空间内插算法是一种通过已知点的数据推求同一区域其它未知点数据的计算方法;空间外推算法则是通过已知区域的数据,推求其它区域数据的方法。

数据:在data/Ex14文件下:qiwen.shp 中有两个字段 Y01 Y02 记录的是16个气象观测站,2001年和2002年的年平均气温。

YNBoundary.shp 是云南省的边界。

要求:通过空间内插的方法将点上的数据扩展到连续的空间上,得到气温空间分布图。

操作步骤:1.加载图层:qiwen.shp 、YNBoundary。

2. 打开空间分析“Spatial Analyst ”工具栏,设置分析环境:选择same as Layer “YNBoundary”3.执行菜单命令<空间分析>-<内插成栅格>-<样条>在样条函数内插对话框中,按下图所示指定参数4.打开图层属性表:右击图层qiwen:则气温自动标注:5.对插值图层重新分类:点击classfy,采用间距为10进行分类:2001年平均气温样条函数空间内插6.参考以上操作,生成2002年的平均气温空间分布图(采用“距离权重倒数”(IDW)插值),通过设置相关选项和参数,重新进行空间插值:2002年采样点气温IDW插值通过对比两种插值方法,可见IDW内插效果更好。

7.鉴于IDW插值效果更好,同上对01年的采样点气温重新进行IDW插值。

8. 栅格单元统计(Cell Statistic)根据2001年和2002年的年平均气温得到多年平均气温空间分布图,打开“空间分析”工具栏,执行菜单命令<空间分析>-<像素统计>2001、2002年间平均气温空间内插9.将YNBoundary.shp转为栅格数据重分类,赋值为1:10.采用栅格计算器,裁切边界:多年平均气温空间分布图11.若要统计多年平均气温图的不同温度带分布面积,可以通过重分类,直接从属性表中获取。

ArcGIS三种插值功能

ArcGIS三种插值功能

ArcGIS三种插值功能
arcgis中有三个地方提供了空间插值的功能,
spatial analysis中有interpolate to raster 命令中主要是把矢量的点线图层,插值成栅格图层
3D Analysis中有也有interpolate to raste命令,只是这里面的工具多一个自然临近插值法。

这是传统的空间插值方法,近年来地统计的插值方法逐渐的流行起来,模块Geostatistical analysis中(克里金插值,协同克里金等方法),理论上有基台值等概念,前提是均值为零,方差为1。

这一模块用起来也比较复杂,简单的介绍一下:
步骤一:探索数据(比如十二个气象站点的降雨侵蚀力数据是不是满足某一个方程,具体和哪个方程想匹配,要通过不断的探索)这一过程通过explore data下的 Normal QQPlot来看,这里面有不少函数如long变换后数据在一个轴上,这就要在第二个过程中用long 函数运行
步骤二:wizard向导进行地统计学插值,选用Kriging方法,一路next后,在finish前面的最后一个对话框中观察均值是不是趋近于0,方差是不是趋近于1,这两个条件不满足,就要back到前面的对话框中不断地调整参数,直到满足这两个条件为止。

我还在想一个问题就是插值和重采样(arcgis中可以在arctoolbox中research--resample实现)的区别,当栅格不是我需要的大小是,我一般都是进行重采样的,可以选择不同的采样方法,二次方程,三次卷积等等。

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GIS空间插值(局部插值方法)实习记录一、空间插值的概念和原理
当我们需要做一幅某个区域的专题地图,或是对该区域进行详细研究的时候,必须具备研究区任一点的属性值,也就是连续的属性值。

但是,由于各种属性数据(如降水量、气温等)很难实施地面无缝观测,所以,我们能获取的往往是离散的属性数据。

例如本例,我们现有一幅山东省等降雨量图,但是最终目标是得到山东省降水量专题图(覆盖全省,统计完成后,各地均具有自己的降雨量属性)。

空间插值是指利用研究区已知数据来估算未知数据的过程,即将离散点的测量数据转换为连续的数据曲面。

利用空间插值,我们就可以通过离散的等降雨量线,来推算出山东省各地的降雨量了。

二、空间插值的几种方法及本次实习采用的原理和方法
–整体插值方法
»边界内插方法
»趋势面分析
»变换函数插值
–局部分块插值方法
»自然邻域法
»移动平均插值方法:反距离权重插值
»样条函数插值法(薄板样条和张力样条法)
»空间自协方差最佳插值方法:克里金插值
■局部插值方法的控制点个数与控制点选择问题
局部插值方法用一组已知数据点(我们将其称为控制点)样本来估算待插值点(未知点)的值,因此控制点对该方法十分重要。

为此,第一要注意的是控制点的个数。

控制点的个数与估算结果精确程度的关系取决于控制点的分布与待插值点的关系以及控制点的空间自相关程度。

为了获取更精确的插值结果,我们需要着重考虑上述两点因素(横线所示)。

第二需要注意的是怎样选择控制点。

一种方法是用离估算点最近的点作为控制点;另一种方法是通过半径来选择控制点,半径的大小必须根据控制点的分布来调整。

S6、按照不同方法进行空间插值,并比较各自优劣
打开ArcToolbox——Spatial Analyst 工具——插值,打开插值方法列表,如下图:A、采用反距离权重法(IDW)对降水量数据进行插值:
反距离权重法的特点是按照距离待插值点的远近核定已知数据点的权重,从而对待插值点进行插值的过程。

