空间分析基本操作
空间分析建模
12.3.3 创建脚本文件
1．单数据处理 2. 批处理
1．单数据处理
(1) 概念 所谓单数据处理，是指处理过程中只涉及到单个数据集的处理，数据可以是栅格数据集、ArcView的shapefile也可以是Arc/Info的coverage等
（2）实现 第一步：编写脚本 第二步：在ArcToolbox中添加script 第三步：设置script属性 第四步：运行脚本
输入2
输出３
复杂处理工具模型
图12.5 复杂处理工具模型处理过程
12.2.2 模型生成器组成
1. 模型构造器界面 2. 模型构造器菜单 3. 模型构造器工具图标 4. 实例分析
1.模型构造器界面
图12.6 模型构ห้องสมุดไป่ตู้器的初始界面
2.模型构造器菜单
利用DEM来提取水系：对于与地表水文情况有关的许多领域如区域规划、农业、林业等有十分重要意义
1．建立概念模型 分析： １）问题的抽象和简化：模拟地表径流在地表的流动来产生水系。 ２）前提、假设：此处DEM的洼地均为可填充型洼地。 ３）涉及的参数和变量：填充后的无洼地DEM、DEM每个栅格单元的水流方向、每个栅格上游汇水面积、确定水系的阈值大小。 4)数据类型的转换：由于基于DEM的计算都是栅格数据，故需要将水系栅格数据转换为矢量数据。
２．批处理
（1）概念 所谓批处理是指一次操作多个同样格式数据的过程。 脚本提供了一种便捷的方式用于批处理，数据转换以及任何空间处理工具的使用。 要进行批处理，只要在脚本中加入循环语句即可。
（2）实现 第一步：编写脚本 第二步：在ArcToolbox中添加script 第三步：运行脚本
4.运行结果
(b) 汇流累计大于1000的河网
ARCGIS空间分析操作步骤演示教学
ARCGIS空间分析基本操作一、实验目的1. 了解基于矢量数据和栅格数据基本空间分析的原理和操作。
2. 掌握矢量数据与栅格数据间的相互转换、栅格重分类(Raster Reclassify)、栅格计算－查询符合条件的栅格(Raster Calculator)、面积制表（Tabulate Area）、分区统计(Zonal Statistic)、缓冲区分析(Buffer) 、采样数据的空间内插(Interpolate)、栅格单元统计（Cell Statistic）、邻域统计（Neighborhood）等空间分析基本操作和用途。
3. 为选择合适的空间分析工具求解复杂的实际问题打下基础。
二、实验准备预备知识：空间数据及其表达空间数据（也称地理数据）是地理信息系统的一个主要组成部分。
空间数据是指以地球表面空间位置为参照的自然、社会和人文经济景观数据，可以是图形、图像、文字、表格和数字等。
它是GIS所表达的现实世界经过模型抽象后的内容，一般通过扫描仪、键盘、光盘或其它通讯系统输入GIS。
在某一尺度下，可以用点、线、面、体来表示各类地理空间要素。
有两种基本方法来表示空间数据：一是栅格表达; 一是矢量表达。
两种数据格式间可以进行转换。
空间分析空间分析是基于地理对象的位置和形态的空间数据的分析技术，其目的在于提取空间信息或者从现有的数据派生出新的数据，是将空间数据转变为信息的过程。
空间分析是地理信息系统的主要特征。
空间分析能力（特别是对空间隐含信息的提取和传输能力）是地理信息系统区别与一般信息系统的主要方面，也是评价一个地理信息系统的主要指标。
空间分析赖以进行的基础是地理空间数据库。
空间分析运用的手段包括各种几何的逻辑运算、数理统计分析，代数运算等数学手段。
空间分析可以基于矢量数据或栅格数据进行，具体是情况要根据实际需要确定。
空间分析步骤根据要进行的空间分析类型的不同，空间分析的步骤会有所不同。
通常，所有的空间分析都涉及以下的基本步骤，具体在某个分析中，可以作相应的变化。
ARCGIS空间分析基础
在Coverage中,存储要素属性的数据表是以 INFO格式存储 (ArcInfo中的一种文件格式),与Shape文件不同,Coverage中可 以将要素的拓扑信息(长度,面积,连通性,相邻关系)作为属性 表的一部分来存储.INFO数据表有一个标识字段(关键字段) cover# (具体比如: landusecover#) ,通过关键字段关联要素的几 何数据与属性表.
