ArcGIS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。
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).
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ArcGIS空间统计知多少
+/-1.65
+/-1.96 +/-2.58
0.10
0.05 0.01
90%
95% 99%
Z得分 = 2.0
>= 95%
空间关系建模
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： OLS（普通最小二乘回归） GWR（地理加权回归）
ArcGIS空间统计工具
healthcenter：疟疾是一种可治愈的疾病，所以对健康中心，医院的可达性和便利程度 也是影响疟疾发生的重要线性指标。有为1，无为0
总结
• 传统统计 VS 空间统计 • ArcGIS 空间统计：分布特征、分布模式、空间关系建模 • 强有力的补充：ArcGIS集成R语言
ArcGIS极客说
• • • • •
分布模式分析
位置 VS 属性 全局统计：从总体上判断要素的分布状态（集聚、分散）
空间自相关（Moran’I） 高低聚类（Getis-Ord General G）
局部统计：识别要素聚类或分散的位置和程度（热点、冷点）
聚类和异常值（Anselin Local Moran’I） 热点分析（Getis-Ord G*）
度量地理分布工具集
分 布 特 征 分 析
分析模式工具集
空 间 关 系 建 模
空间关系建模工具集
聚类分布制图工具集
分 布 模 式 分 析
3、ArcGIS集成R语言
R语言
• • • 用于统计计算和作图的语言 数据计算与分析的环境 大量的第三方功能包，开源
6000+ 聚类：cluster, mclust…… 分类：randomForest, tree, ctree 时间序列：timsac, ts，zoo 统计：anova, glm 图表：hist, pie, lattice, ggplot2
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。
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的地统计分析、空间分析、三维数据分析实验报告
地理空间信息软件应用Geospatial information software applications大连理工大学城市学院实验一、三维数据分析实验目的：首先了解三维数据管理的的概念，对三维数据有一定的了解及认知后，学习对三维数据的管理、分析与应用，掌握三维数据分析运用要领。
实验内容：三维数据、三维数据的获取、3D要素分析；表面创建、表面管理；栅格表面分析、Terrain和TIN表面分析、功能性表面；ArcScene的工具条、二维数据的三维显示、三维动画。
实验过程：1.三维数据⑴三维数据是在二维数据的基础上添加了一个维度（Z坐标），用来表示特定表面位置的值。
三维数据有四种基本类型：三维点数据、三维线数据、表面数据和体数据。
在Arcgis中，把三维数据分为3D要素数据和表面数据。
⑵三维数据的获取：三维点、线数据的生成常见方法分为创建包含Z值的要素类，转换二维要素类的属性、插值shape三种；多面体数据的生成。
①三维点、线数据的生成-----创建包含Z值的要素类启动ArcCatalog,右击要创建三维要素的文件夹，在弹出的菜单栏中，选择“新建”----“Shapefile”，打开创建新Shapefile对话框。
在“名称”文本框中输入要素名称，在类型的下拉框选择面，单机编辑定义空间参考，选择WGS1984坐标系，点击确定。
图一创建三维空间坐标②三维点、线数据的生成-----转换二维要素类的属性在ArcScene中打开ArcToolbox，双击“3D Analyst工具”----“3D要素”----“依据属性实现要素转3D”，“打开依据属性实现要素转3D”对话框，输入要素设置为“point”，输出要素类设置为“point3d”，高度字段设置为“height”。
确定，得到三维点数据。
图二依据属性实现要素转3D③多面体数据的生成启动ArcScene，在右击文件夹，单机“新建”，选择“文件地理数据库”，创建“文件地理数据库”，命名为“New File Geodatabase”。
空间分析ARCGIS中的矢量数据的空间分析
空间分析ARCGIS中的矢量数据的空间分析空间分析是GIS系统中最重要的一部分之一。
空间分析通过处理和分析矢量数据中的地理位置，可以帮助用户更好地理解和处理地球表面的空间问题。
ARCGIS是一款著名的GIS软件，其集成了强大的空间分析功能，可以方便地进行矢量数据的空间分析。
空间分析的意义空间分析可以帮助GIS用户更好地理解空间数据的结构和关系。
通过空间分析，我们可以：•可视化数据：通过制作地图可以直观地表达数据在地球上的空间位置关系。
•空间查询：通过查询地图上的要素可以挖掘出数据之间的空间关系。
•空间统计：通过分析数据之间的空间关系，可以生成统计数据并进行更进一步的研究。
