要想要去除空间自相关性的位点，我应当怎么处理

如果您想要去除空间自相关性的位点，可以考虑使用空间统计方法，如空间自回归模型和半变异函数等方法来对数据进行平滑处理，从而减少数据中的空间自相关性影响。具体来说，可以采用以下步骤：

1. 确定空间权重矩阵：首先需要确定空间权重矩阵，以反映不同空间位置之间的距离和相似性关系。常用的方法包括Queen邻接矩阵、Rook邻接矩阵、距离权重矩阵等。

2. 进行空间平滑：然后，可以使用空间自回归模型或半变异函数等方法来对数据进行空间平滑处理。这样可以去除空间自相关性，并保留数据中的趋势和周期性变化。

3. 去除空间自相关性的位点：最后，可以利用去除空间自相关性后的数据，进行统计分析和预测建模等应用。如果您需要去除空间自相关性的位点，可以根据平滑后的数据进行筛选，选择与空间位置和邻近点相关性较小的位点作为分析和建模的输入变量。

需要注意的是，空间平滑处理会涉及到一些参数的选择和调整，需要根据数据的特点和应用目的进行优化。同时，平滑处理也可能会改变原始数据的分布和特征，需要谨慎处理。

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我应当怎么用arcgis处理呢

如果您使用的是ArcGIS软件，可以采用以下步骤来去除空间自相关性：

1. 构建空间权重矩阵：在ArcGIS中，可以使用Spatial Autocorrelation (Moran's I)工具来构建空间权重矩阵。该工具可以根据数据的空间位置和属性值，计算不同位置之间的空间相关性，并生成相应的权重矩阵。

2. 进行空间平滑：然后，可以使用Spatial Analyst扩展模块中的Spatial Autocorrelation工具，对数据进行空间平滑处理。该工具可以根据选定的空间权重矩阵，对数据进行平滑处理，并输出平滑后的数据图层。

3. 去除空间自相关性的位点：最后，可以利用平滑后的数据图层，进行统计分析和预测建模等应用。如果需要去除空间自相关性的位点，可以使用Extract Values to Points工具，将平滑后的数据值提取到点位数据中，然后根据提取后的数据值进行筛选和分析。

需要注意的是，ArcGIS中的空间平滑处理涉及到很多参数的选择和调整，需要根据数据的特点和应用目的进行优化。同时，平滑处理也可能会改变原始数据的分布和特征，需要谨慎处理。