4.1.1.9
栅格: Grids
除了影像外,ArcGIS 还支持一种称为GRID的栅 格数据格式. 有两种类型的栅格数据:连续数据和离散数据. 这两种数据和结构是相同的,都是由一定大小的 栅格单元组成的矩阵表示.不同之处在于,连续 栅格数据中栅格单元的值可以是浮点数,栅格单 元的值域是一个连接变化的区间; 而离散栅格数据 中,栅格单元的值是整型数,值域区间是离散的 有限区间. 连续栅格通常用于表示可度量和具有一定数量的 数据,普通的例子比如:高程,降雨量等.
EDGES
NODES Nodes A B C D E F G H 1, 5, 2 2, 5, 4 2, 4, 3 1, 6, 5 5, 6, 7 5, 7, 8 5, 8, 4 3, 4, 8
Adjacent A B C D E F G H B, D A, G, C B, H A, E D, F E, G B, F, H C, G
– 空间数据是指以地球表面空间位置为参照的自 然,社会和人文经济景观数据,可以是图形, 图像,文字,表格和数字等.它是GIS所表达 的现实世界经过模型抽象后的内容,一般通过 扫描仪,键盘,光盘或其它通讯系统输入GIS.
4.1.1.1空间数据的表示
点
在某一尺度下, 可以用点,线, 面,体来表示 各类地理空间 要素
ARCGIS 10.2实验五实验报告
A rcGIS实验五空间分析基本操作实验报告学院：园林与旅游学院专业：旅游管理班级：旅管1401班姓名：马晔军学号：2014064030103一、实验目的1.了解基于矢量数据和栅格数据基本空间分析的原理和操作。
2.掌握矢量数据与栅格数据间的相互转换、栅格重分类(Raster Reclassify)、栅格计算－查询符合条件的栅格(Raster Calculator)、面积制表（Tabulate Area）、分区统计(Zonal Statistic)、缓冲区分析(Buffer) 、采样数据的空间内插(Interpolate)、栅格单元统计（Cell Statistic）、邻域统计（Neighborhood）等空间分析基本操作和用途。
3.为选择合适的空间分析工具求解复杂的实际问题打下基础。
二、实验过程空间分析模块在Arc Map中执行菜单命令<自定义>－<扩展模块>，在扩展模块管理窗口中，将“Spatial Analyst”前的检查框打勾。
然后，在Arc Map工具栏的空白区域点右键，在出现的右键菜单中找到“Spatial Analyst”项，点击该项，在Arc Map中显示“Spatial Analyst”工具栏。
了解栅格数据在Arc Map中，新建一个地图文档，加载栅格数据：Slope1，在TOC 中右键点击图层Slope1，查看属性。
在图层属性对话框中，点击“源”选项，可以查看此栅格图层的相关属性及统计信息。
打开“Spatial Analyst”工具栏，点击图标，查看栅格数据的统计直方图：加载离散栅格数据：Landuse，在TOC中右键点击Landuse，“打开属性表”查看字段“Count”可以看到每种地类所占栅格单元的数目。
用任意多边形剪切栅格数据(矢量数据转换为栅格数据) 在ArcMap加载栅格数据：Landuse、和ClipPoly.shp。
打开编辑器工具栏，开始编辑ClipPoly，根据要剪切的区域，绘制一个任意形状的多边形。
地理信息系统中的空间数据分析方法和使用教程
地理信息系统中的空间数据分析方法和使用教程地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种集地理空间数据收集、存储、管理、分析和展示于一体的综合性工具。
其中，空间数据分析是GIS的核心功能之一，它帮助人们了解和解释地理现象，并为决策提供支持。
本文将介绍地理信息系统中的空间数据分析方法和使用教程。
一、空间数据分析方法1. 空间查询分析地理信息系统中的空间查询分析是通过对地理空间数据进行查询和筛选，从而获取特定的空间信息。
空间查询可以通过属性查询和空间关系查询实现。
属性查询是基于地理空间数据的属性，在数据库中执行条件查询。
空间关系查询是根据地理对象之间的空间关系，如相交、包含、邻近等进行查询分析。
2. 空间缓冲分析空间缓冲分析是一种常用的地理信息系统中的空间分析方法，它以某一地理空间对象为中心，根据设定的缓冲距离，生成一系列缓冲区域。
