ArcGIS 地统计克里金插值

1/1ArcGIS地统计克里金插值1.1地统计扩ArcGIS地统在软件中轻易地统计学的功（1）ESDA：

（2）表面预（3）模型检地统计学起源的克里格方法方法是最主要1.2表面预测ArcGIS地统程。

一个完整的空现数据的特点Data菜单及选择和预测模Geostatistic部分，一部分下面将按上述（注：

[1]文章量样本），整本理论一般未准名称的也未我们下面的任扩展模块简介统计分析模块在易实现。

体现了功能在地统计分：

探索性空间数测（模拟）和验与对比。

源于克里格。

当法。

虽然空间数要、最常用的空测主要过程统计扩展模块的空间数据分析过点，比如是否为其下级菜单完模型的选择；最calWizard菜分作为训练样本述表面预测过程章示例中所使用整个过程均使用未进行解释，可未进行解释。

）任务是根据测量ArcGIS打印20在地统计学与G了以人为本、可分析模块的都能数据分析，即数误差建模；当时他用此法预数据分析还有其空间分析方法，的菜单非常简单过程，或者说表为正态分布、有成）；然后选最后检验模型是菜单完成）。

C本，一部分作为程进行叙述。

用的数据为Ar用此数据；[2]文可查阅相关地统量所得到的某地地统计学习印|推荐|评007-8-109:GIS之间架起了可视化发展的趋能实现，包括：

数据检查；预测矿产分布，其他方法，如I下面也以此法单，如下所示，表面预测模型，有没有趋势效应择合适的模型是否合理或几种CreateSubse为检验样本。

rcGIS扩展模文章以操作方统计理论资料；地臭氧浓度数据习指南(一)评分11了一座桥梁。

使趋势。

后来经过别人IDW（反距离加法为主进行。

但由此却可以一般为。

拿到应、各向异性等进行表面预测种模型进行对比ets菜单的作块中所带的学法介绍为主，操作中所用到据进行全区的臭使得复杂的地统改进修改发展加权插值法）等完成完整的空到数据，首先要等等（此功能主，这其中包括比；（后两种功用是为把采样习数据（某地所涉及到的地的某些参数为臭氧浓度预测。

统计方法可以展成为现在所用等，但克里格空间数据分析过要检查数据，发主要由Explore括半变异模型的功能主要由样点数据分成两地测得的臭氧含地统计方法和基为地统计中的标首先检查数据过发e的两含基标据的特点，然后根据数据特点用不同参数进行表面模型预测，随后比较不同模型的精确程序，选择最佳模型，最后制作成果图。

标签:ArcGIS数据模型统计学臭氧评论(25)251/212ArcGIS地统计学习指南(二)我们下面的任务是根据测量所得到的某地臭氧浓度数据进行全区的臭氧浓度预测。

