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文档简介

1、GS+操作简介,07.01.17,1,地统计学简介,空间统计分析,即地统计学(geostatistics),亦称地质统计学,于20世纪5O年代初开始形成,60年代在法国著名统计学家Matheron的大量理论研究工作基础上形成一门新的统计学分支(Matheron,1963)。地统计学是以区域化变量理论(theory of regionalized variable)为基础,以变异函数(variogram)为基本工具来研究分布于空间并呈现出一定的随机性和结构性的自然现象的科学,,2,地统计学应用,它的应用已被扩展到分析各种自然现象的空间异质性和空间格局。而森林受物理环境、自然干扰、人为干扰、树种特

2、性、树种对干扰的反应等因素及其相互作用的影响,它具有高度空间异质性和时间异质性。,3,地统计学核心,不管哪一种用途,地统计学分析的核心是根据样本点来确定研究对象(某一变量)随空间位置而变化的规律,以此去推算未知点的属性值。运用地统计学进行空间分析基本包括以下几个步骤,即数据探索性分析,空间连续性的量化模型,未知点属性值的估计,对未知点局部及空间整体不确定性的预测。,4,GS+主要工具,空间异质性 空间相关性 空间格局,5,地统计学参数,半方差函数-其他计算分析的基础 各向异性,各向同性 分维数 45度 Moran s index 正相关,负相关 Kriging 无偏估计,6,数据准备,坐标(X

3、,Y),位置绝对、相对都可以 属性数据 数据准备-正态分布,7,数据转换,8,9,10,半方差函数分析,11,半方差函数模型,球状模型,指数模型-聚集分布 线性模型-随机分布,12,半方差函数模型的选择,决定系数R-大 残差RSS-小 变程-A0 块金值,13,图表设置,14,图表设置,General 底图颜色 Axis Scaling X,Y轴设置,图例形状,颜色 Axis lables,titles X,Y轴名称,15,转换成excel图表,16,查看GS+计算值列表,17,复制到excel中,18,在excel中制图,19,分维数,20,Moran s index,21,Kriging

4、准备,22,Kriging,23,2D Map-等值线图,24,3D Map,25,Arc/info Geostatistic模块,将excel表格存储为数据库文件.xls .dbf 方法:excel:文件菜单 另存为 文件格式选择:dbase4(3) 在arcview中打开数据库文件,将其转化为shapefile文件 .shp格式 打开tables,使用add命令添加数据库文件,选择view为当前操作界面,点击view菜单中的add event theme命令,将数据添加主题,选中后点击theme菜单中的convert to shapefile命令,转化为.shp文件,26,将.shp文件转化为coverage 打开arc/info中的arctoolbox模块,选择import to coverage下的shapefile to coverage命令,将.shp文件转化为coverage,27,使用geostatistic模块分析 打开arcmap,使用add命令添加coverage,选中后选择geostatistic analysis命令下各选项 explore data semivario

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