arcgis画lisa集聚图

要画LISA集聚图，首先需要在ArcGIS中加载你的研究区域的空间数据，并计算出每个区域的空间自相关指数（例如Moran's I指数）。下面是一些基本的步骤：

1. 打开ArcGIS，加载你的研究区域的空间数据。

2. 在ArcToolbox中选择Spatial Statistics Tools > Mapping Clusters，然后选择Local Moran's I。

3. 在Local Moran's I工具中，指定你的空间数据图层作为输入图层，选择一个字段作为分析变量。

4. 在空间权重选项中，选择你想要使用的空间权重类型，例如Queen's contiguity或Distance band。

5. 点击分析选项卡，选择输出图层的路径和名称，以及输出的字段和统计信息。

6. 点击运行按钮，等待分析完成。

7. 生成的LISA集聚图将会被添加到地图中，可以通过调整颜色、符号和标签来进行样式设置。

请注意，LISA集聚图只能用于具有正式空间自相关的变量。如果你的变量没有正式空间自相关，则LISA集聚图可能无法提供有效的分析结果。

相关问题

arcgis怎么画lisa聚类

ArcGIS是一款强大的地理信息系统软件，可以用于进行各种空间分析任务，包括聚类分析。LISA（Local Inter-Neighborhood Adjacency Score）聚类是一种基于空间邻接性的聚类方法，它能够将地理空间数据划分为不同的区域。

在ArcGIS中，你可以按照以下步骤来绘制LISA聚类：

1. **准备数据**：首先，你需要准备包含地理空间数据和属性数据的数据集。这些数据应该包括你想要分析的区域的位置和相关的特征。
2. **加载数据**：在ArcGIS中，你可以通过“添加数据”功能将数据加载到地图上。确保你的数据被正确地加载并显示在地图上。
3. **选择聚类方法**：在ArcGIS中，你可以使用各种聚类方法，包括LISA聚类。你可以通过选择“分析”菜单下的“空间分析”选项，然后选择“LISA聚类”来使用LISA聚类方法。
4. **设置参数**：在LISA聚类对话框中，你需要设置一些参数，包括聚类的数量、距离阈值等。根据你的需求和数据的特点，调整这些参数以获得最佳的聚类结果。
5. **运行聚类**：一旦你设置了所有的参数，你就可以运行LISA聚类了。在ArcGIS中，这通常通过点击“运行”按钮来完成。
6. **查看结果**：聚类完成后，你将看到一个地图，上面显示了根据LISA方法划分的各个区域。你可以通过查看地图上的颜色和标记来了解每个区域的特征和它们之间的关系。

以上就是在ArcGIS中绘制LISA聚类的基本步骤。请注意，具体的步骤可能会因ArcGIS版本的不同而略有差异，因此最好参考你所使用的ArcGIS版本的官方文档或教程。

arcgis进行lisa分析

ArcGIS是一款强大的地理信息系统软件，它提供了丰富的分析功能。其中一个重要功能是进行LISA（Local Indicators of Spatial Autocorrelation）分析。

LISA分析是一种空间统计分析方法，用于探索地理数据的空间自相关性。它可以帮助我们识别出邻近区域之间相似或异质的特征。在ArcGIS中使用LISA分析功能，可以帮助我们发现空间相关性模式和热点区域。

LISA分析的步骤如下：

1. 数据准备：首先，需要准备好要进行LISA分析的地理数据。这可以是各种类型的地理数据，如点、线、面等。

2. 指定邻域关系：在进行LISA分析之前，我们需要定义邻域关系。这可以通过指定合适的搜索半径或邻域类型来实现。常见的邻域类型包括Queen邻域（上下左右和对角线邻域）和Rook邻域（上下左右邻域）。

3. 计算空间权重矩阵：根据指定的邻域关系，计算得到空间权重矩阵。空间权重矩阵描述了数据之间的空间联系。

4. 计算LISA指数：根据空间权重矩阵，计算每一个地理单元的LISA指数。LISA指数是通过比较每个地理单元与邻近地理单元之间的相似性和差异性来衡量空间自相关性。

5. 可视化分析结果：最后，可以使用ArcGIS中的地图制作工具和空间统计工具对LISA分析结果进行可视化展示。可以绘制LISA聚类图或热力图来显示空间相关性模式和热点区域。

通过进行LISA分析，我们可以更好地了解地理数据的空间分布特征，发现有趣的空间模式，并提供合理的空间决策依据。在ArcGIS中，LISA分析功能为我们提供了一个强大的工具，帮助我们深入探索和理解地理信息。