首先检查数据的特点，然后根据数据特点用不同参数进行表面模型预测，随后比较不同模型的精确程序，选择最佳模型，最后制作成果图。

1.3数据检查，即空间数据探索分析（ESDA）此功能主要通过ExploreData菜单中实现。

扩展模块提供了多种分析工具，这些工具主要是通过生成各种视图，进行交互性分析。

如直方图、QQplot图、半变异函数/协方差图等。

（1）直方图显示数据的概率分布特征以及概括性的统计指标。

下图中所展示的数据，中值接近均值、峰值指数接近3。

从图中观察可认为近似于正态分布。

克里格方法对正态数据的预测精度最高，而且有些空间分析方法特别要求数据为正态分布。

检正态检查数据的正态态分布（左上角态分布情况。

作角几个偏离的点（2）作图原理是用分点被选中）。

）正态QQPlo分位图思想。

直ot图：

直线表示正态分布，从图中可以看出数据很接近（3蓝合，点击3）趋势分析图蓝线表示南北方在后面进行表击Rotete右边图。

方向，呈水平，表面预测时将会边的方向旋转箭可见南北方向会去除。

箭头（横向箭头向无趋势。

绿线头），可旋转趋线表示东西方向趋势图，更明显向，呈倒U形显地显示某一个形，可用二阶曲个方向的趋势。

线拟（（4用来小于至于以以4）Voronoi来发现离群值。

于其他多边形到于多边形值的计以相邻样点的平图图。

Voronoi图的到该点的距离，计算有多种方法平均值为多边形hua20ArcGIS的生成方法：

每生成多边形后法，可以用生成形的值（Meanangyustar007-8-109:S地统计学习指每个多边形内有后。

某个样点的成多边形的样点n方法），具体14指南南(三)有一个样点，多的相邻样点便会点值作为多边形体计算方法可以多变形内任一点会与该样点的多形的值（Simp以在Type下拉点到该点的距离多边形有相邻边ple方法），也拉菜单中选择。

离都边。

也可。

该图任两值应如果分组积应图可以反应数据两点的空间距离应该越小。

果任意两点的值组。

下列参数便应小于采样点区据的空间相关程离，纵标表示该值都要计算，当便是为此要求而区域的坐标范围（（5）半变程度，只有数据该两点的半变异当采样点很多时而设置：

Lag，围的一半。

如下变异函数/协协方据空间相关，才异函数值。

根据时，数据量便很步长值；Nu下图。

方差函数。

才有必要进行空据距离越近越相很大，因而根据mberof，步长空间插值法。

图相似的原理，因据距离和方向对长组数。

步长值图表的横坐标表因而x值越小对样点距离进行值和步长组数之表示，y行了之乘（（6评估通）普通Qqplo估两个数据集分最ot分布图分布的相似程度hua20ArcGIS最后的两个图表度。

利用两个数angyustar007-8-109:S地统计学习指表是针对两个数数据集中具有相14指南南(四)数据集而言的。

相同累积分布值值的数据值来作作图。

（（7横坐纵坐这些层及）正交协方差坐标：

两点间的坐标：

两点间的些图彼此相关联及其他分析图中函数云。

的距离；的距离所对应的联，并与ArcM中同样会选中这的样点对的理论ap中的图层相这些点。

如下图论正交协方差。

相关联。

即，在图。

在某个分析图中选择某些样点点，在ArcMap图后面1.4通过使用将使第一选择选择方法Vali设置面将在数据检查4制作表面预测过上面的数据检用普通克里格方使用地统计模块一步：

选择输入择使用的数据及择预测方法：

在法（其实所谓地idate是个可选置检验数据集和查的基础上进行测图：

检查，发现数据方法进行表面预块的第二个菜单入数据和方法面及其属性：

分别Methods中选地统计方法，最选项，选择使用和属性；如果对行表面预测。

据接近正态分布预测。

下面的步单Geostatistic面板（Choose别在Input和A选择。

预测方法最主要并且用的用何种方法对生对结果进行交叉布、有空间相关步骤是针对此数calAnalystInputDataAttribute中选法的选择要根据的最多的就是K生成的预测图进叉检验，则不要关、无离群值、数据进行的。

。

andMethod选择据数据分析的结Kriging方法的进行检验，如果要选择此项。

东西方向有倒）结果而定。

现在的几种变化形式果想用检验方法倒U形趋势。

在假如选择Kri式）。

法，则选中此项决定ging项并第二选择里格TraOrd处选二步：

地统计方择OrdinaryK格方法是最常用里格、析ansmition选项deroftrend：

选择趋势方程的方法选择面板（Kriging中的P用的地统计分析析取克里格。

这项：

对数据集进差距很如果数据在某的阶数：

线性、用Explor（GeostatisticPredictionMa析方法。

其他几这集中克里格的进行转换，由于很大，可以在此某方向上存在趋、一阶、或无趋reData菜单下calMethodSap，即使用普通几种依次为简单的区别是由于克于某些方法要求此选择一种方法趋势，则为了提趋势等。

数据的下的TrendaSelection）通克里格方法生单克里格、泛克克里格的形式及求数据正态分布法对数据进行转提高预测的准确的趋势有无以及nalysis来分析生成一个表面预克里格、指示克及其数据特点的布，因此如果数转换。

