ArcGIS 做空间统计分析
ArcGIS中空间数据统计、插值
感谢聆听
在弹出的对话框中进行设置。
一般不进行 设置，以默 认网格大小 进行分析
选择保 存路径
1982年土壤TN含量插值图转换为栅格图层。 并按照以上方法将2019年土壤TN含量插值 图转换为栅格图层。
（2）制作动态变化图。
在栅格计算器中进行两个图层的代 数运算。
动态变化图制作成功，并按以上方法进 行图例修改、比例尺和指北针的插入等。
7.插值图的裁减
8.初步插值图
9.插值图的调整 （1）图例调整
9.插值图的调整
输入级
（1）图例调整
别间距
选择分 级数目
选择手工 输入方式
最后点 OK
9.插值图的调整 （1）图例调整
调整分级后 的插值图
由于打印中经常采用黑白打印，故需 调整图例颜色，使对比度明显。
单击，在出现 的对话框中选 择颜色或线条
4.空间插值
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，它包括内插和外推两种算法。前者是 通过已知点的数据计算同一区域内其他未知点的数 据，后者则是通过已知区域的数据，求未知区域的 数据。
主要的内插方法有：
反距离加权（Inverse Distance Weighted） 全局多项式（Global Polynomial Interpolation） 全局多项式（Local Polynomial Interpolation） 径向基函数（Radial Basis Funtions） 克里格内插（ Kriging ）
空间插值的理论假设是：空间位置上越靠近的点，越可能 具有相似的特征值，而距离越远的点，其特征值相似的可能 性越小。空间插值方法正是依据该假设设计的，分为整体插 值方法和部分插值方法两类。
ARCGIS空间统计
15
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。
14
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
如何使用ArcGIS进行地理空间数据分析
如何使用ArcGIS进行地理空间数据分析Chapter 1：ArcGIS基础知识ArcGIS是由美国环球信息系统公司（Esri）开发的一套地理信息系统（GIS）软件。
它提供了一系列工具和功能来处理地理空间数据，并进行数据分析。
在开始使用ArcGIS进行地理空间数据分析之前，我们首先需要了解基本的ArcGIS知识。
1.1 ArcGIS组成部分ArcGIS由ArcMap、ArcCatalog和ArcToolbox三个主要组件组成。
- ArcMap：用于创建、编辑和分析地图，可以展示地理空间数据的可视化结果。
- ArcCatalog：用于管理地理空间数据，包括浏览、搜索、导入、导出和组织等操作。
- ArcToolbox：提供了各种工具和模型，用于进行地理空间数据的分析和处理。
1.2 数据格式ArcGIS支持多种地理空间数据格式，包括矢量数据（如点、线、面）、栅格数据（如DEM、遥感影像）和表格数据。
在进行地理空间数据分析时，我们需要确保数据格式的正确性和一致性。
1.3 ArcGIS工作空间在ArcGIS中，工作空间是指存储地理空间数据和分析结果的文件夹。
通过创建和管理工作空间，我们可以更方便地进行地理空间数据的管理和分析。
Chapter 2：地理空间数据分析流程使用ArcGIS进行地理空间数据分析的一般流程包括数据准备、数据导入、数据预处理、数据分析和结果输出等步骤。
2.1 数据准备对于地理空间数据分析，首先需要明确研究的目标和涉及的地理数据。
根据目标选择合适的数据源，并进行数据采集和整理。
2.2 数据导入通过ArcCatalog将数据导入ArcGIS，并按照需要创建要素类（Feature Class）、栅格数据集（Raster Dataset）和数据表（Table）等数据集合。
2.3 数据预处理在进行地理空间数据分析之前，通常需要对数据进行预处理。
可以通过数据编辑、数据投影、数据剪裁、数据拓扑检查等操作来清洗和优化数据。
基于ArcGIS进行地理空间数据分析与可视化
基于ArcGIS进行地理空间数据分析与可视化地理空间数据分析与可视化是利用ArcGIS等地理信息系统（GIS）软件进行地理数据处理和展示的重要工作。
通过这种方法，可以对地理空间数据进行深入分析，揭示数据背后的潜在模式和关联性，并将结果以可视化方式呈现出来，使得数据更易于理解和应用。
一、ArcGIS概述ArcGIS是由美国Esri公司开发的一款功能强大的GIS软件，其中包括ArcMap、ArcCatalog和ArcToolbox三个主要组件。
ArcMap用于地图制作和数据分析，ArcCatalog用于组织和管理地理数据，ArcToolbox提供了多种地理数据处理工具。