空间缓冲分析可以用于分析地理要素的覆盖范围、相互作用范围以及对环境的影响等。
3. 空间插值分析空间插值分析是通过已知的点数据，推算未知地点的数值。
它使用插值算法，根据给定的空间数据点，在空间上生成连续的表面。
空间插值分析用于补充缺失数据、推算未来趋势以及对地理现象进行模拟和预测。
4. 空间聚类分析空间聚类分析是通过对地理要素进行分类和聚类，揭示地理现象的空间集聚特征。
它可以帮助我们发现空间上的热点区域、人口分布密度等。
常用的空间聚类分析方法有基于密度的聚类方法和基于网格的聚类方法。
5. 空间统计分析空间统计分析是通过计算地理要素的空间分布和相互关系，揭示地理现象的统计特征。
它可以帮助我们理解地理数据的空间相关性、局部差异性和空间自相关性等。
常用的空间统计分析方法包括空间自相关分析、热点分析和空间回归分析等。
二、空间数据分析使用教程1. 数据准备在进行空间数据分析之前，首先需要对数据进行准备。
这包括收集和整理地理空间数据，将其转换为GIS所支持的数据格式，如shapefile、GeoJSON等。
空间分析算法实验报告
一、实验目的1. 理解空间分析算法的基本原理和常用方法。
2. 掌握空间分析算法在地理信息系统中的应用。
3. 通过实际编程，提高空间分析算法的实现能力。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3. 地理信息系统：ArcGIS三、实验内容1. 空间分析算法概述2. 邻域分析3. 空间聚合4. 空间叠加5. 空间网络分析四、实验步骤1. 邻域分析（1）选择实验数据：选取一个包含点、线、面的空间数据集。
（2）实现邻域分析算法：编写Python代码，实现基于邻域分析的点、线、面查询。
（3）结果展示：在ArcGIS中展示邻域分析结果，分析算法效果。
2. 空间聚合（1）选择实验数据：选取一个包含点、面的空间数据集。
（2）实现空间聚合算法：编写Python代码，实现基于空间聚合的点、面数据汇总。
（3）结果展示：在ArcGIS中展示空间聚合结果，分析算法效果。
3. 空间叠加（1）选择实验数据：选取两个空间数据集，分别为点、面数据。
（2）实现空间叠加算法：编写Python代码，实现点、面数据的空间叠加。
（3）结果展示：在ArcGIS中展示空间叠加结果，分析算法效果。
4. 空间网络分析（1）选择实验数据：选取一个包含道路、节点的空间数据集。
（2）实现空间网络分析算法：编写Python代码，实现基于网络分析的最短路径、最小费用流等算法。
（3）结果展示：在ArcGIS中展示空间网络分析结果，分析算法效果。
五、实验结果与分析1. 邻域分析实验结果表明，邻域分析算法能够有效地实现点、线、面的空间查询。
在实际应用中，邻域分析可用于查询特定区域内的点、线、面数据，为城市规划、环境监测等领域提供数据支持。
2. 空间聚合实验结果表明，空间聚合算法能够将点、面数据按照特定规则进行汇总。
在实际应用中，空间聚合可用于统计某个区域内的点、面数据数量，为资源调查、环境评价等领域提供数据支持。
3. 空间叠加实验结果表明，空间叠加算法能够实现点、面数据的空间叠加。
如何使用地理信息系统进行属性查询和空间分析
如何使用地理信息系统进行属性查询和空间分析地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种集数据管理、分析和可视化于一体的计算机软件工具。
它的广泛应用使得属性查询和空间分析成为GIS的核心功能之一。
本文将探讨如何使用地理信息系统进行属性查询和空间分析。
一、属性查询属性查询是一种根据特定属性条件来筛选和提取地理数据的方法。
在GIS中，地理数据通常由多个数据表组成，每个数据表的每行表示一个地理要素，每列表示一个属性。
属性查询的目的是根据用户定义的属性条件，筛选出满足条件的地理要素，并将结果可视化呈现。
在GIS中进行属性查询时，首先需要选择待查询的数据表和查询条件。
查询条件可以是简单的等于、大于、小于等比较运算符，也可以是复杂的逻辑运算符。
用户可以根据自己的需求灵活地定义查询条件。
接下来，GIS会自动执行查询操作，并将查询结果以地图或表格的形式呈现出来。
属性查询在实际应用中有着广泛的用途。
