地理信息系统中的离群值检测：Voronoi图与熵的应用

"本文档介绍了如何使用Matlab在地理信息系统(GIS)中通过半变异/协方差函数云识别离群值图，并提供了详细的步骤。此外，还概述了GIS的基本概念和系统构成，强调了空间分析在现代GIS中的重要性。" 在GIS中，离群值检测是数据分析的关键步骤，有助于确保数据质量并准确地提取信息。半变异/协方差函数是用于理解空间数据结构的重要工具，它可以揭示变量之间的空间依赖性和变异性。在图10.21所示的示例中，利用Voronoi图可以有效地识别局部离群值。Voronoi图根据点的邻近关系将空间划分为多个区域，每个区域包含一个点且该区域内所有点到该点的距离最小。通过计算每个区域的熵值，可以评估相邻单元的差异性。高熵值的区域通常表示存在离群值，因为这些区域内的点与其他区域相比表现出更大的异质性。 离群值检测的具体步骤如下： 1. 打开ArcMap目录表，选择需要分析的点要素层。 2. 从Geostatistical Analyst模块的下拉菜单中选择“Explore Data”，然后点击“Voronoi Map”命令。 3. 设置Type类型为TQR，这有助于识别数据的异常模式。 4. 观察Voronoi图，找出颜色与周围区域显著不同的面域，这些区域可能标记了离群值点。 GIS是一种用于处理和分析地理空间数据的技术系统，它包括硬件、软件、地理空间数据和操作人员。硬件系统是GIS的基础，包括计算机、输入/输出设备、中央处理单元和存储器等，这些组件共同支持GIS的运行。软件系统则分为计算机系统软件，如操作系统，以及GIS专用软件和其他支持软件，如GIS平台和数据分析工具。 GIS软件系统不仅包括基本的操作系统和系统软件，还包括专门的GIS应用程序，如空间数据编辑、查询、建模和分析工具。这些工具使用户能够处理、管理和可视化地理空间信息，执行复杂的空间分析，以解决各种规划、决策和管理问题。在信息爆炸的时代，GIS的空间分析能力对于理解和解决现实世界的问题变得越来越重要。