arcgis空间自相关操作

ArcGIS中的空间自相关操作主要是通过地理统计方法来分析数据点之间的空间关联性和模式。这种技术常常用于环境科学、城市规划、经济学等领域，目的是揭示现象随地理位置变化的趋势，比如犯罪率、人口密度等变量可能会在空间上呈现聚集或分散的现象。

ArcGIS提供了一系列工具来进行空间自相关分析，例如：

1. **空间聚类**（Spatial Clustering）：将相似的数据点归并到一起，形成热点或冷点区域。
2. **全局自相关**（Global Spatial Autocorrelation）：如Moran's I指数，评估整个研究区域内各数据点之间是否存在正相关或负相关。
3. **局部自相关**（Local Spatial Autocorrelation）：如Getis-Ord G*或 Queen's Contiguity，更细致地检验单个特征点与其邻域内的值的相关性。
4. **空间滞后模型**（Spatial Lag Model）：如Weighted Least Squares (WLS) 或Geographically Weighted Regression (GWR)，考虑了临近观测值的影响。