例如，在城市规划中，可以根据地块面积、土地用途等属性条件查询出满足特定要求的土地，并进行合理规划；在环境监测中，可以根据空气质量、水质状况等属性条件查询出存在污染问题的区域，并采取相应的措施。
二、空间分析空间分析是指在GIS中，对地理空间数据进行测量、统计、模拟等方式的分析。
它主要通过计算和比较地理要素之间的空间关系，从而揭示地理数据的内在规律和关联。
空间分析的基本步骤包括数据准备、空间操作和结果分析。
首先，需要确保待分析的数据具有一定的时空参考，可以通过采集、导入或处理数据来满足要求。
数据准备后，可以使用GIS软件提供的空间操作功能，如缓冲区分析、叠置分析、网络分析等。
最后，根据分析结果进行统计、可视化或其他后续处理。
空间分析在实践中被广泛应用于多个领域。
例如，在交通规划中，可以利用空间分析揭示不同交通网络布局的优劣，从而做出合理的规划决策；在灾害风险评估中，可以利用空间分析确定易受灾区域，提供科学的建议和预警。
第四部分 空间分析基本原理和方法(一)
第二节 GIS的空间分析模型 的空间分析模型
GIS支持的空间分析模型是多样的。它们支 持多种类型的空间分析需求。
第二节 GIS的空间分析模型 的空间分析模型
一、GIS空间分析模型的概念 空间分析模型的概念 GIS空间分析模型是在GIS空间数据基础上 建立起来的模型，它是对现实世界科学体系 问题域抽象的空间概念模型，和广义的模型 概念既有区别，又相互联系。GIS空间分析 模型主要是数学模型。特点表现在：
第二节 GIS的空间分析模型 的空间分析模型
1、空间定位是空间分析模型特有的特性， 构成空间分析模型的空间目标(点、弧段、 网络、面域、复杂地物等)的多样性决定了 空间分析模型建立的复杂性。 2、空间关系也是空间分析模型的一个重要 特征，空间层次关系、相邻关系以及空间目 标的拓扑关系也决定了空间分析模型建立的 特殊性。
第一节 关于模型的一般知识
四、模型的分类 模型可以分为两类，即形象模型和抽象模型。 前者包括直观模型、物理模型等，后者包括 思维模型、符号模型、数学模型和仿真模型 等。但这些模型之间是互相联系的，一个系 统中往往需要多种类型的模型。
研究生11.11.16
第一节 关于模型的一般知识
(1)直观模型，只供展览用的实物模型以及玩具、 照片等。通常是把原型的尺寸放大或缩小。 (2)物理模型，主要是直观模型的进一步改进，它 不仅可以显示原形的外形和特征，而且可以用来进 行模拟实验，间接地研究原形的外形的某些规律。 (3)思维模型，指通过人们对原型的反复认识，将 获取的知识以经验形式直接存储于大脑中，从而可 以根据思维或直觉作出相应的决策。专家系统中的 专家知识就是一种思维模型。 (4)符号模型，是在一些约定或假设下借助于专门 的符号、线条等，按一定形式组合起来描述原型。 地图就是一种典型的符号模型。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
实验空间分析基本操作一、实验目的1. 了解基于矢量数据和栅格数据基本空间分析的原理和操作。
2. 掌握矢量数据与栅格数据间的相互转换、栅格重分类(Raster Reclassify)、栅格计算－查询符合条件的栅格(Raster Calculator)、面积制表（Tabulate Area）、分区统计(Zonal Statistic)、缓冲区分析(Buffer) 、采样数据的空间内插(Interpolate)、栅格单元统计（Cell Statistic）、邻域统计（Neighborhood）等空间分析基本操作和用途。
3. 为选择合适的空间分析工具求解复杂的实际问题打下基础。
二、实验准备预备知识：空间数据及其表达空间数据（也称地理数据）是地理信息系统的一个主要组成部分。
空间数据是指以地球表面空间位置为参照的自然、社会和人文经济景观数据，可以是图形、图像、文字、表格和数字等。
它是GIS所表达的现实世界经过模型抽象后的内容，一般通过扫描仪、键盘、光盘或其它通讯系统输入GIS。
在某一尺度下，可以用点、线、面、体来表示各类地理空间要素。
有两种基本方法来表示空间数据：一是栅格表达; 一是矢量表达。
两种数据格式间可以进行转换。
空间分析空间分析是基于地理对象的位置和形态的空间数据的分析技术，其目的在于提取空间信息或者从现有的数据派生出新的数据，是将空间数据转变为信息的过程。
