arcgis软件ga分析扩展模块空间内插方法

arcgis软件ga分析扩展模块空间内插方法

0地质统计学ga近几十年来，信息系统（gis）技术发展迅速，空间信息分析等重要理论模型方法也取得了迅速发展。空间分析的应用领域含盖面极广,包含空间分析、空间数据分析、空间统计、地质统计学等。在目前世界上400多种常用GIS软件中,虽有许多都涉足了空间分析领域,但其中地质统计学方面的内容却相对较少。在ESRI公司的ArcGIS8及以上版本软件中,不仅涵盖了许多空间分析功能,还将地质持统计学单独作为一个分析扩展模块(即GeostatisticalAnalyst,简称GA)纳入到了整个ArcGIS软件的框架体系结构中。这个模块的出现,可以让用户高质量的完成对表面的创建,并对预测结果进行误差估计。地质统计学是上个世纪六十年代,法国人Matheron在前人的基础上总结并提出的,它又称为克立格方法(Kriging),地质统计学中的克立格方法的插值方法,由于其具有插值和估计的双重特点,在许多领域中都得到了广泛的应用,同时也成为许多专业、商业软件的重要组成部分。在GIS软件中,嵌入地质统计学分析模块是ArcGIS软件的一大特色,作者在本文中将结合该软件,介绍GeostatisticalAnalyst(GA)模块中几种主要的空间内插方法(尤其是Kriging方法),比较它们各自的优缺点,并进行应用示例。1近自然事物的相似性空间内插方法发展到现在,由于研究环境、条件、精度要求等原因,出现了许多的模型方法。但一般来讲,这些方法都是基于地理学的一个基本规律:靠得越近的事物具有更大的相似性(Tobler,1970)。根据空间内插方法的假设条件和数学内涵,可以将内插方法分为七大类:几何方法、统计方法、空间统计方法、函数方法、随机模拟方法、物理模型模拟方法和综合方法。在GA模块中,仅包含了几何方法、统计方法、函数方法和空间统计方法四类空间内插技术,具体包括以下几种方法。1.1空间内插方法反距离加权插值(InverseDistanceWeighting,简称IDW)作为一种几何方法,具有计算相对简单、操作便利等特点,是ArcGIS中最常用的空间内插方法之一。在反距离加权方法中,需要考虑二个影响因素,即距离的幂和邻域搜索范围。前者的距离值是一个重要的因素,通过设置距离的幂值,可以明显地改变内插的效果。它规定在内插过程中,距离变化影响已知点对未知点的权重按何种指数规律增、减的方式;而后者是根据已知样本点的分布结构、数据特性、创建表面的精度要求等,我们可以设置搜索邻域的形状和大小,以及搜索区内已知样本点的数量,来控制其使用样点的数量和方式。1.2知值内插方法多项式内插法(PolynomialInterpolation)是根据全部或局部已知值,按研究区域预测数据的某种特定趋势来进行内插的方法,属统计方法的范畴。在GA模块中,有二种类型的多项式内插方法,即全局多项式内插和局部多项式内插。前者多用于分析数据的全局趋势;后者则是使用多个平面来拟合整个研究区域,能表现出区域内局部变异的情况。1.3基于rbf的工艺参数设置径向基函数法(RadialBasisFunctions,简称RBF)是一种函数内插方法,它内插所得的表面必须通过研究范围内的每一个已知样本点,属人工神经网络方法中的一种。在ArcGIS中使用RBF时,用户可根据需要选择不同形式的径向基函数,以及其相应的控制表面光滑程度的参数。不同的函数方法有不一样的参数特性,在反高次曲面样条函数中,参数设置越大,其生成的表面越不光滑;而其它的径向基函数法则是参数设置越大,其表面越光滑。如果用户不清楚应设置多大的参数值,可以使用系统为您提供的默认参数值。与IDW相比,径向基函数更加灵活,有更多的参数限制,但它却不能进行误差评定,为其不足之处。以上三种方法在ArcGIS中统称为确定性内插方法,下面将介绍有别于这三种的空间统计方法—克立格方法。1.4地质统计学中的应用由于传统统计学在研究地质问题中存在的局限性,数学地质学家在经典概率统计学的理论方法基础上,提出了地质统计学(Geostatistics)这一新兴边缘学科。