ArcGIS地理信息系统空间分析实验教程地统计分析总结
地理信息系统下的空间分析——第六章_空间数据的量算及统计分析方法0
地理信息系统下的空间分析——第六章_空间数据的量算及统计分析方法0地理信息系统 (Geographic Information System, 简称GIS) 是一种用于捕捉、存储、管理、分析和展示地理数据的技术。
GIS的空间分析是指对地理数据进行计量和统计分析的过程。
本文将介绍GIS中空间数据的量算及统计分析方法。
一、空间数据的量算方法1.面积量算：面积量算是对地理空间对象的面积进行计算的方法。
常见的面积量算方法有几何方法、计算公式等。
在GIS中，可以通过点、线、面等要素的矢量数据来计算其面积。
2.距离量算：距离量算是对地理空间对象之间的距离进行计算的方法。
常见的距离量算方法包括欧氏距离、曼哈顿距离、最短路径距离等。
在GIS中，可以通过点、线、面等要素的矢量数据来计算其之间的距离。
3.方位角量算：方位角量算是对地理空间对象之间的方向角进行计算的方法。
常见的方位角量算方法有方位角计算公式等。
在GIS中，可以通过点、线要素的矢量数据来计算其之间的方位角。
二、空间数据的统计分析方法1.面状数据的统计分析：对面状数据进行统计分析是研究地理空间对象在空间范围内的分布情况和特征的方法。
常见的面状数据的统计分析方法有面积统计分析、面积比例统计分析、分区统计分析等。
2.点状数据的统计分析：对点状数据进行统计分析是研究地理空间对象在空间位置上的分布情况和特征的方法。
常见的点状数据的统计分析方法有点密度统计分析、距离统计分析、聚类统计分析等。
3.线状数据的统计分析：对线状数据进行统计分析是研究地理空间对象在空间路径上的分布情况和特征的方法。
常见的线状数据的统计分析方法有长度统计分析、方向统计分析、曲率统计分析等。
三、GIS空间分析的应用场景1.环境保护：通过对空间数据的量算和统计分析，可以评估环境状况和监测环境污染等问题。
2.城市规划：通过对地理空间对象的量算和统计分析，可以评估城市土地利用情况、交通网络等，为城市规划提供科学依据。
ArcGIS 空间分析实验报告
ArcGIS 空间分析实验报告地理信息系统空间分析实验报告实验名称医院选址及三维可视化的实现学生学号专业地理信息系统班级20XX年06月2一、实验目的：熟悉数据xx、矢量分析、栅格分析、表面分析及三维分析的内容。
熟练掌握ArcMap,ArcCatalog,ArcScene的使用。
二、实验要求：现要建立一个医院，要求其位置符合下列要求：1、距主要公路不能太远；2、距居民区不能太远，可选择内部区域；3、医院应该位于地势平坦区；4、医院的位置应该避开现有的卫生院；将符合要求的地块在ArcScene中与影像叠加，以三维可视化的形式显示。
三、实验数据：影像(可以提取土地利用数据:山地\\居民地\\其它用地) 等高线(用来生成DEM) 已有卫生院的点状分布图四、实验方案：五、实验步骤：准备实验数据1、启动ArcMap，加载已有数据，影像图、DEM图以及卫生院的点状分布图。
3图12、打开ArcCatalog，新建Personal Geodatabase。
图23、在Personal Geodatabase下新建feature dataset,名为feature。
4图34、新建两个feature class，分别为line1和polygon1。
图45图55、在ArcMap中加载并xx新建立的两个图层,line1和polygon1，分别对影像中道路和居民地进行矢量化。
图66、对道路的矢量化结果6图77、对居民地的矢量化结果图8至此，数据的准备工作已完成。
数据操作阶段1、满足第一个要求，距主要公路不能太远。
对道路层进行缓冲区建立。
生成Buffer_of_文件。
7图92、满足第二个要求，距居民区不能太远，可选择内部区域注意在建立缓冲区时，Create buffers so they are 选择outside polygon(s) and include inside，以保证可选内部区域。
生成Buffer_of_polygon1_文件。
ArcGIS地统计分析报告
实验四ArCGIS地统计分析一、实习容1：使用缺省参数创建一个表面2：数据检查3：制作臭氧浓度图4：模型比较5：制作超岀某一临界值的臭氧概率图二、实习过程练习1：利用缺省参数创建一个表面1・添加数据并调整显示设置：當选择丨显示：符号系统自义查谊I I标i∏⅛接和关联I时间I HTML弹出窗显示⑶ 要芽类别数里〕分级色彩r分级符号比例符号图丧多个匡性值0: OZONE ▼归一化(N) 无色帝(B Jiai符号范圉Im |O .021 MX)- .037000 .021 σ∞..037000o .037M)I - .052000 .037031 - .0520000 052001 - 070000 052W1 - .070000◎.070001-.091(XX) .07(XM1 -.091000©.091001-.121000 .ωιωι-.121000侯用颜色表示藪里。