空间分析是地理信息系统的主要特征。
空间分析能力（特别是对空间隐含信息的提取和传输能力）是地理信息系统区别与一般信息系统的主要方面，也是评价一个地理信息系统的主要指标。
空间分析赖以进行的基础是地理空间数据库。
空间分析运用的手段包括各种几何的逻辑运算、数理统计分析，代数运算等数学手段。
空间分析可以基于矢量数据或栅格数据进行，具体是情况要根据实际需要确定。
空间分析步骤根据要进行的空间分析类型的不同，空间分析的步骤会有所不同。
通常，所有的空间分析都涉及以下的基本步骤，具体在某个分析中，可以作相应的变化。
空间分析的基本步骤:a)确定问题并建立分析的目标和要满足的条件b)针对空间问题选择合适的分析工具c)准备空间操作中要用到的数据。
d)定制一个分析计划然后执行分析操作。
e)显示并评价分析结果空间分析实际上是一个地理建模过程，它涉及：问题的确定、使用哪些空间分析操作、评价数据、以合适的次序执行一系列的空间分析操作、显示及评价分析结果。
实验数据：实验数据包括：Slope1（栅格数据），Landuse （栅格数据）, landuse92,r5yield,emidalat街道图层AIOStreets和城市地籍图层：AIOZonecov气温.shp,YNBoundary.shp (云南省的边界)三、实验内容及步骤空间分析模块本章的大部分练习都会用到空间分析扩展模块，要使用“空间分析模块”首先在ArcMap 中执行菜单命令<tools>－< extensions >，在extensions模块管理窗口中，将“Spatial Analys”前的检查框打勾。
(非常重要，否则无法正常使用空间分析功能)然后，在ArcMap 工具栏的空白区域点右键，在出现的右键菜单中找到“空间分析”项，点击该项，在ArcMap中显示“空间分析”工具栏。
执行“空间分析”工具栏中的菜单命令<空间分析>－<选项>设定与空间分析操作有关的一些参数。
这里请在常规选项中设定一个工作目录。
因为在空间分析的过程种会产生一些中间结果，默认的情况下这些数据会存储在Windows 系统的临时路径下（C:\temp），当设置了工作目录后，这些中间结果就会保存在指定的路径下。
1. 了解栅格数据在ArcMap中，新建一个地图文档，加载栅格数据：Slope1，在TOC 中右键点击图层Slope1，查看属性在图层属性对话框中，点击“数据源”选项，可以查看此栅格图层的相关属性及统计信息。
打开“空间分析”工具栏，点击图标，查看栅格数据的统计直方图：新建ArcMap地图文档：加载离散栅格数据：Landuse，在TOC中右键点击Landuse ，“打开属性表”查看字段“Count”可以看到每种地类所占栅格单元的数目2. 用任意多边形剪切栅格数据(矢量数据转换为栅格数据)在ArcCatalog下新建一个要素类（要素类型为:多边形），命名为：ClipPoly.shp在ArcMap中，加载栅格数据：Landuse、和ClipPoly.shp打开编辑器工具栏，开始编辑ClipPoly ，根据要剪切的区域，绘制一个任意形状的多边形。
打开属性表，修改多边形的字段“ID”的值为1，保存修改，停止编辑。
打开空间分析工具栏执行命令：<空间分析>－<转换>--<要素到栅格>指定栅格大小：查询要剪切的栅格图层Landuse 的栅格大小，这里指定为25指定输出栅格的名称为路径执行命令: <空间分析>-<栅格计算器>构造表达式：[Landuse]*[polyClip4] ，执行 栅格图层：Landuse 和 用以剪切的栅格 polyClip4 之间的 相乘运算（polyClip4是上一步得到的图层）得到的结果即是以任意多边形剪切的Landuse数据3. 栅格重分类(Raster Reclassify)通过栅格重分类操作可以将连续栅格数据转换为离散栅格数据在ArcMap中，新建地图文档，加载栅格数据Slope1，打开“空间分析”工具栏，执行菜单命令“重分类”手动添加5个条目（Add Entry），值如上图所示，将坡度栅格重新分为5类：0 – 8 、8 – 15 、15 – 25 、25 – 35、35 度以上。