ARCGIS中的矢量数据矢量数据是GIS中最常用的一类数据类型，是通过在地图上绘制点、线、面等几何图形来表示地理数据的。
ARCGIS支持常见的矢量数据格式，如shapefile、GDB、SDE、Coverage等。
矢量数据的空间分析ARCGIS支持各种形式的矢量数据的空间分析，包括：1.空间查询：ARCGIS通过自带的属性表和查询工具，可以方便地对矢量数据进行查询。
用户可以使用查询工具查询特定的属性，也可以使用空间查询工具查询矢量数据中与某个要素邻近或相交的要素。
2.空间叠加：空间叠加是将两个或多个矢量数据集合并成为一个新的矢量数据集的过程。
ARCGIS中常用的空间叠加工具有Union、Intersect、Identity、Erase等。
3.空间分析：ARCGIS中的空间分析工具可以通过空间分析来挖掘矢量数据之间的空间关系。
常用的空间分析工具有缓冲区分析、裁剪、合并、分割等。
空间分析工具的使用过程中常见的一些问题包括：1.坐标系的问题：要确保使用的地图和要素在同一坐标系下，否则可能导致分析结果异常。
2.精度要求的问题：ARCGIS中的空间分析工具需要在数据间设定空间容差值。
对待空间分析结果的精度和精细度有一定要求的应当谨慎考虑容差的设定。
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。
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• 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
Z Score (Standard Deviations) P-Value (Probability) Confidenc e Level
+/-1.65 +/-1.96 +/-2.58
0.10 0.05 0.01
90% 95% 99%
Z得分 = 2.0
>= 95%
空间自相关(Spatial Autocorrelation)
）整合到经典统计分析中，以研究与空间位置相关的事 物和现象的空间关联和空间关系，从而揭示要素的空间 分布规律。
为什么要使用空间统计分析？
99%
• 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
空间统计分析的内容
• 分布特征分析
-
集中分布特征 分散分布特征
• 分布模式分析
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.
空间回归
• 普通最小二乘法：一种全局线性回归分析模型，用于
对变量之间的关系进行建模以及预测。
• 地理加权回归分析：多种局部空间回归分析的一种，
通过对每个要素创建一个回归模型以对随空间变化的
要素分布特征比较
种族隔离度指数 =
要素分布特征比较
要素空间分布模式分析
要素空间分布模式分析
• 两组工具用于空间模式分析：
• 全局统计：从总体上判断要素的分布状态（集聚、分散）
• 局部统计：识别要素聚类或分散的位置和程度（热点、冷点）
什么是Z得分，什么是P值？
• Z得分表示标准偏差，P
值表示要素分布是完全 空间随机分布的概率。
关系进行线性建模。
演示：案件高发原因分析
总
结
• 能够对空间分布、空间模式进行定量化的描述
和分析。
• 对空间关系（位置关系和属性关系）进行建模 • 更好的理习资源
• • • • •
Hot Spot and Regression Analysis Tutorials:
/geoprocessing/
911 emergency call analysis demo: Virtual campus free web seminars /
/software/arcgis/arcinfo/about/demos.html
Moran’I 系数
•
•
判断要素的属性分布是否有统计上显著的聚集或分散现象
当Z得分或P值指示统计显著时，如果 Moran’s I 指数值为 正则表示要素分布为聚集分布，如果 Moran’s I 指数值为 负则表示要素分散分布。 对不同时间的同类要素的分布模式，Z分值越大，聚集程 度越大
•
空间自相关(Spatial Autocorrelation)
•
Instructor-led ESRI training
谢 谢！
Q/A
精彩稍后继续
When
15：30-14：20 ArcGIS地统计分析介绍
谢 谢！
What
Who
张文
分 布 模 式 分 析
空间关系 建模
分布特征分析
1、要素分布的地理中心在哪？
2、要素分布是否有特定的方向？
集中特征
平均中心
中位数中心
中心要素
中心要素
线性方向平均值
标准距离
分散特征
• 使用标准差椭圆（Standard
Ellipse）描
述要素的空间分布方向
•1 = 68% 要素
•2 = 95% 要素 •3 = 99% 要素
2010 Esri 中国区域用户大会
ArcGIS空间统计分析
赵智宽
目
录
• 空间统计分析概述 • ArcGIS空间统计分析
- 空间分布特征分析 - 空间模式分析 - 空间关系建模
• 相关资源
一、空间统计分析概述
什么是空间统计分析？
空间统计分析：
- 将空间信息（面积、长度、邻近关系、朝向和空间关系