ArcGIS具有广泛的功能和应用领域，包括地理空间数据的采集、整理、存储、分析和可视化等。
二、地理空间数据采集与整理地理空间数据采集是地理空间数据分析与可视化的基础。
通过各种手段（如全球定位系统、卫星遥感技术等）获取地理数据，并将其整理成适合ArcGIS处理的格式。
这包括数据清洗、几何修正、属性标准化等过程。
正确、完整和高质量的地理数据对后续的分析和可视化具有重要意义。
三、地理空间数据分析地理空间数据分析是ArcGIS最重要的功能之一。
ArcGIS提供了强大的分析工具，可以对地理空间数据进行多维度的统计和空间分析。
其中，统计分析包括数据聚合、分布分析、相关分析等；空间分析包括缓冲区分析、叠加分析、路径分析等。
通过这些工具，用户可以从地理空间数据中提取有价值的信息，并进行深入的数据挖掘和研究。
四、地理空间数据可视化地理空间数据可视化是将数据以图形化方式呈现出来，以便用户更好地理解和应用数据。
ArcGIS提供了多种可视化方式，包括2D和3D地图展示、图表制作、热力图分析等。
这些工具使得用户可以直观地观察和比较地理空间数据的特征和变化趋势，帮助他们更好地分析和决策。
五、地理空间数据分析与可视化的应用领域地理空间数据分析与可视化广泛应用于各个领域。
ArcGIS10中有关空间统计分析的数学公式原理及工具操作汇总资料(170多页)
等角投影
等角投影保留局部形状。 要保留描述空间关系的各个角， 等角投影必须在地图上显示以 90 度 角相交的垂直经纬网线。 地图投影通过保持所有角不变来加以实现。 缺点是由一些弧线围起来 的区域将在此过程中发生巨大变形。地图投影无法保留较大区域的形状。
等积投影
等积投影保留所显示要素的面积。为此，形状、角和比例等其他属性将发生变形。在等积投影 中，经线和纬线可能不垂直相交。有些情况下，尤其是较小区域的地图，形状不会明显变形， 且很难区分等积投影和等角投影，除非加以说明或进行测量。
此图显示了构成经纬网的经线和纬线。
通常，经度和纬度值以十进制度为单位或以度、分和秒 (DMS) 为单位进行测量。维度值相对于赤道 进行测量，其范围是 -90° （南极点）到 +90° （北极点）。经度值相对于本初子午线进行测量。其 范围是 -180° （向西行进时）到 180° （向东行进时）。如果本初子午线是格林尼治子午线，则对 于位于赤道南部和格林尼治东部的澳大利亚，其经度为正值，纬度为负值。 用 X 表示经度值并用 Y 表示纬度值可能会有帮助。这样，显示在地理坐标系上定义的数据就如同 度是线性测量单位一样。此方法与普通圆柱投影基本相同。 了解有关普通圆柱投影的详细信息 尽管使用经度和纬度可在地球表面上定位确切位置，但二者的测量单位是不同的。只有在赤道上，一 经度所表示的距离才约等于一纬度所表示的距离。 这是因为， 赤道是唯一一条长度与经线相同的纬线。 （其半径与球面地球半径相同的圆称为大圆。赤道和所有经线都是大圆。） 在赤道上方和下方，用来定义纬度线的圆将逐渐变小，直到最终在南极点和北极点处变为一个点，所
这些实用工具可执行多种杂项功能：计算面积、评估最小距离、导出 变量和几何、转换空间权重文件和采集重合点。 “空间统计”工具集
ArcGIS空间统计分析
• 热点分析用于识别要素分布
•
当Z得分或p值指示统计显著 性时，Z为正的位置表示高 值的聚类，Z为负的位置表
示低值的聚类。
演示：案件高发区分析
空间关系建模
空间权重矩阵
• 空间权重矩阵是要素间空间关系量化后的一种表现形式； • 空间权重矩阵中的关系值用于空间统计工具的统计量的计
算。
空间回归
• 回归分析是研究两个或两个以上的变量之间关系的一种
纽约州1969、1985、2002的人均年收入(县统计单元)空间分布
1969 1985 2002
5.21
4.26
2.4
穷人和富人在空间上是否更分离了？
6 5 4 3 2 1 0
1969 1979 1989 1999
贫富分离度下降
Z得分随时间下降
热点分析(Hot Spot Analysis)
•
使用 Getis-Ord Gi* 统计量 中具有统计上显著的高值（ 热点）或低值（冷点）聚集 的位置。
-
聚集或分散
聚集或分散位置和程度
• 空间关系建模
-
空间回归
二、ArcGIS空间统计分析
ArcGIS空间统计分析模块
• • • • •
空间统计分析在GIS中的实现 ArcGIS的核心功能 无需购买额外的扩展 在所有许可环境下都可以使用 大部分工具都提供源代码
ArcGIS空间统计分析模块
分布特征 分析
Articles (keyword search: “Spatial Statistics”)
/news/arcuser/0405/ss_crimestats1of2.html
The ESRI Guide to GIS Analysis, Volume 2 by Andy Mitchell
