ArcGIS空间数据分析：统计与KRIGING插值方法详解

"本资源主要介绍如何在ArcGIS软件中进行空间数据的统计和使用KRING插值法。" 在GIS领域，ArcGIS是一款强大的地理信息系统，能够处理和分析空间数据。实验三的内容涵盖了空间数据的统计分析和插值方法，这对于理解和预测地理现象至关重要。 1. **空间数据统计**： - **属性数据的集中特征**：包括平均数、中数和众数，这些都是衡量数据集中趋势的统计量。 - **属性数据的离散特征**：涉及极差、离差、方差、标准差和变异系数，它们反映了数据的分散程度。 - **数学期望**：数据集的平均值或期望值。 - **最大可能出现的数**：数据集中最频繁出现的值。 - **频数和频率**：数据出现的次数及其占总次数的比例。 在ArcGIS中，可以通过“地统计分析”工具进行这些统计分析。同时，数据探索分析是通过`ExploreData`菜单实现，其中包括直方图、QQplot图、半变异函数/协方差图等，帮助理解数据的分布和空间关系。 2. **数据探索分析**： - **直方图**：显示数据的概率分布，评估数据是否接近正态分布，这对某些插值方法如克里格（Kriging）非常重要。 - **正态QQPlot图**：用于检验数据是否符合正态分布，通过比较实际数据点与理想正态分布的分位数。 - **趋势分析图**：揭示数据在特定方向上的趋势，例如东西方向和南北方向，有助于后续的表面预测。 - **半变异函数/协方差函数**：揭示数据的空间相关性，确定是否需要进行空间插值。 3. **空间插值**： - **内插与外推**：内插用于估计同一区域内未知点的值，外推则预测未知区域的数据。 - **内插方法**：包括权重距离递减（Inverse Distance Weighted, IDW）、样条函数内插（Spline）、克里金（Kriging）内插和趋势面内插（Trend）。 - **克里金插值**：特别强调空间相关性，对正态分布数据预测精度高，且允许空间变异性建模。 - **空间插值假设**：认为相近位置的点具有相似的特征值，这种方法分为整体插值和部分插值，旨在捕捉数据的空间结构。 通过上述统计和插值方法，ArcGIS用户能够深入理解空间数据的特性，预测未知区域的值，并作出基于空间关系的决策。这对于环境科学、城市规划、地质学等多个领域具有广泛的应用价值。