GDP区域分布图的生成与对比实验报告84.doc

贵州大学实验报告（小三号，加黑）学院：资环学院 专业：土地资源管理 班级：土管101姓名张青萍学号1008100290实验组实验时间指导教师成绩实验项目名称GDP区域分布图的生成与对比实验目的供了三种空间插值方法，每种插值方法在原理上和应用上都大不相同，在此通ArcGIS中提过具体实例练习如何利用IDW内插方法和Spline内插方法进行GDP空间分布特征的分析，以此来引导读者对空间插值有一个更深刻的认识。实验要求 （1）经济的发展具有一定的连带效应和辐射作用。以该地区各区域年GDP数据为依据，采用IDW和Spline内插方法创建该地区GDP空间分异栅格图；（2） 分析每种插值方法中主要参数的变化对内插结果的影响；（3） 分析两种内插方法生成的GDP空间分析图的差异性，简单说明形成差异的主要原因；（4） 通过该练习，熟练掌握两种插值方法的适用性各有什么不同。实验原理（1） IDW 和Spline两种内插方法之间的对比，通过空间分析中Raster Calculate命令来进行分析。选择IDW（Power=2），Spline（Regularized，Weight=0.01）。在Raster Calculate中计算Abs（IDW Spline），比较二者产值变化空间分异特征。（2） 利用掩码设置分析区域 ：在进行空间分析的过程中，如果分析只是在所选择的单元集或局部区域进行，并不需要在整个单元集上进行，这时就需要设置分析掩码。掩码顾名思义就是用来遮掩的码，分析掩码标识了分析过程中需要考虑到的分析。（3）一般情况下采集到的数据都是以离店的形式存在，只有在这些离散点上才有准确的数值，而其它未采样点上都没有数值。然而，在实际应用中却很可能需要用到某些未采样点的值，这个时候就需要通过已采样点的数值来推算未采样点值。这样的一个过程也就是栅格插值过程。插值结果将生成一个连续的表面，在这个连续表面上可以得到每一点的值。栅格插值包括简单栅格表面的生成和栅格数据重采样。 （4） 空间数据插值：由于取样的数据呈离散点分布形式，或者数据点虽然按照网格排列，单个网的密度不能满足使用的要求，这样就需要以数据点为基础进行插值运算。插值运算时要选择一个合理的数学模型，利用已知点的数据求出插值函数的待定系数。由于地面形态千变万化，既无规律有无重复性，使用整体内插法中的低次多项式来拟合整个地形是不切实际的。若采用高次多项式模拟地形，又会出现函数的不稳定性。因此，整体内插法一般用的较少，而通常使用局部分块内插和逐点内插两种方法。（5） 空间数据的内插分为分块内插法、住店内插法、整体内插法。分块内插法分为线性内插法、双线性多项式内插法、二元样条函数内插法；逐点内插法又分为移动拟合法、加权平均法（反距离加权法IDW）、克里金法。实验步骤（1） IDW插值法1)插值步骤：A.运行ArcMap，加载Spatial Analyst模块，如果Spatial Analyst模块未能激活，点击Tools菜单下的Extensions，选择Spatial Analyst，点击Close按钮。B.单击File 菜单下的Open 命令，打开加载地图文档对话框，将“GDP.mx”加载进来。C.Spatial Analyst下拉菜单中选择Options选项，在Options中的General页面中在置默认工作路径，并设置Analysis mask为board.shp。D.在Spatial Analyst下拉菜单中选择Interpolate to Raster, 在弹出的下一级菜单中点击Inverse Distance Weighted；E.设置Z value field为GDP；设置Power为2；设置Output cell size为500；其他参数不变，点击OK，进行计算。F.将Power值改为5，重复上述步骤。G.在Spatial Analyst下拉菜单中选择Raster Calculator，求Abs（Power=2）（Power=5）。2)结果分析（2）Spline内插法1)插值步骤：A.在Spatial Analyst下拉菜单中选择Interpolate to Raster, 在弹出的下一级菜单中点击Spline；B.