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。
ArcGIS地理信息系统空间分析实验教程地统计分析总结
平稳性 均值平稳，即假设均值是不变的并且与位置无关。二阶平稳，
是假设具有相同的距离和方向的任意两点的协方差是相同的，协 方差只与这两点的值相关而与它们的位置无关。
区域化变量
• 当一个变量呈现一定的空间分布时，称之为区域 化变量，它反映了区域内的某种特征或现象。 区 域化变量具有两个显著特征：即随机性和结构性。 首先，区域化变量是一个随机变量，它具有局部 的、随机的、异常的特征；其次，区域化变量具 有一定的结构特点，除此之外，区域化变量还具 有空间局限性、不同程度的连续性和不同程度的 各向异性等特征。
图10.14 离群值的直方图查找和图面显示
用半变异/协方差函数云识别离群值
如果数据集中有一个异常高值的离群值，则与这个离群值形 成的样点对，无论距离远近，在半变异/协方差函数云图中都具有 很高的值。如下图所示，这些点可大致分为上下两层，对于上层 的点，无论位于横坐标的左端或右端（即无论距离远近）都具有 较高的值。刷光上层的一些点，右图是对应刷光的样点对。可以 看到，这些高值都是由同一个离群值的样点对引起的，因此，需 要对该点进行剔除或改正。
地统计分析理论基础包括:
• 前提假设 • 区域化变量 • 变异分析 • 空间估值
前提假设:
• 前提假设
•
与经典统计学相同的是，地统计学也是在大量样本的基础
上，通过分析样本间的规律，探索其分布规律，并进行预测。
正态分布 在获得数据后首先应对数据进行分析，若不符合正态分布
的假设，应对数据进行变换，转为符合正态分布的形式，并尽量 选取可逆的变换形式。
协同克里格插值
图10.4 空间插值分类体系（数学原 理）
插值方法
空间插值方法根据是
否能保证创建的表面 经过所有的采样点， 又可以分为精确性插 值和非精确性插值。 （如右图）
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。
ArcGIS空间分析的基本操作
练习51.空间分析的基本操作空间分析模块 .............................................................................................. 错误!未定义书签。
1. 了解栅格数据 ......................................................................................... 错误!未定义书签。
2. 用任意多边形剪切栅格数据(矢量数据转换为栅格数据) ......................... 错误!未定义书签。
3. 栅格重分类(Raster Reclassify) ............................................................. 错误!未定义书签。
4. 栅格计算－查询符合条件的栅格(Raster Calculator) ............................ 错误!未定义书签。
5. 面积制表（Tabulate Area） ................................................................. 错误!未定义书签。
6. 分区统计(Zonal Statistic) ..................................................................... 错误!未定义书签。
7. 缓冲区分析(Buffer) ................................................................................ 错误!未定义书签。
8. 空间关系查询 ......................................................................................... 错误!未定义书签。
ArcGIS空间统计分析
• 因此，对于空间数据分析的目的来说，使用ArcGIS 9中的 空间统计工具比使用原来的不考虑空间信息而进行统计的 工具要更为合适。通过使用这些工具，GIS用户可以采用 一种更高级的方法来解决空间数据分析中的问题。
P(x) = e-λλx / x!
– 泊松公式可在Excel中很方便计算
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!