确性，一般要剔及阶数在数据检析得到。

预测图。

普通克克里格、概率克的不同。

数据与正态分布剔除趋势。

在此检查时得到，克克布此即第三三步：

趋势剔除此面板只除面板（Detre只有在第二步中ending）中选择了Ordeeroftrend选选项是才会出现，一般为缺省省即可。

第四此步函数SemMod各向中此ShoNugErro四步：

半变异函步的主要功能为数相关的选项以mivariogram/dels部分：

mo向异性，则需要此选项时，黄线owSearchDgget：

块金值orModeling：

函数/协方差模型为半变异函数建以及半变异函数/covarianceodel1,model要选中Anisotr线变为多条，表irection选项，函数参数之一如果数据中有hua20ArcGIS型面板（Sem建模，是预测过数的参数。

是克部分显示的是l2,model3表ropy（其实大表示多个方向的选中后，表示一，即函数与有测量误差（比angyustar007-8-109:S地统计学习指ivariogram/过程中的实质性克里格预测中十是拟和的模型，表示可以用多个多数空间数据的拟合函数。

只搜索某个方y轴相交的y比如一起原因等14指南南(五)covarianceM性阶段。

在此面十分关键的部分黄线即半变异个通用函数来拟是各向异性的方向的半变异函值。

等）的话，则选Modeling）面板中需要社定分。

异函数曲线。

拟和半变异函数，各向同性只数。

选中此项，预测定许多与拟合半数模型。

如果数是相对的），测表面将光滑许半变异数据为当选许多。

第五此面主要NeigInclSha五步：

搜索区域面板的主要功能要有样点数（neghboursto：

ludeatleastape：

设置如何域面板（Searc能是设定预测某eighboursto最大搜索数目t：

最小样点数何搜索样点，有chingNeighb某点数值时如何o）和搜索形状目，离预测点太数目。

有图解。

bourhood）何搜索邻近的已状（shape）两太远的样点对预已测量点。

两个选项。

预测无意义。

第六在此图表左下MeaStaRoo项越右下六步：

交叉验证此面板中查看预表的横坐标为测下方的预测误差an:0.000571ndardError:ot-Mean-Squ越接近1越好。

下方的项含有每证面板（Cross预测的精度，有测量制值，纵坐差（precitede18（预测误差的:0.01456（平uareStandar每个点的误差、hua20ArcGISsValidation）有四个图表，现坐标为预测值，error）项是预的均值）；Root平均预测标准差rdized:0.846标准差等数据angyustar007-8-109:S地统计学习指现以最左边的预最理想的情况预测误差的一些t-Mean-Squa差）、MeanS63（标准均方根据，15指南南(六)预测图表进行况是数据呈1:!些统计值，可很are:0.01154Standardized根预测误差）。

行说明。

线，即图中的很好的体现预测（预测误差的均:0.02688（平。

其中前四项越的破折线。

测的好坏。

其中均方根）；Ave平均标准差）；越小越好，最后中，rage；后一该面板中显示了在第七步：

数在数据预测过程数据图层信息面程中设置的参数面板（Output数，可以查看。

tLayerInforrmation）点击击OK，即可生成预测图。

1.5一般最高的参模型比较般情况下，有时高的作为结果。

参数得到的预测时候某些参数难（Ordinary测表面）hua20ArcGIS难以判断，因而Kriging表面是angyustar007-8-109:S地统计学习指而会生成几个预是用上述过程15指南南(七)预测表面，然后中的方法生成后比较不同表面的预测表面，d面的精度，选择default是用缺择精度缺省右键表面键点击Ordinar面。

通过下面的ryKriging并的预测参数，很选择Compar很容易便可看出re，即会出现出，Ordinary现下面的检验面Kriging的精度面板。

To后面度明显高于De面即为要对比的efault。

的预测1.6缺省显示界的第一在A在快在L6最终成果展示省情况下，生成示到州界的范围的范围。

一步：

外推。

ArcMap目录表快捷菜单中选择LayerPropert示示成的预测图按照围。

思路为先把表中右键单击预择Properties，ties面板中点hua20ArcGIS照采样数据的坐把预测表面外