ArcGIS10.1地统计分析：新功能与C语言算法基础

"ArcGIS10.1的地统计新功能-c语言算法基础" 在ArcGIS 10.1中，地统计分析是一个强大的工具，它主要用于处理和理解具有空间相关性的数据。地统计学是一门统计学分支，起源于G.Matheron的研究，主要关注区域化变量的空间分布和结构。这一领域考虑到了样本值、样本空间位置以及样本间距离的影响，弥补了传统统计学忽视空间关系的不足。 地统计分析的基础假设包括： 1. 随机过程：数据不独立，而是相互关联。 2. 正态分布：假设数据遵循正态分布规律。 3. 平稳性：数据的统计特性在空间上是均匀的。 关键概念包括： 1. 区域化变量：在空间上连续变化的变量，其值在不同的位置可能不同。 2. 变异分析：通过协方差函数和半变异函数来研究数据的空间变化模式。变程、基台值和块金值是评估半变异函数的重要参数。 3. 空间估值：利用地统计方法进行数据插值，如克里金插值（Ordinary, Simple, Universal, Indicator, Probability, Disjunctive Kriging）等，以及确定性插值方法（IDW, GPI, RBF, LPI）。 ArcGIS 10.1引入的新功能包括： 1. 探索性空间数据分析（ESDA）工具，如直方图、QQ图和趋势分析，帮助用户理解数据的空间分布和趋势。 2. 新的插值方法，如移动窗口克里金，用于更细致的插值分析。 3. 地统计模拟，用于预测和模拟空间数据的变化。 4. 含障碍的插值方法，如核平滑和扩散插值，可以处理数据中的不连续区域。 5. 采样网络设计，优化数据收集策略。 6. 面插值和经验贝叶斯克里金插值，提供更准确的表面重建。 在ArcGIS中，地统计分析支持矢量数据（点、线和面）和栅格数据。然而，ESDA工具仅限于矢量数据输入，而栅格数据需使用特定的工具进行处理。这些工具和方法广泛应用于多个领域，如采矿业、海洋学、气象学等，以解决各种空间数据分析问题。通过对地统计学的理解和应用，用户能够更好地揭示隐藏在空间数据背后的空间模式和趋势。