地质统计学是以区域化变量(RegionalizedVariable)理论为基础,以变异函数(Variogram)为基本工具的科学,其主要研究内容为空间分布中具有双重特性(随机性和结构性)的自然现象,所以凡是在空间分布上具备双重特性的数据,都可使用地质统计学内的方法来进行处理和分析。尽管地质统计学才历经几十年的时间,但由于其研究的主要问题是数据的空间相关性,以及基于此上的对未知值的估计,应用领域很广,所以得到了迅速地发展和提高。目前,地质统计学已形成了一套比较完整的理论体系,研究了许多有用的技术方法、。在GA模块中,有七类克立格方法,表1中分别是这七种方法的简单描述和适用范围。在不同的研究区域和研究尺度下,用户可使用不同的克立格方法来进行数据的处理和分析。2ga分析与显示模块GA作为ArcGIS中的一个扩展模块,为广大用户提供了丰富的生成预测表面的技术和工具,它不仅可以完成自身空间内插方法对数据的处理和分析,同时与ArcMap、ArcCatalog等ArcGIS的桌面应用系统动态地连接在一起,实现对数据的增删、显示、管理等一系列功能。与此同时,GA分析模块还提供了多种不同的输出表面,如预测值、概率、分位数和预测值误差。并且,所有表面都可被显示成格网、等高线、山体阴影、或它们的任意组合。同时,用户还可将这些表面输出为Raster和Shapefile的格式,用于进一步的显示和分析。2.1创建实际空间内插的方法在GA模块中,我们还可以使用强大的空间数据探察分析(ExploratorySpatialDataAnalysis,简称ESDA)工具来探测数据分布、识别数据的特异性、寻找数据的全局趋势、理解数据空间依赖性等。使用ESDA中的工具,可以大致确定应使用哪种方法来内插表面,以期满足用户的需求。在了解了数据的特性后,用户就可以根据要求来创建表面了。下面将用几种主要的空间内插方法来创建表面,并对结果进行比较。示例数据为我国某地区航空物探数据的一部分,其采集特点是按航迹线,以一定的采样率逐点进行收集的,在航线方向(经度方向)上点密度较大,共16948个点,所用属性值为经过处理的某类型磁场值。2.2不同界面的tatortortor方法在ArcGIS9的GeostatisticalAnalyst模块中,GeostatisticalWizard工具界面比较友好,操作起来相对简单,且各种空间内插方法操作过程相似。因为普通克立格方法的操作步骤和参数设置具有代表性,且示例数据近似服从正态分布,所以这里以普通克立格方法为例,简单地介绍一下表面创建的过程。2.2.1趋势切除时的选择步骤一般在图的设计的基础上出现了使用普通克立格方法内插表面可按以下步骤进行操作。(1)数据的输入及内插方法的选择。(2)完成具体克立格方法以及结果类型图的选取,数据转换方法的选择,以及趋势剔除时所用多项式阶数的选择等。(3)采用系统默认的剔除趋势选项后,就将进行半变异函数图的创建、理论曲线模型的拟合、以及方向效应的分析等。在图1所示的图形中,根据数据本身的特点,考虑了方向效应的因素,在图示中的方向上,数据的相关性更强。(4)对内插过程中邻域形状、大小、数量的选择。(5)这一步将得到交叉验证对话框,若不满意所得精度,可点击“back”按钮,返回到以上各界面,修改相应的一些方法和参数设置,以得到最佳表面。2.2.2权和径向基函数法图2(见下页)中分别是反距离权重、高次曲面函数、普通克立格方法、泛克立格方法所生成的表面。通过实际的内插操作过程,以及它们所得的误差值,我们可以得到以下结论。(1)在反距离加权和径向基函数这二种确定性插值方法中,前者的计算简单,系统分析所用时间少,但表面的精度低于径向基函数法。(2)Kriging法尽管比上述二种方法更灵活,参数限制更多,且可用于GIS空间数据处理的内插和外推。但这种方法又有一定的局限性,在很大程度上要依靠平稳性的假设是否有效,如数据不满足假设条件,而胡乱使用,反而会适得其反。(3)Kriging方法有很多的类型,每种类型都有各自的适用范围,应根据用户在ESDA中对数据特性分析的基础上