ArcGIS克里金插值的交叉验证方法详解

在ArcGIS中进行克里金插值是一项重要的空间数据分析技术，用于预测区域化变量的值，尤其是在地理信息系统（GIS）的应用中。其中，普通克里格（Ordinary Kriging）是最常见的方法之一，它基于正态分布假设，通过权重值的计算来估计区域变量的期望值。这个过程类似于加权滑动平均，且在ArcGIS中提供了多种功能来进行插值和验证。 在具体操作中，首先，用户需要加载训练数据（jsGDP_training）和测试数据（jsGDP_test）到ArcMap中。这些数据通常包含地理空间信息和相应的属性，比如本例中的GDP。然后，通过右键点击工具栏，进入地理统计分析模块（Geostatistical Analyst），通过GeostatisticalWizard工具进行以下步骤： 1. 在对话框中，用户需选择训练数据集（jsGDP_test_training）及其GDP属性作为输入数据，这将作为插值算法的基础。 2. 验证部分，用户需要选择测试数据集（jsGDP_test_test）及其对应的GDP属性，用于评估模型的预测精度。这一步是交叉验证的重要环节，通过对比预测结果与实际测试数据，检查模型性能。 3. 选择插值方法，这里是Kriging方法，它会根据空间数据的相关性和变异性来估计未采样点的值。 4. 点击Next按钮后，进入到下一步，用户可能还需要设置其他参数，如插值核类型、权重等，以优化插值结果。 完成以上步骤后，ArcGIS会生成预测图（PredictionMap）、分位数图（QuantileMap）、概率图（ProbabilityMap）以及标准误差预测图（PredictionStandardErrorMap）。这些图表不仅展示了插值后的预测结果，还提供了对模型准确性的直观评估，有助于用户理解模型的可靠性和不确定性。 交叉验证在这里的作用是确保模型的泛化能力，即模型不仅仅能很好地适应训练数据，还能对未见过的数据有较好的预测效果。通过这种方式，地理统计学家可以调整和优化模型，提高预测的可信度，这对于地理信息系统中许多决策支持任务至关重要。