模式分析工具集（Analyzing Patterns）
• 点模式分析试验——样方分析
研究生课程
ArcGIS 空间统计分析实 习
杜世宏
北京大学遥感与GIS研究所
提纲
一、 ArcGIS 空间统计分析 二、模式分析工具集 三、聚类分布工具集 四、度量空间分布工具集 五、辅助工具集
ArcGIS 空间统计分析
• 空 间 统 计 主 要 的 工 作 是 研 究 空 间 自 相 关 性 （ Spatial Autocorrelation ） ， 分 析 空 间 分 布 的 模 式 ， 例 如 聚 类 （cluster）或离散（dispersed）。通过使用ArcGIS 9中的 空间统计工具，用户可以以一种非常直观而简单的方式获 得这些信息。
• 点模式分析试验——样方分析
– 1 加载Hawths_Analysis_Tools_for_ArcGIS9外挂模块 – 将Hawth‘s Tools加入ArcMap 中Tools-> Customize-
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。
如何利用ArcGIS绘制地图和空间分析
如何利用ArcGIS绘制地图和空间分析一、介绍ArcGISArcGIS是由美国ESRI公司开发的一套全球领先的地理信息系统软件，广泛应用于地理信息系统、地图制作、空间分析、资源管理等领域。
它提供了强大的功能和工具，可以帮助用户实现地图制作、空间分析等任务。
二、ArcGIS地图制作1. 准备地理数据在使用ArcGIS绘制地图之前，首先需要准备好地理数据。
地理数据包括矢量数据和栅格数据，可以通过多种途径获取，如地理院地形图、遥感影像等。
2. 创建地图文档在ArcGIS中，地图文档（MXD）是存储地图制作相关信息的文件，可以通过“文件”->“新建地图文档”来创建新的地图文档。
创建地图文档后，可以将准备好的地理数据添加到地图文档中。
3. 添加数据添加数据是地图制作的基本步骤之一，可以通过“添加数据”按钮或者“文件”->“添加数据”来添加数据。
添加数据后，可以在地图文档的目录中看到添加的数据。
4. 设置地图属性在地图制作中，可以设置地图的属性，如地图的标题、单位、坐标系统等。
可以通过“图层”->“属性”来设置地图的属性。
5. 样式和符号设置地图的样式和符号设置可以使地图更加美观和易读。
可以调整地图的底图、添加标注、修改符号等。
可以通过“布局”->“工作表”。
6. 输出地图完成地图制作后，可以将地图输出为图片或者PDF文件。
可以通过“文件”->“出图”来完成地图的输出，也可以通过地图布局来调整地图输出的大小和比例。
三、ArcGIS空间分析1. 空间查询ArcGIS提供了强大的空间查询功能，可以通过属性查询和空间查询来获取感兴趣的空间信息。
可以通过“工具”->“查询”来进行查询操作，并设置查询条件。
2. 缓冲分析缓冲分析是一种常用的空间分析方法，通过设置缓冲区的半径，可以根据地理要素的距离来进行分析。
可以通过“工具”->“缓冲区”来进行缓冲分析，并设置缓冲的半径和分析的图层。
ArcGIS地理信息系统空间分析实验教程PPT第章矢量数据的空间分析
ArcGIS地理信息系统空间分析实验教程PPT第章矢量数据的空间分析矢量数据与空间分析在地理信息系统中，矢量数据是一种常用的表示地理空间信息的形式。
矢量数据由一系列构成要素的点、线和面构成，每个要素都具有一组坐标和属性信息。
矢量数据可以用来表示地图上的各种要素，如建筑、道路、河流等。
空间分析是地理信息系统中非常重要的一个分支，它是利用矢量数据进行空间分析、空间统计和空间建模的过程。
空间分析可以用来分析各种地理问题，如地理环境、交通运输、城市规划等。
空间分析主要包括以下几个方面：•空间查询和筛选•空间测量和量算•空间统计分析•空间模型分析矢量数据的基本操作在进行空间分析之前，我们需要对矢量数据进行一些基本的操作，如创建新的图层、编辑要素、选择要素等。
下面是一些常用的矢量数据操作：创建新的图层在 ArcMap 中创建新的图层非常简单，只需要选择 File -> New -> Map Document，然后在新建的地图文档中创建新的图层即可。
可以通过右键单击图层名字来选择图层的类型，如点、线、面等。
编辑要素在 ArcMap 中编辑要素可以手动编辑，也可以通过导入数据进行编辑。
在编辑模式下，可以添加新的要素、删除现有的要素、移动要素等。
选择要素在进行空间分析之前，我们需要选择要素并进行操作。
ArcMap 中提供了多种选择方式，如框选、属性筛选等。
可以通过右键单击图层选择 Selection -> Select By Attributes 或 Selection -> Select By Location 进行要素选择。
矢量数据的空间分析ArcMap 提供了多种空间分析工具，如缓冲区分析、点密度分析、热点分析等。
