实验四 IDW和Spline空间插值对比与克里格方法内插生成曲面

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实验四IDW和Spline空间插值对比与克里格方法

内插生成曲面

IDW和Spline空间插值对比

实验目的:

通过练习熟练掌握如何利用IDW内插方法和Spline内插方法进行GDP空间分布特征的分析,以及两种插值方法的适用条件,并以此来加强对空间插值的认识。

实验内容:

用IDW法和Spline法内插生成GDP曲面

实验数据与要求:

数据:GDP为某地区的统计GDP数据,bound为该地区的边界数据。

要求:1)经济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。

2)分析每种插值方法中主要参数的变化对内插结果的影响。

IDW:P=2和P=5。

Spline:规则样条法,Weight = 0和Weight = 0.01;张力样条法,Weight = 0和Weight =5。

3)分析两种内插方法生成的GDP空间分布图的差异性,简单说明形成差异的主要原因。实验过程与步骤:

(1)运行ArcMap,点击Tools菜单下的Extensions,选择Spatial Analyst,点击Close 按钮

(2)单击File菜单下的Open命令,选择E:\Chp8\Ex4\GDP.mxd

(3)打开Options对话框中的General选项卡,设置默认工作路径为:“E:\Chp8\Ex4\result\”并设置Analysis mask为bound

(4)在Spatial Analyst下拉菜单中选择Interpolate to Raster, 在弹出的下一级菜单中点击Inverse Distance Weighted,弹出如下图所示的对话框,设置Z value field为GDP;设置Power为2;设置Output cell size为500;其他参数不变,点击OK,进行计算Power=2时,生成的结果

将Power值改为5,重复上述步骤。下图为Power=5时,生成的结果

(5)在Spatial Analyst下拉菜单中选择Raster Calculator,求Abs((Power=2)—(Power=5))

2、Spline内插法

(1)在Spatial Analyst下拉菜单中选择Interpolate to Raster, 在弹出的下一级菜单中点击Spline。弹出对话框后,设置Z value field为GDP;设置Spline type为Regularized;设置Weight值为0;设置Output cell size为500;其他参数不变,点击OK,进行计算

当weight=0时,生成的图像如下图所示

将Weight值改为0.01,重复上述步骤。当Weight=0.01时,生成的图像如下图所示

(2)设置Spline type为Tension,并分别取Weight值为0和5进行计算

当weight=0时,生成的图像如下图所示

将Weight值改为5,重复上述步骤。当Weight=5时,生成的图像如下图所示

在Spatial Analyst下拉菜单中选择Raster Calculator,并求Regularized中Abs ((Weight=0)-(Weight=0.01))

Spline Regularized插值结果如下图所示

Spline Tension插值结果如下图所示

3、IDW与Spline对比分析

(1)选取IDW(Power=2)内插结果图和Spline(Regularized,Weight=0.01)内插结果图;在Spatial Analyst下拉菜单中选择Raster Calculator,输入公式,点击Evaluate 来完成运算

运算结果如下图所示

泰森多边形做的插值如下:

克里格方法内插生成曲面

实验目的:

通过练习熟练掌握并理解每种克里格方法的原理及实现过程,体会在具体应用中的适应性。

实验内容:

用克里格法内插生成曲面

实验数据与要求:

数据:某地区的高程采样点(jyg.shp);

要求:根据数据特征,至少选用两种克里格方法内插生成高程表面,比较不同方法的优劣,并分析对于此例该方法的适用性。

实验过程与步骤:

1、在ArcMap中加载jyg.shp,如图1所示。

2、右击工具栏,启动地理统计模块Geostatistical Analyst。

3 点击Create Subsets 命令

4、在弹出的对话框中,Input选项中选择需要生成子集的数据jyg,点击Next按钮。

5、在弹出的对话框中,通过滑块设置训练子集与检验子集的比例,在Output Personal Geodatabase中设置子集的输出路径及名称,点击完成按钮(图4)。

6、单击选中jyg_training层面,随后点击Geostatistical Analyst模块的下拉箭头选择Explore Data并点击Histogram命令,生成如下结果(图5、6)。

7、点击Geostatistical Analyst模块的下拉箭头选择Explore Data并点击Normal

QQPlot命令,生成如下结果(图7、8)。由图上可知,数据分布符合正态分布的假设,不需要进行数据变换。

8、点击Geostatistical Analyst模块的下拉箭头选择Explore Data并点击Trend Analysis 命令,查看数据是否存在趋势,如图9所示。由图可看出,南北方向(较粗的黑线)不存在趋势,而东西方向上(较细的黑线)有明显的东高西低的趋势出现,因此需要用一次曲面拟合,在后续剔出趋势的操作中选择First。

9、单击Geostatistical Analyst模块的下拉箭头点击Geostatistical Wizard命令。10、在弹出的对话框中,在Dataset1选择训练数据jyg_training及其属性STATION,在Validation中选择检验数据jyg_test及其属性STATION,在Methods中选择Kriging内插方法,最后点击Next按钮.

11、在弹出的对话框中,展开泛克里格(Universal Kriging),在下面的选项中点击预测图

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