设置Z value field为GDP；设置Spline type为Regularized；设置Weight值为0；设置Output cell size为500；其他参数不变，点击OK，进行计算；C.将Weight值改为0.01，重复上述步骤；D.设置Spline type为Tension,并分别取Weight值为0和5进行计算；E.在Spatial Analyst下拉菜单中选择Raster Calculator，并求Regularized中Abs（Weight=0）-（Weight=0.01）和Tension中Abs（Weight=0）（Weight=0.01）。图32为采用Regularized插值类型时插值结果。修改Spline type为Tension，Weight分别取0和5，其它参数不变，重复上述步骤，计算插值结果。图33为采用Tension插值类型时插值结果。2)结果分析。（3）IDW与Spline对比分析1)操作过程：A.选取IDW（Power=2）内插结果图，选取Spline（Regularized，Weight=0.01）内插结果图；B.在Spatial Analyst下拉菜单中选择Raster Calculator，输入公式：Abs（IDW - Spline ），点击Evaluate来完成运算。2)得出结论：7.试验结论分析。实验内容（1） 进行 IDW 插值法（2） IDW 插值法结果分析（3） 进行 Spline 内插法（4） Spline 内插法结果分析（5） IDW 与 Spline 对比分析（6） 得出结论实验数据该地区的GDP数据（GDP.shp），数据范围：4601万元132630万元实验总结（1） IDW插值法的总结：A.由于IDW 是一个加权距离平均，平均值不能大于输入最高值或是小于输入最低值，因此输出的结果数据中，每一栅格值均处于采样数据的最大值与最小值范围之内。的输出值限制在用于插值的输入值的范围内；B.幂指数不同，IDW的插值结果是不同的。幂指数越大，较远的点对于输入的影响越小，即幂指数越高，其局部影响的程度越高。C.IDW属于精确性（生成表面通过采样点）插值方法。因此，即使给出不同的幂指数值，在采样点上它们差值的绝对值比较小，差值比较大的地方出现在突然采样数据变化比较剧烈和频繁的区域有。此外，如果采用同样搜索半径和参加内插的最小采样点数，生成表面在最近的几个采样的几何中心区域具有比较稳定的内插值，受幂指数的影响不是很明显。（2）Spline内插法的结论：A.Spline插值结果光滑，它的插值结果范围将远远超出原值范围；B.在 Spline 插值中Regularized插值结果要较Tension插值结果光滑；C.对于Regularized 选项，次求导（坡度），二次求导（坡度变化率）和三次求导（二次求导的变化率）合并为其最低估计计算，它决定了表面最小曲率表达的三次导的权重。weight值越高则生成的表面越光滑；D. 对于Tension选项，它仅使用一次和二次导数。weight值越高则生成的表面越粗糙，但是表面的值越接近控制点；E. 从 Regularized 和Tension选项中分别对两次权重差值取绝对值的结果图中可以看出，在采样点处差值的绝对值都比较小，而在采样点之间比较大，尤其是在采样点比较稀疏的地方差值绝对值相对会大一些。IDW与Spline对比分析结论：A.从上一组图可以看出每两组值的差的绝对值在采样点处都比较小，在非采样点处相对较大；B.在采样点比较密集的地方差的绝对值较小，在采样点分布比较稀疏的地方差的绝对值较大。C.结合采样点处数据大小，可以看出在采样点变化比较大的地方差的绝对值较大，变化比较均衡的地方差的绝对值较小。（3）实验结论：1）IDW与Spline插值结果之间的存在着比较大的区别。在采样点处变化都比较小，在非采样点处相对较大；在采样点比较密集的地方内插值变化较小，在采样点分布比较稀疏的地方变化较大；结合采样点处数据大小，可以看出在采样点分布比较规律或采样点值比较均一的地方，内插结果的变化普遍较小，而在采样点分布零散并且采样值变化频繁、剧烈的区域，内插结果的变化普遍较大。2） IDW 是一个加权距离平均，其每一栅格的输出值限制在采样点的输入值的范围内，因此，对如山脊和沟谷这样的极端地形，如果没有采样