ArcGIS空间数据统计与插值分析教程

"本资源主要涉及ArcGIS软件在空间数据统计和插值分析中的应用，包括数据加载、统计分析和插值方法的介绍。实验内容包括直方图、QQplot图、趋势分析图和半变异函数/协方差图的使用，以及多种空间插值方法的概述。" 在ArcGIS中进行空间数据统计分析是非常关键的一环，这涉及到对GIS/LIS数据库中专题数据的集中特征、离散特征等属性数据进行深入挖掘。统计分析包括计算极差、离差、方差、标准差和变异系数等集中和离中趋势量，以及平均数、中数、众数、数学期望和频率等。通过对这些统计指标的计算，可以了解数据的分布特性，为后续的插值分析提供基础。 实验4.1中提到的工具调入方法是在ArcGIS中选择“工具”>“地统计分析”。数据加载是数据分析的第一步，确保正确导入所需的数据表文件至关重要。数据检查通常通过"ExploreData"菜单进行，利用各种分析工具，如直方图、QQplot图和半变异函数/协方差图等进行交互式分析。直方图可直观展示数据的概率分布，帮助判断数据是否接近正态分布，这对于某些空间分析方法如克里格内插尤为重要。正态QQPlot图则进一步检查数据的正态性，通过分位图对比实际数据与理想正态分布。趋势分析图揭示了数据在不同方向上的变化趋势，例如在本例中，东西方向呈现出倒"U"形，可能需要进行趋势校正。 空间插值是将离散测量点数据转换为连续表面的过程，包括内插和外推。内插算法如反距离加权、全局多项式、局部多项式和径向基函数等，用于估计同一区域内未知点的值。克里格内插是其中一种常用且精确的方法，基于空间相关性假设，认为相近位置的点具有相似的属性值。在进行空间插值时，选择合适的插值方法对结果的准确性和可靠性有很大影响。 通过上述内容，我们可以了解到在ArcGIS中进行空间数据统计分析和插值的基本步骤和方法，这对于环境科学、地理学、气象学等领域中处理空间数据问题至关重要。在实际操作中，还需要结合具体的数据特性和研究需求来灵活应用这些工具和方法。