局部莫兰指数lisa图

局部莫兰指数（Local Moran's I）是一种用于空间数据分析的指标，用于衡量某个地理区域的属性值与其邻近地理区域属性值之间的空间相关性。LISA图（Local Indicators of Spatial Association）是一种可视化局部莫兰指数的方法。

LISA图可以通过以下步骤来生成：
1. 计算每个地理区域的局部莫兰指数。这可以通过计算每个地理区域的邻近地理区域的属性值与该地理区域的属性值之间的相关性来实现。
2. 根据局部莫兰指数的值，将地理区域分为四个不同的类别：高高（HH）、低低（LL）、高低（HL）和低高（LH）。HH表示高值区域周围还有高值区域，LL表示低值区域周围还有低值区域，HL表示高值区域周围还有低值区域，LH表示低值区域周围还有高值区域。
3. 将每个地理区域的分类结果绘制在地图上，形成LISA图。

LISA图可以帮助我们发现空间中的聚类模式，即哪些地理区域具有相似的属性值并且彼此相邻。这对于理解地理数据的空间分布和空间关联性非常有帮助。

相关问题

Arcgis怎么做局部莫兰指数

在ArcGIS中，可以通过以下步骤来计算和绘制局部莫兰指数（Local Moran's I）：

1. 准备数据：首先，确保你有一个包含属性值和空间信息的地理数据图层，例如一个面要素类或点要素类。

2. 打开ArcMap：启动ArcMap软件并打开你的地理数据图层。

3. 确定空间权重：在ArcMap中，选择“Geoprocessing”菜单，然后选择“Spatial Statistics”子菜单，最后选择“Generate Spatial Weights Matrix”选项。在弹出的对话框中，选择你的地理数据图层作为输入，并设置邻域类型和距离阈值，然后点击“OK”生成空间权重矩阵。

4. 计算局部莫兰指数：在ArcMap中，选择“Geoprocessing”菜单，然后选择“Spatial Statistics”子菜单，最后选择“Local Moran's I”选项。在弹出的对话框中，选择你的地理数据图层作为输入，选择你在步骤3中生成的空间权重矩阵文件作为邻域权重，设置其他参数如距离方法和标准化类型，并指定输出结果的路径和文件名，然后点击“OK”计算局部莫兰指数。

5. 绘制LISA图：计算完成后，将生成一个局部莫兰指数的结果图层。选择“Symbology”选项卡，并选择“Quantities”作为显示类型，选择你感兴趣的属性字段作为值字段，然后选择合适的颜色渐变方案来表示局部莫兰指数的值。点击“Apply”应用设置并绘制LISA图。

通过以上步骤，你就可以在ArcGIS中计算和绘制局部莫兰指数并生成LISA图来分析空间数据的聚类模式和空间关联性。