亠√∕1T-Fx分类官然同飾点分级法(Jenk8) 类⑸ 5 ▼［分类©..・2 •使用默认选项创建表面鹹计向导.克里金法步琛4洪6・半变异幽协方差建模) ⊂□ I Ξ∣∣f ⅛⅜]一模型•已丢弃 + □Ψffi.¾ (Meg •)，h ・10吒模型：δTδδΓ1451*Nugget÷l. 1451*Stable (1013D0,2) 协万差 H 视≡S≡ 显示.・.False 显示… False 显示点已丢・・・田导出视圉设實B 常规优化複型检査二元分布 FaISe变里 协方差日複型块金值 启用 TrUe 计算块金值 TrUe 块金值 0.001145128测里误差100%B 複型#1类型 稳定的参数 21主交程 101303.2 各向异性 FaISe 计箕偏基台值 TrUe 偏基台值1.145128S 複型X2 S 複型03□步长步长犬小16838.5 1□> < 更多■ 克里金法是一种依赖于测里戻差模型买现精硝或平看命 值的插值法。
ArcGIS地统计分析总结
ArcGIS地统计分析总结ArcGIS地统计分析(Geostatistical Analyst) 1 介绍1.1为什么使用ArcGIS Geostatistical Analyst人为判断总是会遗漏某些重要信息，同时也会无中生有。
而ArcGIS GeostatisticalAnalyst提供客观的数据驱动方法，定量预测数据变化趋势和从空间数据中发掘特征模型。
如果数据不够精确或者模型不够准确，这样势必影响输出的地图和从中得到的结论。
而ArcGIS Geostatistical Analyst可以提供一个概率框架，来定量计算生成数据面时的不确定性。
元统计分析方法利用属性数据之间的相关来推断不同变量之间的联系，ArcGIS Geostatistical Analyst可以联合各种数据来做更精确的预测。
ArcGIS GeostatisticalAnalyst可以有效地推测一些空间现象的未知部分，因此，对采样计划的设计和优化非常关键。
1.2使用ArcGIS Geostatistical Analyst的各个领域这个模块的应用对象不计其数，可以使用这个工具包开发任何一种地理数据集(比如坐标和属性)，下面列出几个成功应用ArcGIS Geostatistical Analyst的典型领域:气象学家和统计学家应用ArcGIS Geostatistical Analyst来进行气象数据分析。
采矿行业广泛的应用ArcGIS Geostatistical Analyst，涉及从最初的地质特征研究到产量控制的各个阶段。
石油工业成功的应用ArcGIS Geostatistical Analyst，来分析包括地震数据和油井数据集成的空间数据，并且用来研究物理特性和地震属性之间的相关关系。
在环境问题的研究中，ArcGIS Geostatistical Analyst的应用提供了一个分析空气、土壤和地下水污染高效和一致的模型。
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”。
ArcGIS的地统计分析实验报告
实验二、ArcGIS的地统计分析实验目的：全面了解ArcGIS的地统计分析，学会探索性空间数据分析工具的使用，学习空间差值方法的思维和应用。
实验内容：熟悉探索性空间数据分析的直方图、QQ分布图、趋势分析、Voronoi图、半变异函数与协方差云、交叉协方差云；了解空间差值中的确定性差值方法、克里金插值法、ArcGIS 10新增的差值方法实验过程：1.探索性空间数据分析（1）直方图是对采样数据按一定的分级方案进行分级，统计采样点在各个级别中的个数或占总采样数的百分比，并通过条带图或柱状图表示出来，显示了数据集的频率分布，并汇总统计数据，用来检验数据分布和寻找数据离群值。
在ArcMap中加载Geostatistical Analyst工具条，在ArcMap的内容列表中，添加“练习”.shp文件，单击“Geostatistical Analyst”---“探索数据”---“直方图”，可在直方图对话框中选择相应的栏数和显示数据的字段。
图一直方图（2）QQ分布图分为正态QQ分布图和常规QQ分布图。
正态QQ图上的点可指示数据集的单变量分布的正态性,将数据集与标准正态分布进行比较，如果数据是正态分布的，点将落在45°参考线上，如果数据不是正态分布的,点将会偏离参考线。
在ArcMap的内容列表中，添加“练习”.shp文件，单击“Geostatistical Analyst”---“探索数据”---“正态QQ图”，可采用“log”对需要的数据进行转换。
图二 QQ分布图“log”使用变化前后常规QQ图利用两个数据集中具有相同累积分值的数据值来做图。
在ArcMap 的内容列表中，添加“练习”.shp和“练习2”.shp文件，单击“Geostatistical Analyst”---“探索数据”---“常规QQ图”，分别选择两个图层的相应字段。
图三常规QQ图（3）趋势分析：用一个三维视图来探察空间数据。
将样品点的值分别投影到X、Z平面和Y、Z平面上形成散点图。
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）
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距离（h）
半变异值的变化随着距离的加大而增加，协方差随着距离