下面我们将介绍一些常用的空间分析操作。
缓冲区分析缓冲区分析是指从某个要素对象生成一个缓冲区，即在该要素周围生成一段距离范围内的区域。
缓冲区分析可以用来分析道路的周围环境、城市的规划等。
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
•
•
•
•
•
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
•
•
•
•
•
•
•
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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§12. 使用ARCGIS进行空间统计分析
一、软硬件环境
软件：ARCGIS8.0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ARCGIS9.0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ARCGIS9.0，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5
1、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7
3、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。
图8
通过选择坐标轴，和观察视角分析其分布趋势，并对在其他两个面上的投影分布趋势进行拟合，如图9。
图9
4、Voronoi 图（Voronoi Map）
即所谓的“泰森多边形”，同样选择降水量，进行分析，图10。
右上角为图例，左下角通过下拉列表可以选择平均值、标准差等不同的形式进行V oronoi Map分析其空间格局特征。
图10
5、半变异函数云图（Semivariogram Cloud）
通过对半变异函数云图的分析为下面进行克立金插值半变异函数模型的选择，提供基本参考，图11。
图11
四、克立金插值
1、单要素克立金插值
（1）点击地统计向导
Arcgis的地统计分析有一个地统计向导，按照这个向导一步一步就可以实现空间产值。
点击向导，图12
图12
（2）选择输入的数据和属性，选择的插值模型，这里选择kriging 方法，图13。
然后next即可。
图13
（3）选择插值方法和数据预处理方法
克立金插值模型还包括很多方法，例如普通克立金、简单克立金、通用克立金等等，读者可以自己了解相关知识。
这里选择最基本的普通克立金方法，目标是实现空间产值，所以选择预测图即可。
通过上文探索性空间数据分析指导，甘肃省各个台站的平均降水量并不符合正态分布，而且在趋势分析中存在明显的抛物线特征，这里选择相应方法对其预处理，读者也可以不选择，然后比较插值结果的精度，图14，然后next。
图14 （4）去趋势分析（Detrending）
图15
因为半变异函数和克立金插值都要求数据的随机性，那么对于数据中存在的结构性特征如果不能消除则会影响插值精度。
通过邻居数量和影响半径的选择，消除这种全局性的结构性特征。
当然读者这一步可以选择系统默认设置也可以。
（4）确定半变异函数模型
这一步对插值的精度影响很大。
根据左上角的半变异函数云图，在右边模型栏内，选择对其拟合较好的模型，通过可以通过调整搜寻角度和搜寻半径（左下），最终确定一个合适的模型，该模型的参数在左下角蓝色条框内给出，图16，然后next。
同样，读者可以选择默认设置。
图16
（5）搜寻邻居的调整
如图17，我们选择默认设置。
图17
（6）交叉验证结果
这一步给出了上述设置计算结果的交叉验证值，我们可以分析各种验证的精度，如果误差很大，不能通过检验，则需要重新设置。
图18。
图18 （7）对上述过程的一个总结
点击finish，会首先给出这个过程的一个总结Summary。
例如，数据预处理过程，采用的模型等。
图18
（8）得到插值的结果
图19
当然，我们可以全部都采用软件自己默认的设置，即从第（3）步开始直接点击finish，可以得到插值的结果，对于与上面结果的差异，可以比较分析。
2、双要素的协同克立金插值
对于许多自然现象的空间格局除了受自身空间相互影响和相互作用外，还受到外部其他因素的影响，例如区域降水量和蒸发量都要受到地形条件的影响，特别是海拔高度。
下面对使用海拔高度和平均降水量的双要素进行协同克立金插值，来获取区域降水量的分布图。
（1）选择方法cokriging
如下图，然后在Dataset1中选择输入的点图层，选择降水的属性值。
然后在Dataset2中选择高程所在的文件和属性，本例降水量和高程两个属性都在一个点图层上，如下图。
最多可以选择四个要素，进行协同克立金插值。
（2）以下的步骤和单要素克立金插值就是相同的了，这里不在重复。