ArcGIS地统计分析模块详解及应用

"汤国安版ARCGIS教程的第十章主要介绍了地统计分析在GIS中的应用，强调了ArcGIS地统计分析模块的重要性和创新性，它使得复杂的地统计方法能够直观地在GIS软件中实现。章节内容涵盖地统计的基础概念，如基本原理、前提假设、区域化变量、变异分析和空间估值，旨在引导读者掌握如何在ARCGIS中运用地统计分析解决实际问题。" 在地统计分析中，关键的概念包括： 1. 地统计基础： - 基本原理：地统计学源于G.Matheron的研究，专注于区域化变量，利用变异函数来研究具有空间相关性的自然现象。它关注空间数据的结构、随机性以及相关性，提供最优无偏内插估计和模拟数据的方法。 2. 前提假设： - 随机过程：地统计学假设样本值是随机过程的结果，不是独立的，而是遵循内在规律。 - 正态分布：数据通常假设服从正态分布，不满足时需进行数据转换以符合正态分布。 - 平稳性：统计学理论基础之一，认为样本的统计特性在空间上保持不变。 3. 区域化变量：这是地统计学的核心概念，指在空间上连续变化的变量，如土壤湿度、温度等，其值在空间上有一定相关性。 4. 变异分析：通过变异函数分析来度量空间数据的变异程度，理解数据的空间结构。 5. 空间估值：地统计学提供了各种内插方法，如克里金插值，用于估计未采样点的值，基于已知观测点的信息。 在ARCGIS中，地统计分析模块提供了一套完整的工具集，包括数据预处理、模型构建、预测和结果评估。用户可以利用这些工具进行： - 数据探索：理解数据的空间分布和相关性。 - 变异函数建模：分析数据的结构和空间依赖性。 - 内插和预测：创建连续表面，预测未知点的值。 - 模型验证：通过统计误差分析评估预测模型的质量。 通过第十章的学习，GIS用户能够更好地理解和应用地统计学方法，解决空间数据中的复杂问题，例如环境建模、资源评估和风险预测等。汤国安版的ARCGIS教程深入浅出地讲解了这些概念和技术，旨在提高GIS专业人员的分析能力，使他们能够更有效地处理和解析空间数据。