的加大而减小。这主要是由于半变异函数和协方差函数都 是事物空间相关系数的表现，当两事物彼此距离较小时， 它们应该是相似的，因此协方差值较大，而半变异值较小； 反之，协方差值较小，而半变异值较大。
变异分析
4.上图参数含义：
块金值（Nugget）：理论上，当采样点间的距离为0时，半变异 函数值应为0，但由于存在测量误差和空间变异，使得两采样点非 常接近时，它们的半变异函数值不为0，即存在块金值。 •基台值（Sill）：当采样点间的距离h增大时，半变异函数r(h) 从初始的块金值达到一个相对稳定的常数时，该常数值称为基台 值。当半变异函数值超过基台值时，即函数值不随采样点间隔距 离而改变时，空间相关性不存在。 偏基台值（Partial Sill）：基台值与块金值的差值。 •变程（Range）：当半变异函数的取值由初始的块金值达到基台值 时，采样点的间隔距离称为变程。变程表示了在某种观测尺度下， 空间相关性的作用范围，其大小受观测尺度的限定。在变程范围内， 样点间的距离越小，其相似性，即空间相关性越大。当h>R时，区域 化变量Z(x)的空间相关性不存在，即当某点与已知点的距离大于变 程时，该点数据不能用于内插或外推。
第十章 地统计分析
主要内容
• 10.1 地统计基础 • 10.2探索性数据分析 • 10.3空间确定性插值 • 10.4地统计插值 • 10.5地统计图层管理 • 10.6练习：GDP区域分布图的生成与对比
10.1 地统计基础
• 10.1.1基本原理 • 10.1.2克里格插值 • 10.1.3 ArcGIS地统计分析
i 1
h) Z (xi
h)]
其中，Z(x)为区域化随机变量，并满足二阶平稳假设，即随 机变量Z(x)的空间分布规律不因位移而改变；h为两样本点 空间分隔距离；Z (xi )为Z(x)在空间点处的样本值；Z (xi h)
是Z(x)在处距离偏离h的样本值[i=1,2,…,N(h)]；N(h)是分隔 距离为h时的样本点对总数。
变异分析
3.变异分析
r(h)
偏基台值 (Partial Sill)
块金 (Nugget)
变程(Range)
图10.1 半变异函数图
c(h)
块金 (Nugget)
基台值 (Sill)
偏基台值 (Partial Sill)
变程(Range)
距离（h）
图10.2 协方差函数图
基台值 (Parti al Sill)
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。
Z (xi ) h)
变异分析
1.协方差函数
协方差又称半方差，表示两随机变量之间的差异。在概率论 中，随机变量X与Y的协方差定义为：
Cov( X ,Y ) E[(X E(X))(Y E(Y)]
借鉴上式，地统计学中的协方差函数可表示为：
C (h)
1 N (h)
N (h)
[Z ( xi ) Z ( xi )][ Z ( xi
空间估值：
空间估值过程，一般 为：首先是获取原始 数据，检查、分析数 据，然后选择合适的 模型进行表面预测， 最后检验模型是否合 理或几种模型进行对 比。（如图所示）
数据显示 1 数据检查 2 模型拟合 3 模型诊断 4 模型比较 5
图10.3 空间估值流程图
克里格插值
克里格插值（Kriging）又称空间局部插值法，是 以变异函数理论和结构分析为基础，在有限区域内对 区域化变量进行无偏最优估计的一种方法，是地统计 学的主要内容之一。
根据定义有：
r(x, h) 1 E[Z (x) Z (x h)]2 1 {E[Z (x)] E[Z (x h)]}2
2
2
区域化变量Z(x)满足二阶平稳假设，因此对于任意的h有：
E[Z(x h)] E[Z(x)]
因此，半变异函数可改写为： r(x, h) 1 E[Z (x) Z (x h)]2 2
10.1.1基本原理
• 地统计（Geostatistics）又称地质统计，它是以区域 化变量为基础，借助变异函数，研究既具有随机性又 具有结构性，或空间相关性和依赖性的自然现象的一 门科学。凡是与空间数据的结构性和随机性，或空间 相关性和依赖性，或空间格局与变异有关的研究，并 对这些数据进行最优无偏内插估计，或模拟这些数据 的离散性、波动性时，皆可应用地统计学的理论与方 法。
r(x, h) 1 Var[Z (x) Z (x h)] 2
变异分析
2.半变异函数
半变异函数又称半变差函数、半变异矩，是地统计分析的特
有函数。区域化变量Z(x)在点x和x+h处的值Z(x)与Z(x+h)差
的方差的一半称为区域化变量Z(x)的半变异函数，记为r(h)， 2r(h)称为变异函数。
插值方法
插值方法按其实现的
数学原理可以分为两 类：一是确定性插值 方法，另一类是地统 计插值，也就是克里 格插值。（如右图）
全局性插值： 全局多项式插值
确定性插值
反距离权插值
局部性插值 径向基插值
空间插值
局部多项式插值 普通克里格插值
简单克里格插值
地统计插值
泛克里格插值 概率克里格插值
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
•Байду номын сангаас
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。