ArcGIS中的地统计分析：理论与实践指南

本资源主要介绍了正态分布在MATLAB中在地统计分析中的应用，特别是在地理信息系统（GIS）中的集成。章节涵盖了地统计分析的基本原理，它是一种统计学分支，侧重于研究具有随机性和结构性的自然现象，考虑空间相关性和依赖性。地统计分析的基础包括前提假设，如随机过程和正态分布的假设。 在地统计分析中，前提是所有样本值被视为随机过程的结果，而非独立存在，遵循着内在的规律。正态分布是统计分析中的常见假设，即使数据不完全符合，也可能需要通过转换使其满足正态分布条件，以便进行更准确的分析。 地统计分析的核心理论包括变异函数和空间估值，前者用于描述空间数据的变异模式，后者则是利用这些信息进行空间插值和模拟。在ArcGIS这样的GIS软件中，地统计分析模块提供了实现复杂地统计方法的工具，使用户能够直观地处理和评估预测模型的质量。 第一章中，着重介绍了地理信息系统的概念和发展背景。随着信息社会的发展，GIS作为管理和处理空间数据的重要工具，其功能日益强大，尤其是在空间信息挖掘和知识发现方面的需求增长。GIS系统由硬件、软件、地理空间数据和管理操作人员构成，其中硬件支持了系统的运行，而软件则提供了操作平台和特定的GIS工具。 GIS软件包括计算机系统软件，如操作系统和各种支持程序，以及地理信息系统软件，如专门针对GIS任务设计的工具。这些软件共同协作，使得用户能够高效地处理地理数据，解决规划、决策和管理问题，体现出GIS在信息时代的重要性和实用性。 本资源详细讲解了地统计分析在MATLAB中的应用，以及它如何与GIS结合，提升空间数据分析的能力，对于理解和应用地统计方法在实际问题中的解决方案具有很高的价值。