4. 栅格计算－查询符合条件的栅格(Raster Calculator)找出坡度在25度以下的区域在上一步的基础上进行，执行“空间分析”工具栏上的命令：<空间分析>－<栅格计算器>构造表达式[Slope1]<=25满足条件的栅格赋值为1，其余的栅格赋值为0 5. 面积制表（Tabulate Area）在上一步的基础上进行。
加载Landuse92栅格图层，打开ArcToolbox在ArcToolbox中，执行<Spatial Analyst Tools>-<Zonal>下的“面积制表”工具按上图所示，指定分区数据和输入栅格数据打开得到的交叉面积数据表，观查其中的记录，理解本操作的意义是什么？6. 分区统计(Zonal Statistic)在ArcMap中新建地图文档，加载栅格图层r5yield (粮食产区分类图)、栅格Organic(土壤有机质含量分布图)在r5yield 中，根据产量不同分为5个粮食产区打开ArcToolbox，执行<Spatial Analyst Tools>-<Zonal>下的“区域统计到表”分析工具，按上图所示指定参数，确认后得到如下一个数据表：仔细研究上面的数据表，理解本操作的意义是什么？点击上面数据表中的[选项]按钮，执行“创建图形…”命令根据向导提示，设定参数，生成不同粮食产区土壤有机质含量（平均值）的统计图表从统计图中可以看出，产量最低区有较低的有机质含量，中产区有机质含量较高，这表明较高的有机质含量会带来较高的产量。
最高产量区有机质含量较低可能是其他因素的影响。
7. 缓冲区分析(Buffer)●添加缓冲区向导到菜单中在ArcMap中，执行命令：<工具>-<定制> 在出现的对话框中的“命令”选项页。
在左边栏中，目录列表框中，选择“工具”在右边栏中，命令列表框中，选择“缓冲区向导”拖放“缓冲区向导”图标到菜单<工具>中，或者拖放到一个已存在的工具栏上。
关闭“定制”对话框●创建街道的线状缓冲区新建地图文档，加载街道图层AIOStreets和城市地籍图层：AIOZonecov （地图单位为：米）执行菜单命令：<选择>－<通过属性选择>构造表达式：[STR_NAME]=’CYPRESS’，从图层AIOStrees中，选择街道名称为CYPRESS的街道向导对话框：缓冲_AIOStreets得到沿街道“CYPRESS”的50米缓冲区8. 空间关系查询Select By Locatio n：根据位置选择在上一步的基础上进行，找出与街道“CYPRESS”的50米缓冲区相交的地块。
9. 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：气温.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，下面要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。
YNBoundary.shp是云南省的边界新建地图文档，加载图层：气温.shp 、YNBoundary, 打开“空间分析”工具栏，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确定后，得到如下的气温空间分布图（通过修改图例<properties——在左边框内选择stretched>得到相同的效果）2001年平均气温样条函数空间内插参考以上操作，生成2002年的平均气温空间分布图：2002年平均气温样条函数空间内插执行菜单命令<空间分析>-<选项>，在general选项页的working栏选任一个工作区，在analysis mask栏选YNBoundary.shp。
切换到extent选项页，在analysis extent栏下拉选择same as layer YNBoundary，切换到cell size在analysis cell栏下拉选择maximum of inputs或minimum of inputs，最后“确定”。
然后重新进行空间插值（空间分析<spatial analysis>——内插成栅格<interpolate to raster>——距离权重倒数<inverse distance weighted>，在input point 选气温.shp，在z value field选Y02，在search radius type下拉选variable，其余默认，确定），得到如下的结果。