一个已知数据点距离待插值点越远,权重就越低,它的值对待插值点的影响就越小。

影响的程度用点之间距离乘方的倒数表示,通过“power”设置乘方。

乘方为1意味着点之间数值变化率为恒定,称为线性插值法;乘方为2或更高则意味着越靠近已知点,数值的变化率越大。

这种插值方法的优点是对于数据分布均匀的区域,插值效果好;缺点是在数据分布不均地区插值容易出现小的封闭等值线(“球状突起”)和因数据缺乏而产生的不规则等值线。

双击ArcToolbox里面的“反距离权重法”,输入点要素选择“prec”,Z值字段选择“prec”,输出像元大小选择1000。

点击确定,效果如下图:
由图像可以看出,山东省内陆地区由于布点均匀,插值效果比较好;但是沿海地区出现两条“球状弧线”,如下图:
B、采用克里金法对降水量数据进行插值:
克里金插值与IDW插值的区别在于权重的选择。

IDW仅仅是将距离的倒数作为权重,而克里金考虑了空间相关性的问题。

克里金法首先将每两个点进行配对,这样就能产生一个以两点之间距离为自变量的函数。

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,内插的结果可信度较高。

1、双击ArcToolbox里面的“克里金法”,输入点要素选择“prec”,Z值字段选择“prec”,
半变异函数属性中,设置克里金方法为普通克里金(Ordinary Krigging,OK),半变异模型选择球面(Sphere);输出栅格命名为“ok_sphere”,输出像元大小选择1000。

点击确定,效果如下图:
发现,局部存在比较明显的“锯齿现象”,如图:
2、同样是克里金插值方法,本次采用线形普通克里金插值,效果如图:
效果比较理想。

对于各种方法,依次展示如下:
高斯:
指数:
圆:
泛克里金——与一次漂移函数成线性关系:
泛克里金——与二次漂移函数成线性关系:
C、采用薄板样条函数法对降水量数据进行插值:
薄板样条函数法使用样条函数来对空间点进行插值,它有两个基本条件:
a.表面必须完全通过控制点(样本点)
b.使所有点的坡度变化最小,换句话说,表面的二阶曲率是最小的。

该方法适用于高程面、水位面、气候数据(如平均降水量)的插值。

有一个缺点是,在数据贫乏的地区坡度较大,经常涉及如同过伸的情况。

样条函数插值分为两种,规则样条函数和张力样条函数。

下面分别进行操作:
1、双击ArcToolbox里面的“样条函数法”,输入点要素选择“prec”,Z值字段选择“prec”,
样条函数类型选择:REGULARIZED(规则样条函数),输出像元大小选择1000。

点击确定,效果如下图:
观察发现,规则样条函数也是对数据进行了一定程度的拉伸,但是拉伸幅度不大,拉伸后的像元值介于99—1108之间(相比之下,普通克里金的高斯方法和泛克里金的与二次漂移函数呈线性关系方法拉伸幅度分别达到了-597—4903、-5347—4292),可以说是拉伸范围适宜;在山东省内部区域插值分布比上述所有方法都要更加均匀一些;虽然在边缘地带出现一定的数据突兀(如下图,色调偏白的区域年平均降雨量只有200mm以下),但总体效果基本上能令人满意。

2、双击ArcToolbox里面的“样条函数法”,输入点要素选择“prec”,Z值字段选择“prec”,
样条函数类型选择:TENSION(张力样条函数),输出像元大小选择1000。

点击确定,效果如下图:
可见得,张力样条插值不存在数据过拉伸现象,插值平滑且无突兀地带,插值效果非常好。

D、采用自然邻域法对降水量数据进行插值:
这种方法的原理是构建voronoi多边形,也就是泰森多边形。

首先将所有的已知数据点构建一组voronoi多边形,然后将待插值点也构建一组voronoi多边形,这样后一组多边形与原多边形有很多相交的地方。

接下来,根据每一块的面积按比例设置权重,这样就能求得待插值点的值了。

双击ArcToolbox里面的“自然邻域法”,输入点要素选择“prec”,Z值字段选择“prec”,输出像元大小选择1000。

点击确定,效果如下图:
可见,该方法在有数据的区域,插值效果非常好,优于上述各种方法;但是由于自然邻域法是基于邻近点的算法,所以图上山东省轮廓边缘(如鲁西北、威海荣成成山头附近)出现数据空白区,不符合最后成图要求。

S7、对插值效果最好的一种方法,调整插值参数
经过上述比较,得出插值效果最理想的是薄板张力样条插值方法,接下来调整搜索半径,比较在不同的插值半径下不同的效果。

1、双击ArcToolbox里面的“样条函数法”,输入点要素选择“prec”,Z值字段选择“prec”,
样条函数类型选择:TENSION(张力样条函数),输出像元大小选择1000,权重值填0.1,点数填12。

文件名设为ten_A_12。

点击确定,效果如下图:
只改变权重值,不改变其他参数,重新尝试。

权重值填2,点数12。

确定,效果如下图:再次改变权重值,不改变其他参数。

权重值填12,点数填12。

点击确定,效果如下图:通过对比,可得:对薄板张力样条插值方法来说,在选取同样多的控制点的前提下,权重越小,生成的表面越光滑。

例如,权重0.1的效果>权重2的效果>优于权重12的效果。

2、同理,对比在同一权重值下,控制点数目不同所产生的效果差异:
在权重为0.1的前提下,我们设置控制点数量为5个、30个,跟控制点12个的作比较:■5个控制点:
■30个控制点:
可见得,控制点5个和30个的情况均不如12个的时候效果好,也就是说,控制点不一定要太多,也不一定要少,要结合已知数据点的个数和分布来判定最佳方案。

因此我们最终选择权重0.1、12个控制点的图像进行插值。

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