ArcGIS地统计分析入门与实战指南

ArcGIS地统计分析指南深入探讨了空间统计学在地理信息系统（GIS）中的应用和重要性。该指南旨在帮助用户理解和掌握这一强大的分析工具，以便解决实际地理问题。地统计分析是一种复杂的方法，它结合了随机性和结构性的特点，研究自然现象的空间相关性和依赖性，特别是在处理区域化变量时，它强调了样本值的大小、空间位置和样本间距离的影响。 10.1 地统计基础 - 基本原理: 地统计源于法国统计学家G.Matheron的研究，它将经典统计学与地理空间特性相结合，关注空间数据的结构和随机性。地统计分析的核心在于理解样本值的随机过程，即样本值不是独立的，而是遵循内在的空间规律。同时，它假设样本值服从正态分布，即使数据不符合这一假设，也需要进行适当的转换使其符合正态分布的要求，以保证分析的准确性。 - 前提假设： - 随机过程：地统计分析基于大量样本的观察，认为区域内所有样本值是由一个随机过程决定的，样本之间的关系并非独立，而是存在某种关联性。 - 正态分布：在进行统计分析时，地统计学假设数据满足正态分布，如果发现数据不符合，需要调整到适合分析的状态。 - 平稳性：重复性和一致性是统计学的基础，地统计分析也强调数据在空间上的相似性，即在不同位置获取的样本值应该表现出相似的统计特性。 10.1.1 地统计分析方法的应用： - 内插估计：地统计分析提供了最优无偏内插估计，能有效地填充缺失数据，生成连续的表面，这对于空间数据的完整性和精度提升至关重要。 - 模拟与波动性：通过地统计方法，可以模拟数据的离散性和波动性，这对于理解和预测自然现象的变化规律十分有用。 在ArcGIS中进行地统计分析，用户可以利用内置的工具如Kriging、普通最小二乘法等，根据实际需求选择合适的分析方法。通过可视化界面操作，用户能够直观地理解数据的空间模式和预测结果的不确定性。这一模块不仅提升了GIS的功能性，还反映了GIS技术向着更人性化和直观化方向的发展趋势。 ArcGIS地统计分析指南不仅介绍了地统计分析的基本概念和原理，还详细指导了如何在实际项目中运用这一工具，以解决地理空间中的各种问题，推动了GIS技术在空间数据分析领域的进步。